Vier groepen onderzoekers van het UMC Utrecht hebben financiering van het Hanarth Fonds ontvangen. Daarmee kunnen ze van start met multidisciplinair onderzoek op het gebied van kanker en kunstmatige intelligentie (artificial intelligence, afgekort AI). De onderzoekers ontvangen in totaal € 1.539.697 euro.
Het Hanarth Fonds wil de behandeling van patiënten met (zeldzame vormen van) kanker verbeteren door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie, en stelt jaarlijks financiering beschikbaar die binnen deze doelstelling valt. De medische kennis op het gebied van kanker neemt snel toe en komen er komen steeds nieuwe therapieën beschikbaar. Dit gaat gepaard met een exponentieel groeiende hoeveelheid elektronische patiëntgegevens. Kunstmatige intelligentie kan helpen bij het analyseren van deze grote hoeveelheden gegevens ('big data').
Om kunstmatige intelligentie toe te passen en door te vertalen naar de dagelijkse klinische praktijk is een multidisciplinair team wetenschappers en zorgverleners nodig. Daarnaast is het steeds belangrijker om artsen goed op te leiden in de gegevenswetenschap, statistiek of data science – vakgebieden die nodig zijn om algoritmen te ontwikkelen, te evalueren en toe te passen. Het doel van de financiering van het Hanarth Fonds is o.a. om de implementatie en integratie van kunstmatige intelligentie in kankeronderzoek en het medisch onderwijssysteem te optimaliseren en te versnellen.
Lees hieronder meer over de vier multidisciplinaire onderzoeksgroepen van het UMC Utrecht die financiering hebben ontvangen (call 2021):
Hologrammen maken van hersentumoren
Dr. Tristan van Doormaal (UMC Utrecht Brain Center) en collega’s hebben een financiering ontvangen voor het MISTICAL-project. Het doel van dit project is om scans van hersentumoren om te zetten in driedimensionale hologrammen, met behulp van kunstmatige intelligentie. “Met deze hologrammen kunnen we een aantal dingen beter doen,” legt Van Doormaal uit. “Zoals patiënten informeren, (co)assistenten opleiden en chirurgen beter voorbereiden op operaties. Ook bepaalde metingen kunnen in 3D beter gedaan worden, zoals het meten van de groei van een hersentumor.”
Scan de bovenstaande QR-code met uw telefoon om een video over dit onderwerp te bekijken. Of bekijk de video via:
De hologrammen zijn te zien met een speciale 3D-bril, maar ook met een holografisch scherm en een smartphone of iPad. Van Doormaal: "Wat dit project bijzonder maakt, is de snelheid voor eindgebruikers waarnaar we streven. Hierdoor kunnen 2D-zwart-witscans door de chirurg uiteindelijk hopelijk met een klik direct omgezet worden in kleurrijke 3D-modellen, en wordt kunstmatige intelligentie dus in de dagelijkse praktijk bruikbaar.
Profielpagina van Tristan van Doormaal.
Verbeteren van de overleving en kwaliteit van leven bij multipel myeloom
Dr. Kenneth Gilhuijs en collega’s hebben financiering ontvangen voor het PreVeCAIMM-project. Het project is gericht op multipel myeloom: een zeldzame vorm van bloedkanker die witte bloedcellen aantast die normaal gesproken infecties bestrijden. Aangetaste plasmacellen in het beenmerg groeien daardoor ongecontroleerd door. Uiteindelijk kan ook het botweefsel worden aangetast. Er ontstaan gaten in het skelet dat kan leiden tot wervelbreuken en inzakkingen.
“Als er eenmaal botschade is opgetreden, is het onomkeerbaar”, aldus Gilhuijs. “Er zijn momenteel geen methoden om te voorspellen waar wervelbreuken ontstaan. Als we dat wel zouden weten, dan zouden we de betreffende wervels kunnen versterken met bijvoorbeeld botcement.”
