Onderzoekers van het Catharina ziekenhuis (Eindhoven) gaan bestuderen of een algoritme beter en sneller onderscheid kan maken tussen goed- en kwaadaardige tumoren van de eierstok dan nu mogelijk is met traditionele methoden. Zij voeren het onderzoek samen met de Technische Universiteit Eindhoven (TU/e) uit.
Bij circa 7.600 Nederlandse vrouwen wordt elk jaar vastgesteld dat zij een tumor aan de eierstokken hebben. 1.400 van hen krijgen de daadwerkelijke diagnose eierstokkanker, bij de rest is sprake van een goedaardige tumor. In de behandeling van eierstokkanker is de afgelopen 30 jaar weinig vooruitgang geboekt, zo stelt het Catharina Kanker Instituut. Nog altijd overlijdt 40 procent van de vrouwen met een dergelijke kwaadaardige tumor binnen vijf jaar.
Bovendien is het behandeltraject erg zwaar. Zo moeten patiënten een zware operatie ondergaan om onder meer de baarmoeder, eierstokken en eileiders te verwijderen. Het is bovendien niet eenvoudig om eierstokkanker voorafgaand aan een operatie een operatie te herkennen.
Snellere diagnose
Genoeg redenen voor onderzoekers Anna Koch en Caroline Muntinga om samen met gynaecoloog oncoloog dr. Jurgen Piek een ‘snellere’ diagnose van eierstokkanker te willen ontwikkelen. Vrouwen met een goedaardig gezwel van de eierstok kunnen worden behandeld in een niet-oncologisch centrum, zo stelt Muntinga. Het is echter zeer belangrijk dat vrouwen met eierstokkanker worden behandeld in een expertisecentrum. Hoe sneller duidelijk wordt of een tumor op de eierstok kwaadaardig is, des te sneller kunnen patiënten doorgestuurd worden naar zo’n gespecialiseerd oncologisch centrum.
In de nu lopende studie ligt de focus op het beter onderscheiden van beide patiëntgroepen met behulp van een computermodel. Momenteel geeft alleen weefselonderzoek uitsluitsel of een tumor goed- of kwaadaardig is. Bij een vermoeden van eierstokkanker kan er niet in de tumor geprikt worden, wegens het risico op verspreiding van kankercellen in de buikholte.
Kwart gevallen gemist
Daarom wordt er voorafgaand aan de operatie onderscheid gemaakt tussen goedaardige- en kwaadaardige eierstoktumoren middels een echo-model. Een kwart van de gevallen van kanker wordt hiermee echter gemist, stelt Koch, waardoor het veel langer duurt voordat deze vrouwen naar een expertisecentrum verwezen worden. “Het komt nog te vaak voor dat vrouwen met een kwaadaardige tumor nog een tweede operatie in het oncologische ziekenhuis moeten ondergaan”, voegt Muntinga toe.
Andersom gebeurt in circa 1 op de 20 gevallen dat vrouwen een goedaardige tumor hebben en dus onterecht verwezen worden naar een oncologisch ziekenhuis voor een uitgebreide buikoperatie om het stadium van de ziekte vast te stellen. Dit brengt voor deze patiëntengroep veel spanning en angst met zich mee en voor het ziekenhuis een stijging van de zorgkosten.
Groepen beter scheiden
Het doel van het computermodel is om de twee verschillende patiëntgroepen beter te scheiden. zodat vrouwen met een kwaadaardige tumor sneller doorgestuurd kunnen worden naar het juiste expertisecentrum. Dit moet de zorg voor deze vrouwen verbeteren omdat ze sneller op de juiste plek worden behandeld.
Koch vertelt dat samen met de TU/e een algoritme ontwikkeld is, dat aan de hand van CT-scans en klinische gegevens een voorspelling doet of een tumor van de eierstok goedaardig of kwaadaardig is, vóórdat patiënten geopereerd worden. Het is de bedoeling dat dit model preciezer is dan het huidig gebruikte echo model. De komende twee jaar hopen de onderzoekers dat hun algoritme beter wordt dan de nu gebruikte methode.
Technologie voor vrouwen
Afgelopen maart bracht een multidisciplinaire onderzoeksgroep van Universiteit Twente naar buiten dat zij inzet op het ontwikkelen van technologie speciaal voor vrouwen. Vrouwen hebben regelmatig met andere ziekten te maken dan mannen, zoals baarmoederhals- en eierstokkanker. Met het ontwikkelen van nieuwe datastrategieën en technologie speciaal voor vrouwen, wil de onderzoeksgroep inzetten op preventie, meer zorg op maat realiseren en het welzijn van vrouwen bevorderen. Centraal bij het onderzoek van universiteit staat het ontwikkelen van technologie die kan worden gebruikt bij preventie, diagnose en behandeling van ziekten die vooral vrouwen treffen.
