Voor chirurgen die tijdens een operatie een tumor moeten verwijderen, is het niet altijd even makkelijk om zeker te weten dat alle kankercellen verwijderd zijn. Tijdens een ingreep speelt bovendien ook mee dat het niet wenselijk - en zelfs van levensbelang – is dat er te veel gezond weefsel weggehaald wordt. Om het weghalen van tumorweefsel te verbeteren, hebben wetenschappers van het Maastricht MultiModal Molecular Institute (M4I) de iKnife ontwikkeld, een zogenaamd ‘slim operatiemes’.
De klinische toepassing van dit slimme operatiemes is de afgelopen jaren, in samenwerking met UZ Leuven, al uitgebreid onderzocht. Uit die studie is gebleken dat iKnife weefsel van onder andere hersentumoren al in enkele seconden, en met meer dan 98 procent precisie, kan herkennen tijdens het snijden. Voor de verdere ontwikkeling van deze technologie heeft het Europese subsidieprogramma Interreg Vlaanderen-Nederland eerder dit jaar ruim 2 miljoen euro beschikbaar gesteld.
Electrochirurgisch mes
iKnife is een electrochirurgisch mes dat bij het snijden rook creëert wanneer het tijdens de operatie in contact komt met weefsel. Deze rook bevat moleculen en is een soort vingerafdruk van het weefsel. De informatie uit die moleculaire vingerafdruk stelt de chirurg in staat tumorweefsel te onderscheiden van omliggend, gezond, weefsel. Iets dat met het blote oog niet zichtbaar is.
In eerste instantie was de grootte van het apparaat dat nodig is voor de analyse van de informatie van de het iKnife mes een belemmering. Inmiddels werkt het onderzoeksteam met een gebruiksvriendelijkere, compacte en handzame screener. “Het compacter maken van ons huidige iKnife, of moleculaire navigator, is lastig omdat we zowel de gevoeligheid als de juistheid van het huidige systeem zo min mogelijk willen beïnvloeden. Dit houdt in dat we voor enkele stevige technische uitdagingen staan. Zo moeten we een ander type detector gebruiken om alles compact te kunnen maken”, vertelt M4I-onderzoeker Eva Cuypers.
Dit betekent ook dat de onderzoekers voor de rooktoevoer een meer compacte oplossingen moeten ontwikkelen. Om hen bij die ontwikkeling te helpen wordt gebruik gemaakt van AI. “Het uiteindelijke principe blijft wel hetzelfde; zo kunnen we moleculaire profielen van het nieuwe systeem goed vergelijken met de profielen uit ons eerder ontwikkelde model”, aldus Cuypers.
Hersentumoren vollediger verwijderen
De technologie van slimme operatiemes is gebaseerd op de massaspectrometrie analysetechniek. Deze techniek zorgt ervoor dat chirurgische beslissingen substantieel verbeterd worden. Een belangrijke ontwikkelen, want op dit moment krijgt ruim de helft (60%) van alle hersentumorpatiënten binnen 5 jaar na de operatie een terugval omdat achtergebleven zogenoemde restcellen weer uitgroeien tot een tumor.
Met het iKnife kunnen, zo verwachten de onderzoekers van MI4 en UZ Leuven, tumorcellen tijdens een hersenoperatie beter en sneller herkend worden, en een tumor dus vollediger verwijderd wordt, zonder dat daarbij gezond weefsel aangetast wordt. “Zodra we voldoende bewezen hebben dat de techniek voordelen biedt voor deze specifieke patiëntengroep, is het zelfs denkbaar dat we deze techniek ook zullen inzetten voor de behandeling van andere patiënten, zoals die met ernstige epilepsie”, vertelt de Maastrichtse neurochirurg Olaf Schijns.
Samenwerking met bedrijven cruciaal
Om de moleculaire navigator goed te kunnen ontwikkelen hebben de wetenschappers, dankzij de steun van Interreg Vlaanderen-Nederland, Provincie (Nederlands) Limburg en Nederlandse Rijkscofinanciering, een mooi team van onderzoekers, chirurgen en bedrijven bij elkaar verzameld. Voor de verdere ontwikkeling van de compacte navigator en de statistische analyse en gebruiksvriendelijke interface is samenwerking met bedrijven als Next Generation Sensors en Aspect Analytics cruciaal.
Neurochirurgen uit het Maastricht UMC+, Zuyderland in Sittard, UZ Leuven, Ziekenhuis Oost-Limburg (Genk) en AZ Groeninge (Kortrijk) zullen als eindgebruikers tijdens het hele ontwikkeltraject input geven en de ontwikkelde hersen-navigator uittesten.