Het doel van het PreVeCAIMM-project is om te voorspellen waar en wanneer wervelbreuken ontstaan. Hiervoor zal artificiële intelligentie worden ontwikkeld die automatisch series van CT-beelden over de tijd onderzoekt op risicoplekken. Gilhuijs: “Door patiënten met multipel myeloom op deze manier te monitoren, hopen we voordat de wervel breekt tot lokale behandeling van een wervel over te kunnen gaan. Daardoor zal zowel de overleving als de kwaliteit van leven van patiënten met multipel myeloom verbeteren.”
Omdat deze onderneming multidisciplinaire kennis vereist, wordt het onderzoek in teamverband uitgevoerd met vier verschillende afdelingen: het Image Sciences Institute (Kenneth Gilhuijs, Bas van der Velden), Hematologie (Margot Jak, Monique Minnema), Radiologie (Bart de Keizer) en Orthopedische chirurgie (Jorit-Jan Verlaan). De PI van het onderzoek is Kenneth Gilhuijs.
Profielpagina van Kenneth Gilhuijs.
Met AI een betere diagnose stellen van huidtumoren
Dr. Willeke Blokx en collega’s hebben financiering ontvangen voor onderzoek naar huidtumoren. “Bij een aantal huidtumoren is het belangrijk snel vast te stellen of ze goedaardig of kwaadaardig zijn”, aldus Blokx. “Een kwaadaardige tumor zoals melanoom, een tumor die uitgaat van pigmentcellen in de huid, kan namelijk erg agressief zijn en uitzaaien naar andere delen van het lichaam. Voor het stellen van de juiste diagnose bij een deel van de huidtumoren van pigmentcellen zijn er moleculaire testen nodig die niet overal beschikbaar zijn en waarbij het lang duurt voordat de uitslag bekend is.”
Met kunstmatige intelligentie beoogt Blokx hier een verandering in brengen. Ze is klinisch patholoog. Het UMC Utrecht is in Nederland het grootste referentiecentrum voor pigmentvormende tumoren van de huid die lastig te diagnosticeren zijn. Met de ontvangen subsidie willen Blokx en haar collega’s AI-modellen ontwikkelen om deze lastige huidtumoren heel precies te kunnen diagnosticeren, zonder daarbij nog gebruik te hoeven maken van een moleculaire test.
Profielpagina van Willeke Blokx.
Uitkomsten van behandeling bij sarcomen nauwkeuriger inschatten
Dr.Dr.h.c.mult. Alexander Leemans en collega’s doen onderzoek naar hele zeldzame vormen van kanker: rabdomyosarcoom en Ewingsarcoom. Deze tumoren zijn zogenaamde sarcomen. Ze ontstaan in weefsels of in botten, vooral bij jongeren en jongvolwassenen. Bij deze sarcomen valt heel lastig te voorspellen wat de uitkomst van de behandeling voor de patiënt gaat zijn.
“Een manier om de uitkomst van de behandeling te voorspellen is om naar bepaalde eigenschappen in het tumorweefsel te kijken,” legt Leemans uit. “Daarvoor werken we met diffusie-MRI data. Er is veel verschil in de hardware en protocollen tussen centra wat het nu lastig maakt om die data samen te voegen en betrouwbare analyses te maken.”
Met de Hanarth-financiering gaat Leemans methodes ontwikkelen die de verschillende soorten data bij elkaar brengen. Leemans: “Hiermee kunnen we de eigenschappen van het tumorweefsel beter bepalen, en zo ook een meer nauwkeurige inschatting maken of de behandeling bij deze zeldzame kankersoorten aanslaat.”
Profielpagina van Alexander Leemans.
Vrienden UMC Utrecht & Wilhelmina Kinderziekenhuis
Deze onderzoeken kunnen starten dankzij de steun van het Hanarth Fonds aan Vrienden UMC Utrecht & Wilhelmina Kinderziekenhuis, het goede doel van het (kinder)ziekenhuis. Wilt u meer weten over hoe u onderzoek naar nieuwe behandelingen in het UMC Utrecht vooruit kunt helpen? Kijk op Vrienden UMC Utrecht & Wilhelmina Kinderziekenhuis.
