AI-model voorspelt oorsprong tumoren en geeft gerichte behandeling

vr 18 augustus 2023 - 11:00
papilloma skin cancer disease illustration Generative AI
AI
Nieuws

Onderzoekers van het Massachusetts Institute of Technology (MIT) en het Dana-Farber Cancer Institute hebben een AI-model ontwikkeld die behandelingen kan beschrijven voor mensen met kanker waarvan de oorsprong van de tumoren onbekend is. De onderzoekers gebruikten machine learning om een computermodel te ontwerpen, OncoNPC genaamd, dat in staat is om ongeveer 400 genen te analyseren die vaak zijn gemuteerd bij kanker.

Het model werd eerst getraind op gegevens van bijna 30.000 patiënten bij wie een van de 22 bekende kankertypes was vastgesteld. Vervolgens werd het programma getest op ongeveer 7.000 tumoren die het model nog niet eerder had gezien maar waarvan de plaats van herkomst door onderzoekers van tevoren wel bekend was. De onderzoekers concludeerden dat OncoNPC in staat was om de oorsprong van de tumoren te voorspellen met een nauwkeurigheid van ongeveer 80 procent.

Steeds vaker wordt AI ingezet om kanker in een vroeg stadium op te sporen. Zo is onlangs nog een nieuwe AI-tool uitgevonden onder leiding van onderzoekers van de Harvard Medical School en de Universiteit van Kopenhagen waarbij mensen het met hoogste risico op alvleesklierkanker tot drie jaar vóór de daadwerkelijke diagnose kunnen worden opgespoord.

Oorsprong tumoren

Het model werd vervolgens aan het werk gezet om een ​​reeks van 900 tumoren te analyseren die geclassificeerd waren als kankers van onbekende, primaire oorsprong. Hier kwamen voor 40 procent van de tumoren betrouwbare voorspellingen uit. Onderzoekers vergeleken vervolgens de voorspellingen van het model met een analyse van erfelijke (kiemlijn) mutaties in een subset van tumoren. Dat zorgde ervoor dat zichtbaar werd of patiënten een genetische aanleg hebben om bepaalde kankers te ontwikkelen.

Ze ontdekten dat de voorspellingen van het model veel waarschijnlijker overeenkwamen met het type kanker dat het sterkst werd voorspeld door de kiembaanmutaties dan enig ander type kanker.

Doelgerichtere behandeling

Het onderzoeksteam heeft het model ook gebruikt te bekijken of patiënten adequate behandelingen hadden kunnen krijgen als hun kankertype bekend was geweest in plaats van meer algemene chemotherapiemedicijnen. Bij 15 procent van de patiënten bleek dit het geval te zijn.

Alexander Gusev, universitair hoofddocent geneeskunde aan de Harvard Medical School en het Dana-Farber Cancer Institute en senior auteur van de studie, voegt daaraan toe: "Dat maakt deze bevindingen mogelijk klinisch bruikbaarder omdat we niet eisen dat een nieuw medicijn wordt goedgekeurd. Wat we zeggen is dat deze populatie nu in aanmerking kan komen voor precisiebehandelingen die al bestaan."