Binnenkort kunnen artsen artificiële intelligentie inzetten om kanker in een vroeg stadium op te sporen bij hun patiënten, waardoor ze hen ook sneller kunnen behandelen.
Foto: Microscopisch beeld van prostaatkanker.
Onze genetische informatie is gecodeerd in ons DNA door patronen van de vier basen A, T, G en C. Veranderingen in de omgeving buiten de cel kunnen ervoor zorgen dat sommige van onze DNA-basen worden gewijzigd door er een methylgroep aan toe te voegen, wat DNA-methylering wordt genoemd.
Onderzoekers hebben veranderingen in deze methyleringen waargenomen in de vroege ontwikkeling van kanker. Dat zou kunnen helpen bij een vroege diagnose, want het is mogelijk om te onderzoeken welke basen in het DNA gemethyleerd zijn bij kanker, en welke dat niet of niet in dezelfde mate zijn in gezond weefsel. Maar het identificeren van de specifieke DNA-methyleringspatronen die kenmerkend zijn voor verschillende types van kanker is vergelijkbaar met het zoeken naar een speld in een hooiberg. Artificiële intelligentie kan daarbij helpen.
Vroeg stadium
Onderzoekers van de Universiteit van Cambridge en het Imperial College London trainden een AI-systeem dat gebruikmaakt van machine learning en deep learning om naar DNA-methylatiepatronen te kijken. Ze slaagden erin om in weefselmonsters dertien verschillende kankertypes (waaronder borst-, lever-, long- en prostaatkanker) te identificeren met een nauwkeurigheid van 98,2 procent.
Het model moet nog verder getraind worden op een meer diverse verzameling van biopsiemonsters en ook nog uitgebreider getest worden eer het klaar is om zorgverleners te helpen om kanker vroegtijdig op te sporen. Het zal de vooruitzichten van patiënten drastisch verbeteren, aangezien de meeste vormen van kanker te behandelen en vaak zelfs te genezen zijn als ze maar vroeg genoeg worden ontdekt. De evolutionaire aard van kanker maakt het moeilijk om tumoren in een laat stadium te behandelen.
Volgens de onderzoekers was een belangrijk aspect van hun onderzoek het gebruik van een verklaarbaar en interpreteerbaar AI-model, dat inzicht gaf in de redenering achter de voorspellingen. De onderzoekers toonden aan dat het model het begrip van de onderliggende processen die bijdragen aan kanker versterkt en verbetert.
