Computer spoort bron kanker op
Deense wetenschappers hebben een computerprogramma geschreven dat in staat is om de oorsprong van een uitgezaaide kanker te ontdekken. Wanneer een besmette cel in het bloed wordt gevonden, probeert het algoritme aan de hand van de genetische opmaak van de cel te kijken waar de kanker oorspronkelijk vandaan kwam.
Wanneer artsen een kwaadaardige cel aantreffen, bijvoorbeeld bij een bloedonderzoek, is het in het grootste deel van de gevallen redelijk eenvoudig te achterhalen waar de tumor vandaan komt. Maar bij zo'n vijf procent van de uitzaaiingen is dat onduidelijk en kan het lang duren voordat artsen weten waar ze moeten zoeken. In drie procent van de gevallen vindt men de bron zelfs helemaal niet. Dat is lastig voor de patiënt, omdat er geen gerichte behandeling kan worden uitgevoerd. In plaats daarvan moet de zieke een chemotherpaie ondergaan die het hele lichaam aanpakt - een uitputtend en schadelijk proces.
DNA-patronen
Vandaar dat de onderzoekers van de Technische Universiteit Denemarken een betere manier zochten. Daarvoor grepen ze naar de computer; die met zijn rekenkracht het DNA van een tumorcel kan analyseren en vergelijken met bekend weefsel. Op die manier bouwt het programma een kennisbibliotheek op van DNA-patronen en kankerbronnen.
De Denen gebruikten hiervoor een 'random forest', een leermethode waarbij een programma verschillende 'bomen' van opties doorloopt, waarmee het steeds meer leert over de manier waarop die bomen kunnen eindigen. Een database van tumor-DNA vormde het leerboek voor het programma, waarmee het langzaam doorkreeg welke celpatronen bij welke kankerbron hoorde. Een grote hoeveelheid celmonsters waarvan de kankerbron bekend was deed dienst als eindexamen. Het algoritme kon tussen de zeventig en vijfentachtig procent van de tumoren correct classificeren, afhankelijk van welke dataset ze gebruikten.
Hoewel de resultaten veelbelovend zijn, is het algoritme nog niet perfect. Een vervolgproef met onafhankelijke gegevens, die niet afkomstig waren uit de DNA-databank, leverde lagere nauwkeurigheden op van rond de vijftig procent. Toch is volgens de onderzoekers de slagingskans goed genoeg om interessant te zijn voor artsen. Die kunnen immers een hint krijgen in gevallen waar ze normaal geen idee hebben waar de tumor zich zou kunnen bevinden.
Lead image: elektronenmicroscoopbeeld van een lymfocyt, één van de witte bloedcel-typen in de lymfklieren. Vermoed wordt dat deze cellen een rol spelen bij het ontstaan van tumoren. Credit: Dr. Triche National Cancer Institute