Kunstmatige intelligentie helpt de behandeling van borstkankerpatiënten beter op maat te maken – het COMMITMENT project

Achtergrond De microscopische beoordeling van tumorweefsel door een patholoog levert belangrijke informatie voor het bepalen van de meest kansrijke behandeling en het voorspellen van de prognose voor borstkankerpatiënten. Deze beoordeling is echter in sommige gevallen onvoldoende nauwkeurig, wat leidt tot over- of onderbehandeling van patiënten. Bijvoorbeeld krijgen vrijwel alle patiënten met laag-stadium triple-negatieve borstkanker aanvullende chemotherapie, terwijl meer dan de helft van deze patiënten dit vermoedelijk niet nodig heeft. Daarnaast is de huidige pathologiebeoordeling niet goed geschikt om het succes van zogenaamde ‘neo-adjuvante’ chemotherapie (toediening van chemotherapie vóór chirurgisch verwijdering van de tumor) in te schatten.

Oplossing In de afgelopen jaren is er veel onderzoek gedaan naar de mogelijkheid om gedigitaliseerde microscopische weefselpreparaten te analyseren met behulp van computersoftware op basis van kunstmatige intelligentie. Wij hebben laten zien dat de computer op nauwkeurige wijze informatie uit deze beelden kan halen, waarmee we kunnen voorspellen of bijvoorbeeld de ziekte na verloop van tijd terugkeert. In dit project willen we de ontwikkelde kunstmatige intelligentie gaan inzetten voor drie groepen patiënten met borstkanker.

Belang Een betere risico-inschatting van het ziektebeloop bij borstkanker helpt bij het gerichter kiezen voor het wel of niet geven van een aanvullende behandeling. Daarmee kan een grote groep patiënten chemotherapie bespaard blijven, wat leidt tot een beter kwaliteit van leven. Tegelijkertijd kunnen we patiënten opsporen die volgens huidige richtlijnen geen chemotherapie krijgen, maar daar wel baat bij hebben.

Onderzoeksvragen Kunnen we kunstmatige intelligentie gebruiken om te bepalen of: 1. patiënten met triple negatieve borstkanker een dusdanig laag risico op terugkeer van de ziekte hebben dat chemotherapie veilig kan worden weggelaten; 2. patiënten met hormoon-receptor positieve HER2-negatieve tumoren die momenteel als laag risico worden ingeschat toch een verhoogde kans op terugkeer van de ziekte hebben, zodat chemotherapie moet worden overwogen; 3. door middel van het tumorbiopt kan worden ingeschat of er een goede kans is dat de tumor reageert op neo-adjuvante chemotherapie.

Onderzoeksopzet Samen met internationale partners worden een groot aantal pathologiebeelden verzameld met bijbehorende gegevens over behandelingen, uitkomsten van moleculaire testen en het ziektebeloop. Bestaande computersoftware zal verder worden aangescherpt en worden toegepast op deze beelden, waarna met statistische analyses wordt bepaald hoe we deze informatie kunnen gebruiken om tot een optimale voorspelling te komen van bijvoorbeeld de kans op terugkeer van de ziekte.

Uitkomsten Dit project zal resulteren in computersoftware die een risico-inschatting maakt op de kans van terugkeer van de ziekte na operatie (en eventuele hormonale therapie). Deze inschatting kan de behandelend arts helpen bepalen of aanvullende chemotherapie gewenst is. Daarnaast zal het project software opleveren die kan inschatten of de toepassing van neo-adjuvante chemotherapie zinvol is, of dat directe chirurgische verwijdering een gelijke kans op genezing biedt.

Stappen tot implementatie Het project wordt uitgevoerd met data van patiënten die in het verleden behandeld zijn. De volgende stap is testen van de software op nieuw-gediagnosticeerde patiënten. Daarnaast zal de software moeten worden gecertificeerd voordat deze in praktijk gebruikt mag worden. Om maximale kans van slagen te hebben zullen we bij deze vervolgstappen samenwerken met een commerciële partij.