Immunotherapie als behandeling van kanker is veelbelovend. Voor welke patiënten dit de beste behandelmethode is, is echter grotendeels nog onbekend. Onderzoekers van de Technische Universiteit Eindhoven hebben nu een machine learning-model ontwikkeld dat kan voorspellen wanneer immunotherapie effectief zal zijn.

Ons immuunsysteem is goed in het herkennen van cellen die zich vreemd gedragen. Het speelt dan ook een belangrijke rol in het opsporen en bestrijden van kankercellen. Om de verdediging van het lichaam te omzeilen kunnen sommige kankersoorten de immuuncellen uitschakelen door ze in slaapstand te brengen. Immuuntherapie bestaat uit medicatie die het afweersysteem weer wakker schudt en weerbaar maakt tegen kanker. Zo kan het eigen lichaam de ziekte weer bestrijden.

‘Deze vorm van kankerbehandeling is sinds enkele jaren erg in trek door de positieve langetermijneffecten, zelfs bij agressieve vormen van de ziekte’, zegt Federica Eduati, onderzoeker aan de afdeling Biomedical Engineering van de Technische Universiteit Eindhoven (TU/e). ‘Alleen is er nog geen duidelijk beeld wanneer deze behandeling zal aanslaan bij een patiënt.’ De huidige klinische methode ontbeert een goede voorspelling van de werking van de therapie. Slechts een derde van de patiënten reageert op de behandeling.

Daarom heeft de onderzoeker met haar team in samenwerking met de Medizinische Universität Innsbruck een model op basis van machine learning ontwikkeld dat voorspelt of immunotherapie de juiste behandeling is. De onderzoekers publiceerden hun werk deze week in het wetenschappelijke tijdschrift Patterns.

 

Twintigduizend factoren 

‘Het complexe aan een tumor is dat die uit veel meer soorten cellen bestaat dan alleen kankercellen’, zegt Eduati. ‘Juist de interactie tussen al deze verschillende cellen is belangrijk bij het voorspellen van de werking van de therapie.’ 

Om tumoren geheel in kaart te brengen, gebruikten de onderzoekers openbare datasets met het RNA van tumoren van eerdere patiënten. In het RNA staat namelijk beschreven welke cellen zich in de tumor bevinden en welke processen er plaatsvinden. 

‘Als we het hele RNA uitpluizen om de tumor te beschrijven zijn er al gauw twintigduizend factoren die kunnen variëren, te veel om allemaal te onderzoeken’, zegt Eduati. Daarom hebben de wetenschappers tijdens hun onderzoek de meest essentiële processen gezocht die betrokken zijn bij het uitschakelen van het immuunsysteem.
 

Aan de hand van enkele processen van de tumor kan het model van de onderzoekers voorspellen of immunotherapie effectief zal zijn. Illustratie: TU/e

Biopsie

Het is het onderzoeksteam uiteindelijk gelukt slechts 25 processen uit het RNA te gebruiken om het model te trainen. Dit model is beter in het voorspellen van de werking van de therapie dan de huidige methode.

‘In de toekomst is het de bedoeling dat ons model artsen helpt te bepalen of een patiënt baat heeft bij immunotherapie door het RNA van de biopsie te analyseren’, zegt Eduati. 

Maar daarnaast geeft dit model ook goed inzicht in de mogelijke processen in de tumor die ervoor zorgen dat immunotherapie effect heeft. ‘De meeste modellen maken een voorspelling door alleen naar het RNA te kijken’, zegt Eduati. ‘Wij hebben ons model complexer gemaakt door het RNA te linken aan de verschillende processen die plaatsvinden in de tumor. Daardoor geeft het model uiteindelijk meer inzicht en kan het zelfs helpen bij het opstellen van de complete behandeling van de ziekte.’

 

Foto: Depositphotos

Vond je dit een interessant artikel, abonneer je dan gratis op onze wekelijkse nieuwsbrief.