Pancreascarcinoom heeft een slechte prognose, vooral doordat de diagnose vaak pas in een laat stadium wordt gesteld en het dan moeilijk te behandelen is. Vroegtijdige opsporing kan dus veel winst opleveren. Dr. Megan Engels – MDL-arts in opleiding in het St. Antonius Ziekenhuis – deed hier onderzoek naar. Op 26 maart promoveerde ze aan de Universiteit Leiden op haar proefschrift ‘Diagnosis, differentiation and prevention in pancreatic diseases’.
Uit Engels’ onderzoek blijkt dat kunstmatige intelligentie (AI) veelbelovend is voor het vroegtijdig opsporen van pancreascarcinoom. Van patiënten die later pancreascarcinoom kregen liet ze CT- en MRI-scans beoordelen die al enkele jaren voor de diagnose waren gemaakt. Op ongeveer de helft van deze scans vonden radiologen verdachte afwijkingen, terwijl die zeldzaam waren bij gezonde controlepersonen. Deze afwijkingen werden eerder over het hoofd gezien, meestal door afleidende bevindingen of verkeerde interpretatie. Dit bracht Engels op het idee om te onderzoeken of deze voortekenen door AI herkend worden. In een pilotstudie ontdekte ze dat een AI-model de scans 16 keer sneller analyseert met behoud van nauwkeurigheid. Daarnaast evalueerde Engels biomarkers voor vroege opsporing van pancreascarcinoom. Een combinatie van gemethyleerde DNA-markers uit pancreassap en de bloedmarker CA19-9 bleken daarvoor heel nauwkeurig, ook in een vroeg ziektestadium.
Vervolgonderzoek moet nu uitwijzen of de inzet van AI daadwerkelijk kan helpen om pancreascarcinoom eerder op te sporen en te behandelen. Als dat zo is, biedt dit perspectief, vooral voor patiënten met een verhoogd risico op (erfelijk) pancreascarcinoom.
Bronnen