Pathologen van het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC) deden een beroep op artificiële intelligentie (AI) om op microscopiebeelden te zien welke DNA-veranderingen er in de tumor zitten, en zo te bepalen welk type baarmoederkanker de patiënt heeft.
DNA-veranderingen in een tumor zijn bepalend voor het gedrag van de tumor en het beloop van de ziekte, zoveel is de afgelopen jaren duidelijk geworden. Er zijn vier type baarmoederkanker te onderscheiden, met elk een ander ziektebeloop. Het is belangrijk voor patiënt en arts om te weten om welk type tumor het gaat, maar vandaag zijn daarvoor kostbare, aanvullende DNA-testen nodig. Pathologen vroegen zich af of deze ‘moleculaire’ typen baarmoederkanker ook te onderscheiden zijn onder de microscoop.
Om dat uit te zoeken, gebruikten onderzoekers microscopiebeelden van baarmoederkanker van ruim 2000 vrouwen die deelnamen aan de klinische PORTEC studies, gecoördineerd vanuit het LUMC door professor Carien Creutzberg. Alle patiënten ondergingen een operatie en gaven toestemming om het restmateriaal te gebruiken voor wetenschappelijk onderzoek. Met deze unieke verzameling beelden maakten onderzoekers van de afdeling Pathologie een AI-model dat DNA-afwijkingen, en daarmee verschillende baarmoederkankertypen, voorspelt. Belangrijk hierbij is dat het model de onderzoekers toont waar de visuele informatie voor de voorspellingen verborgen ligt in het weefsel. Het is dus niet een black-box, zoals andere AI-modellen. De resultaten, verschenen in The Lancet Digital Health, tonen aan hoe AI de diagnostiek en behandeling van baarmoederkanker kan verbeteren.
Diagnose baarmoederkanker verbeteren
“De toepassing van AI op microscopiebeelden staat nog in de kinderschoenen. Door deze studie wilden we meer te weten komen over de relatie tussen het uiterlijk van de tumor en de onderliggende DNA-veranderingen. Met dit werk hebben we geleerd welke gebieden in de tumoren de belangrijkste visuele informatie bevatten voor diagnostiek, en waar pathologen zich dus op moeten focussen”, zegt Sarah Fremond, PhD-student bij de Pathologie.
Deze studie draagt volgens de onderzoekers bij aan de verdere verbetering van de diagnostiek en behandeling van baarmoederkanker. “Als volgende stap gaat ons team nu een AI-model ontwikkelen dat de kans op uitzaaiingen kan voorspellen”, aldus Tjalling Bosse, patholoog.
