Om deze website te kunnen gebruiken dient u Javascript in te schakelen.

Onze verhalen

Betere diagnostiek zeldzame tumoren in de long

Jaarlijks krijgen ruim 14 duizend mensen de diagnose longkanker. Een kleine groep van hen heeft een zeldzame tumor in de long. Voor artsen is het lastig om deze tumoren goed te herkennen en hun ernst goed in te schatten. Onderzoekers in het Maastricht UMC+ en het Erasmus MC in Rotterdam ontwikkelen nieuwe laboratoriumanalyses die de diagnose en prognose betrouwbaarder maken. Bovendien ontwikkelen ze een algoritme voor kunstmatige intelligentie dat automatisch de diagnose en de ernst van de tumor kan vaststellen.

De zeldzame longtumoren die longartsen, pathologen en moleculair biologen onderzoeken zijn hormoon-producerende tumoren, in medische termen: neuro-endocriene tumoren. Er zijn vier varianten die elk hun specifieke eigenschappen hebben. “Sommige groeien langzaam en hebben een lagere kans op uitzaaiing na een operatie. Soms kan het dan volstaan om een kleinere operatie te verrichten of minder frequent te observeren”, zegt longarts in opleiding in het MUMC+ dr. Jules Derks. “Andere tumoren zijn agressiever, ze groeien snel en zaaien ook makkelijker uit. Bij deze patiënten wil je juist zo snel mogelijk behandelen door bijvoorbeeld de tumor weg te halen en/of chemotherapie te geven.” Klinisch moleculair bioloog in de pathologie prof. dr. Ernst-Jan Speel voegt nog toe: “Mensen met een langzaam groeiende tumor lopen rond met een tijdbommetje. Je weet niet of en wanneer deze tumor zich toch agressief gaat gedragen. Liefst wil je de kans op agressief gedrag al bij de diagnose voorspellen.”

Ernst-Jan Speel en Jules Derks
Ernst-Jan Speel (li) en Jules Derks

Lastige diagnose
Voor de behandelkeuze is het essentieel zeker te weten om welk soort neuro-endocriene tumor het gaat en hoe deze zich gedraagt. Juist dit is moeilijk. De gebruikelijke route voor de diagnostiek begint met een scan van de longen die een verdachte plek zichtbaar maakt. Een arts haalt met een holle naald een stukje weefsel ofwel biopt uit de verdachte plek. De naald is klein en het biopt dus ook. Een patholoog zoekt onder de microscoop naar tumorcellen in het biopt. Omdat de vier typen neuro-endocriene tumoren erg op elkaar lijken is het onderscheid vaak moeilijk te maken, zeker als er maar weinig weefsel uit het kleine biopt beschikbaar is. Derks: “Op kleine biopten zijn de uiterlijke kenmerken van deze tumoren niet altijd goed zichtbaar. Als je een groep pathologen vraagt hetzelfde biopt te beoordelen, komen ze soms tot verschillende diagnoses. In heel Nederland gaat het om ongeveer 350 nieuwe patiënten per jaar, dat is voor de meeste pathologen in het land te weinig om echt goed in het beoordelen van deze biopten te worden.”

Ernst-Jan Speel

Liefst wil je de kans op agressief gedrag al bij de diagnose voorspellen

Kleuring
Samen met hun collega’s in Rotterdam ontwikkelden de Maastrichtse onderzoekers een nieuwe laboratoriumanalyse die de diagnose en prognose significant verbetert. Speel: “Elk type tumor heeft kenmerken in de vorm van moleculen die uniek voor deze tumor zijn. We zochten de afgelopen jaren naar zulke moleculen en ontwikkelden een methode die verschillende moleculen in verschillende kleuren zichtbaar maakt onder de microscoop.” Zo kunnen de pathologen veel meer informatie over de tumor achterhalen en herkennen ze makkelijker om welk type tumor het gaat en hoe snel de tumorcellen delen. De nieuwe analyse heet multiplex immunohistochemie.

kader nuero-endocriene tumoren
Het onderzoek in Maastricht en Rotterdam richt zich vooral op de eerste drie typen tumoren Bron gegevens: Integraal Kankercentrum Nederland.

Kunstmatige intelligentie
De onderzoekers proberen de microscopische kleuringen te digitaliseren en met kunstmatige intelligentie te analyseren. Speel: “We beginnen met het maken van microscoopopnames van grotere stukken tumorweefsel en kijken of een systeem voor kunstmatige intelligentie hierin patronen ontdekt die passen bij één type tumor. Als dat lukt kijken we of de computer de diagnostiek ook in de kleine biopten voor elkaar krijgt.” Derks voegt toe: “We beschikken over een unieke landelijke verzameling neuro-endocriene longtumoren gediagnosticeerd tussen 2003 en 2012 en gekoppeld aan informatie over het verloop van de ziekte. Hiermee kunnen we de computer trainen. Als het lukt een algoritme te ontwikkelen zullen we het in de dagelijkse praktijk valideren om te testen of het inderdaad de juiste diagnose en prognose kan vaststellen.”

Jules Derks

Uiteindelijk moet het onderzoek ertoe leiden dat we neuro-endocriene tumoren in een klein biopt beter kunnen herkennen en beter kunnen voorspellen of ze langzaam (blijven) groeien

Hanarth fonds
Het MUMC+ en Erasmus MC Rotterdam en het MUMC+ kregen onlangs een subsidie van bijna 400.000 euro van het Hanarth fonds dat onderzoek naar kunstmatige intelligentie stimuleert. Speel: “Met deze subsidie betalen we onder meer onderzoekers die de laboratoriumexperimenten gaan uitvoeren en aan een computeralgoritme gaan werken.” Derks: “Uiteindelijk moet het onderzoek ertoe leiden dat we neuro-endocriene tumoren in een klein biopt beter kunnen herkennen en beter kunnen voorspellen of ze langzaam (blijven) groeien zodat we de patiënt de meest geschikte behandeling en opvolging na een eventuele operatie kunnen aanbieden.”        

Sluit de enquête