Betere selectie van darmkanker patiënten voor uitgebreidere behandeling door digitale analyse van tumor budding

Eén van de belangrijkste tekortkomingen in de behandeling van patiënten met darmkanker is op dit moment het ontbreken van manieren om de therapie voor elke patiënt op maat te maken. Het gevolg hiervan is dat we grotere groepen patiënten op dezelfde wijze behandelen, terwijl een deel van de patiënten in zo’n groep helemaal geen baat heeft bij de behandeling. Anderzijds zullen er patiënten zijn die een bepaalde behandeling niet krijgen terwijl ze daar juist voordeel van zouden kunnen hebben. Om dit probleem op te lossen moet de diagnostiek van deze tumoren verfijnd worden. Hiertoe wordt wereldwijd gezocht naar manieren om meer informatie te verkrijgen uit het tumorweefsel om de therapie veel preciezer af te stemmen op de eigenschappen van elke tumor. Naast de traditionele microscopische beoordeling van het tumorweefsel door een patholoog wordt er steeds meer genetisch onderzoek gedaan. Genetische tests zijn duur en vooral geschikt voor planning van zgn ‘targeted therapies’. Voor veel patiënten zijn deze therapieën niet nodig, en is er behoefte aan andere manieren om nauwkeurige informatie te verkrijgen. In dit project zullen we moderne computertechnieken gebruiken om de microscopische afbeeldingen van darmkanker te analyseren. We hebben de afgelopen jaren veel onderzoek gedaan naar dergelijke patroonherkenningstechnieken en hebben laten zien dat deze erg krachtig zijn in het bepalen van de eigenschappen van elke individuele tumor.
 
In dit project richten we ons op het ontwikkelen van computersoftware voor het automatisch en nauwkeurig herkennen van zogenaamde ‘tumor buds’. Dit zijn kleine groepjes tumorcellen die zich aan de rand van- of binnenin een tumor bevinden. Eerder onderzoek heeft getoond dat tumoren die veel buds hebben vaak een slechter ziektebeloop laten zien (bijvoorbeeld grotere kans op terugkeer van de ziekte) en daarom vragen om meer agressieve behandeling van de patiënt. We hebben in dit project drie doelstellingen: 1. Ontwikkeling van de computersoftware om heel nauwkeurig de hoeveelheid buds te bepalen; 2. Studie van de manier waarop we de software het best kunnen gebruiken voor verschillende klinische vraagstellingen en het bewijs van effectiviteit van het bepalen van tumor buds voor het nemen van besluiten over de beste behandeling; 3. Voorbereiden van het gebruik van deze software en deze biomarker in de praktijk.
 
De software wordt ontwikkeld in het Radboud UMC, binnen de onderzoeksgroep Digitale Pathologie. Deze groep heeft uitgebreide ervaring in dergelijke softwareontwikkeling en hoort bij de internationale top op dit gebied. We zullen drie toepassingsgebieden voor deze software onderzoeken. We proberen met onze software patiënten te identificeren met: 1. een zeer vroege kanker (zgn. pT1) die geen uitgebreide chirurgie nodig hebben; 2. stadium II en III tumoren die geen aanvullende chemotherapie nodig hebben en 3. patiënten met een rectumtumor die baat zullen hebben bij radiochemotherapie vóór de chirurgische behandeling (neoadjuvante therapie).

Dit project wordt uitgevoerd in een wereldwijd consortium, waarin toponderzoekers op het gebied van darmkanker vertegenwoordigd zijn. Samen kunnen we niet alleen het onderzoek naar darmkanker, maar ook de dagelijkse gang van zaken in de diagnostiek verbeteren. De toponderzoekers hebben de beschikking over  tumoren van grote aantallen patiënten, waardoor we goed kunnen evalueren welke patiënten wel en welke geen belang hebben bij meer uitgebreide behandeling.  De internationale groep is tevens een garantie voor de brede toepassing van onze bevindingen en de ontwikkelde software.
 
Dit project zal resulteren in een wijd beschikbare techniek om de behandeling van darmkanker op maat te kunnen maken. Het gevolg is dat veel minder patiënten onnodige behandeling hoeven te ondergaan. Tegelijkertijd zal een deel van de patiënten die nu niet behandeld worden vanwege een laag tumor stadium wel behandeld worden als de tumoreigenschappen daar aanleiding toe geven. Grote voordelen zijn een sterk verbeterde kwaliteit van leven door het verminderen van onnodige, vaak zeer belastende, therapieën en tegelijk een betere overleving. Daarnaast zal dit project leiden tot lagere zorgkosten door het terugdringen van onnodige, dure behandelingen. We zullen in vervolgprojecten de ontwikkelde methode ook geschikt kunnen maken voor andere soorten tumoren. Omdat de ontwikkelde technieken vrij ter beschikking worden gesteld zullen ook landen met minder geavanceerde gezondheidszorg hiervan kunnen profiteren.