Managed hosting door True

VUmc zet machine learning in voor bloedtest longkanker

Computerberekeningen met ‘swarm intelligence’

 

Het VU medisch centrum (VUmc) heeft in een nieuw onderzoek naar bloedtesten om longkanker op te sporen voor het eerst swarm intelligence ingezet. Vergelijkbaar met de zwermen van vogels vormen de computerberekeningen (algoritmes) continu nieuwe combinaties van genen, op zo'n manier dat ze steeds beter worden in het herkennen van kanker in bloed.

Het machine learning algoritme vormt de basis van de bloedtest. In de bloedplaatjes kunnen de onderzoekers, met behulp van algoritmes en wiskundige berekeningen, longkanker opsporen. Uit het onderzoek blijkt dat met 91 procent zekerheid vastgesteld kan worden of iemand vergevorderde, niet-kleincellige lonkanker heeft. Met de bloedtest kan ook, met een zekerheid van 81 procent, longkanker in een vroeg stadium worden vastgesteld. Hierdoor hoeft een patiënt in de toekomst minder biopten en ct-scans te ondergaan voor de detectie van longkanker. Hierover publiceren Myron Best en Tom Würdinger, onderzoekers van Cancer Center Amsterdam, in het Amerikaanse vakblad Cancer Cell. Meer onderzoek is nodig voordat de bloedtest op longkanker beschikbaar is voor patiënten.

Deze studie is het vervolg op eerder onderzoek uit 2015 waarin de eerste resultaten van hun techniek bij verschillende tumortypes werd gepresenteerd. In de nieuwe studie zijn meer dan zevenhonderd personen geanalyseerd op de aanwezigheid van longkanker. De bloedtest analyseert in bloedplaatjes het RNA, een macromolecuul vergelijkbaar met dna, waarin genetische kenmerken zitten, met een nieuwe soort nauwkeurige computerberekeningen.

De onderzoeksgroep van Würdinger, werkzaam vanuit de afdeling neurochirurgie, heeft een Europese subsidie van bijna vier miljoen euro ontvangen voor een groot Europees samenwerkingsproject waarbij onderzoekers een volgende generatie bloedtesten voor de detectie van kanker gaan ontwikkelen. Wereldwijd is de verwachting dat bloedtesten voor de detectie van diverse kankersoorten binnen enkele jaren op de markt kunnen komen.

Vogels als inspiratiebron machine learning

Würdinger geeft graag een toelichting op swarm intelligence:

‘Swarm intelligence is gebaseerd op het in zwermen opereren van vogels bij het zoeken naar een bron van voedsel. Hierbij vliegen de vogels in grote groepen waarbij ze constant andere posities ten opzichte van elkaar innemen in de zwerm om een zo groot mogelijk bereik en meest optimale efficiëntie van de zoektocht te behalen. Het selecteren van het meest optimale profiel is belangrijk om de test zo betrouwbaar mogelijk te maken. In analogie met de zwermen van vogels vormen de algoritmes continue nieuwe combinaties van genen, op zo'n manier dat de algoritmes steeds beter worden in het herkennen van kanker uit bloed; te veel vogels vertroebelt het vizier, te weinig vogels vergroot de kans dat we voedsel dan wel individuen met kanker missen. We zijn hierbij op zoek naar de combinatie van de macromoleculen RNA's (vogels) in bloedplaatjes die ons met grote zekerheid kunnen vertellen dat een gezond iemand inderdaad een gezond beeld in het bloed geeft, terwijl individuen met lokale of uitgezaaide longkanker correct herkend worden als afwijkend. Op deze manier genereren onze algoritmes zwermen die het meeste kansrijk zijn om 'voedsel' te vinden. Zo is onze software in staat met hoge accuratesse kanker te herkennen uit bloed.’

Dit artikel is afkomstig van Computable.nl (https://www.computable.nl/artikel/6180521). © Jaarbeurs IT Media.

?


Lees meer over



Lees ook


 

Jouw reactie


Je bent niet ingelogd. Je kunt als gast reageren, maar dan wordt je reactie pas zichtbaar na goedkeuring door de redactie. Om je reactie direct geplaatst te krijgen, moet je eerst rechtsboven inloggen of je registreren

Je naam ontbreekt
Je e-mailadres ontbreekt
Je reactie ontbreekt
Vacatures

Stuur door

Stuur dit artikel door

Je naam ontbreekt
Je e-mailadres ontbreekt
De naam van de ontvanger ontbreekt
Het e-mailadres van de ontvanger ontbreekt

×
×