Een smartphoneapp kan alvleesklierkanker opsporen, voordat dit door mensen waarneembaar is. Dit doet hij door foto’s van het oogwit te analyseren. Door alvleesklierkanker snel op te sporen kan mogelijk voorkomen worden dat de ziekte erger wordt.

Onderzoekers van het Ubiquitous Computing Lab van de University of Washington ontwikkelden de app BiliScreen, die gebruik maakt van beeldherkenning en machine learning om de hoeveelheid bilirubine in het oogwit te meten.

Verhoogde waardes bilirubine in het bloed kunnen duiden op alvleesklierkanker, een zeer ernstige vorm van kanker met over het algemeen een slechte prognose. Een gele verkleuring van de huid en de ogen is een van de vroege symptomen van alvleesklierkanker. Deze geelheid wordt veroorzaakt door verhoogde hoeveelheden bilirubine. Deze app zou deze toename al kunnen detecteren nog voordat de geelheid met het blote oog waarneembaar is.

 

Selfie

Nu worden de bilirubinewaardes vaak vastgesteld met een bloedtest. Het simpelweg nemen van een selfie en een app raadplegen zou, zeker voor reeds gediagnosticeerde patiënten, een stuk minder belastend zijn. Zij zouden dan bijvoorbeeld maandelijks thuis hun bilirubinewaardes in de gaten kunnen houden en sparen daarmee een ziekenhuisbezoek uit.   

3D-geprinte doos  

De app is tot nu toe slechts in een kleine groep van 70 mensen getest. Zij gebruikten daarvoor twee verschillende accessoires: een papieren bril en een 3D-geprinte doos. De bril heeft aan de randen gekleurde driehoekjes die helpen om de kleuren te kalibreren en kan daardoor de invloed van omgevingslicht wegfilteren. De doos waarin je je smartphone kunt plaatsen (vergelijkbaar met een kartonnen VR-bril), gaf iets betere resultaten. De app identificeerde daarmee 89,7 % van de gevallen die op een bloedtest ook positief bleken.

 

Machine learning

De onderzoekers bouwden, naast de accesoires, een beeldherkenningssysteem dat automatisch het oogwit isoleert van de rest van het oog. De app analyseert vervolgens de kleurinformatie uit het oogwit, op basis van de golflengtes van het licht dat wordt gereflecteerd en geabsorbeerd. Dit toetst het systeem met behulp van machine learning algoritmes; het zoekt naar verbanden tussen de kleurinformatie en bilirubinewaardes, en kan zo vaststellen dat een bepaalde verkleuring duidt op een hogere bilirubinewaarde.

 

BiliCam

BiliScreen bouwt voort op de app BiliCam, waarmee je met behulp van een foto van de huid geelheid kunt vaststellen bij een pasgeboren baby. Een studie van 530 baby’s toonde aan dat de app betrouwbare resultaten gaf. Oogwit is echter een betrouwbaardere bron dan de huidskleur, omdat verschillen in etniciteit hier geen invloed op hebben. Naast alvleesklierkanker kunnen de verhoogde bilirubinewaardes ook op hepatitis of het syndroom van Gilbert duiden.

Beeld: Dennis Wise/University of Washington