Geschatte leestijd: 3 minuten

Iedereen kent wel iemand die veel te jong is overleden aan kanker. Dat moet veranderen en dat gaat ook echt gebeuren. Deze 3 recente onderzoeken laten zien dat we met behulp van technologie op niet al te lange termijn grote doorbraken kunnen verwachten.

1. Lymfeklierkanker

De zoekmachine Google gebruikt zijn algoritmes, ofwel ingewikkelde wiskundige formules, voor bijvoorbeeld het rangschikken van websites in de zoekresultaten. Maar de algoritmes dienen nu ook een hoger doel: het opsporen van lymfeklierkanker.

Knelpunten voor artsen

Artsen moeten voor het opsporen van lymfeklierkanker foto’s laten maken van de lymfeklieren. Om de foto’s goed te kunnen beoordelen, is jarenlange ervaring nodig. Kanker is en blijft namelijk nog steeds lastig op te sporen.

Dat zien we dan ook regelmatig in de praktijk. Artsen komen na het zien van de foto’s vaak met heel verschillende diagnoses en zien kanker regelmatig over het hoofd. Zeker als het gaat om sommige varianten van borstkanker.

De oplossing

Met het algoritme van Google kan het hele herkenningsproces van kanker vereenvoudigd worden. Zo heeft het Radboud UMC in Nijmegen 400 foto’s van lymfeklieren die zijn aangetast met kanker aan Google gegeven. Het technologiebedrijf heeft deze vervolgens geanalyseerd.

Het herkenningsproces gaat inmiddels fantastisch. De algoritmen weten 89 procent van de kanker te achterhalen. Ter vergelijking: artsen komen niet verder dan 73 procent.

Machine learning

De algoritmen worden bovendien steeds nauwkeuriger in het herkennen van kanker omdat er nog een technologie aan gekoppeld is: machine learning. Met machine learning en met name het subdomein deep learning is de software in staat om te leren wat de kenmerken zijn van lymfeklierkanker. Op deze manier kan de computer bij patiënten patronen ontdekken als het gaat om de kanker en voorspellingen doen over het verloop hiervan.

2. Longkanker

Ook op het gebied van longkanker zijn in de onderzoeksfase al grote stappen gezet. Moeten patiënten nu nog vooral biopten af laten nemen en ct-scans ondergaan om longkanker op te sporen, in de toekomst is alleen een bloedtest nodig.

Het VU medisch centrum (VUmc) zet namelijk zelflerende algoritmen in om longkanker te herkennen uit bloedplaatjes. Deep learning zorgt ervoor dat de algoritmen steeds beter worden in de hele fase van opsporing. De software kan dus steeds beter kanker in het bloed herkennen.

Onderzoek onder 700 patiënten maakt duidelijk dat de bloedtest een grote belofte is. Momenteel wordt longkanker slechts in 15 procent van de gevallen in een vroeg stadium ontdekt. Met de huidige test kan dat percentage flink oplopen. Zo kan de software met 81 procent zekerheid aangeven of iemand longkanker in een vroeg stadium heeft.

Het goede nieuws is dat de bloedtesten hoogstwaarschijnlijk al binnen een paar jaar worden ingezet.

3. Alvleesklierkanker

Eerder zagen we al dat er een app is ontwikkeld om huidkanker op te sporen. Nu is daar alvleesklierkanker bij gekomen. Wetenschappers van de Universiteit van Washington hebben deze app ontwikkeld.

Hoe werkt BiliScreen? Zet een speciale 3D-geprinte houder op je ogen. Hierin kun je je smartphone plaatsen. Maak een selfie – met de flitser aan – van je ogen met je smartphone. Zelflerende algoritmen kunnen zien of je meer bilirubine, een soort van afvalstof, in je oogwit hebt zitten dan gebruikelijk is. Dit heeft namelijk een gelige kleur. Op het moment dat je dit met het blote oog in je ogen ziet, dan ben je al te laat. De kanker is dan al in een vergevorderd stadium. De app ziet de kleur al veel eerder, zodat je op tijd kunt zijn voor een behandeling.

Het zal je inmiddels niet meer verbazen, maar deze app blijkt het ook weer geweldig te doen. In een onderzoek bij 70 patiënten bleek de app in bijna 90 procent van de gevallen een te hoge waarde bilirubine te ontdekken. Dat is goed nieuws, want alvleesklierkanker is bijzonder lastig in een vroeg stadium te ontdekken. Daarnaast zijn de bestaande behandelingen nauwelijks effectief. De overlevingskans is daardoor bijzonder laag.

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *