Kunstmatige intelligentie om de metastasering van melanoom te voorspellen

Een samenwerking tussen universiteiten in Israël en Dallas (VS) heeft geresulteerd in de ontwikkeling van een technologie waarmee bepaalde melanoomcellen die vaak metastaseren geïdentificeerd kunnen worden. De onderzoekers hopen hiermee een methode in handen te hebben waarmee voorspeld kan worden welke patiënten zeer waarschijnlijk metastasen op afstand zullen krijgen (progressie van stadium III naar IV). Daarnaast maakt de KI-technologie het mogelijk om kankercellen van verschillende patiënten te onderscheiden, iets dat met het blote oog niet mogelijk is.

De onderzoekers noemen de nieuwe methode ‘kwantitatieve levende cel histologie’, en presenteerden de techniek afgelopen december op het congres van de American Society for Cell Biology. De techniek maakt gebruik van microscopische camera’s waarmee cellen gefilmd worden. Hierna identificeert de software het uiterlijk en de gedragspatronen van juist die cellen met potentie tot metastasering.

Een belangrijke vraag is natuurlijk of het gebruik van dit KI-model klinisch relevant is. Het is uiteraard mooi om te kunnen voorspellen welke patiënten met stadium III melanoom (lymfkliermetastasering) daadwerkelijk progressie naar stadium IV zullen ontwikkelen (metastasen op afstand). Maar is hier medisch gezien wel behoefte aan? De belangrijkste verbetering in de prognose van melanoom van het afgelopen decennium is namelijk het gevolg van vroegdiagnostiek en vroegtijdige behandeling, onder andere met nieuwere systemische therapieën als immunotherapie en doelgerichte therapie. Patiënten krijgen indien mogelijk vroegtijdig een behandeling, ook in stadium III, juist om metastasering en progressie naar stadium IV te voorkomen. De toegevoegde waarde van een diagnostisch instrument als de beschreven KI-methode zal dus beperkt zijn voor deze indicatie, vermoeden de onderzoekers.

Desalniettemin staat buiten kijf dat de onderzoeksgroep hiermee een flinke stap voorwaarts heeft gezet in de verdere ontwikkeling van kunstmatige intelligentie en zijn toepassingen in de medische wetenschap. Zij ontdekten dat verschillende melanoom cellijnen eigenlijk veel meer op elkaar lijken dan gelijke type tumorcellen van verschillende patiënten, en dat dit niet met het blote oog op te sporen valt. Wellicht zal KI in de toekomst om deze reden een onmisbaar diagnostisch element worden in de klinische praktijk. 

De onderzoeksgroep ontwikkelt KI-software voor toepassingen bij allerlei therapeutische gebieden, zoals bij ALS. De recente ontdekkingen van de KI-software bij melanoom dragen zeker bij aan de kennis en expertise van de onderzoeksgroep. Deze kennis kan weer benut worden bij de ontwikkeling van software voor nieuwe therapeutische gebieden.

Door: Judith Cohen
Link naar bronartikel