AI-protocol ‘DeepHRD’ staat op het punt de behandelingstijd en -kosten van kanker te transformeren

Kanker blijft wereldwijd een plaag. Ondanks een stroom van wetenschappelijke innovaties is het nog steeds de belangrijkste doodsoorzaak wereldwijd. 

In 2024 zullen er alleen in de Verenigde Staten naar schatting twee miljoen kankergevallen worden vastgesteld, terwijl het totale aantal sterfgevallen naar verwachting de grens van 610.000 zal overschrijden. 

Berekeningen op basis van gegevens uit 2017‑2019 tonen aan dat meer dan 40 % van mannen en vrouwen in de Verenigde Staten op enig moment in hun leven met kanker zal worden gediagnosticeerd. Nog alarmerender is dat dit jaar bijna 15.000 kinderen en adolescenten met kanker zullen worden gediagnosticeerd, en ongeveer 1.600 zullen helaas eraan overlijden.

De situatie in de Verenigde Staten weerspiegelt het wereldwijde beeld. Als een van de belangrijkste doodsoorzaken wereldwijd waren er in 2022 bijna 20 miljoen nieuwe gevallen en 9,7 miljoen kankerdoden wereldwijd. En op korte termijn is er geen verlichting in zicht. Tegen 2040 wordt verwacht dat het aantal nieuwe kankergevallen per jaar zal stijgen tot 29,9 miljoen en het aantal kankerdoden tot 15,3 miljoen.

Daarom vereist de plaag van kanker alomvattende inspanningen van de wetenschappelijke, technologische en medische onderzoeksgemeenschap. In het komende segment bespreken we een dergelijke inspanning die mensen wereldwijd optimistisch en enthousiast maakt over het potentieel voor toekomstige ondernemingen.

Klik hier voor een lijst van topkankertherapie‑aandelen.

AI‑ondersteunde precisie‑oncologie voor kankerbiospen

Een recent wetenschappelijk tijdschrift, gepubliceerd in het Journal of Clinical Oncology, meldde inspanningen om DeepHRD, een deep‑learning platform te trainen voor het voorspellen van HRD op hematoxyline‑eosine (H&E)‑gekleurde histopathologische dia’s, met behulp van primaire borst‑ en eierstokkankers uit The Cancer Genome Atlas (TCGA). 

Deze doorbraak is belangrijk omdat kankers met homologe recombinatie‑deficiëntie (HRD) profiteren van platinazouten en poly(ADP‑ribose)‑polymerase‑remmers. Echter, de standaard diagnostische tests voor het detecteren van HRD vereisen moleculaire profiling, die niet overal beschikbaar is.

De onderzoeksresultaten concludeerden dat DeepHRD HRD in borst‑ en eierstokkankers direct kon voorspellen vanaf routinematige H&E‑dia’s over meerdere externe cohorten, scannertypes en weefselfixatie‑variabelen. Toen de resultaten werden vergeleken met het conventionele systeem van moleculaire testing, kon het DeepHRD‑platform 1,8‑ tot 3,1‑maal meer patiënten classificeren en toonde het een betere OS bij hooggradige serieuze eierstokkanker en een platina‑specifieke PFS bij uitgezaaide borstkanker.

Hoewel de resultaten de redenen van de medische gemeenschap voor enthousiasme over de oplossing laten zien, betekende de opname van AI een grote verbetering in de operationele logistiek van vroege kankerdetectie en de bijbehorende behandeling.

Klik hier om te leren hoe CRISPR kan worden gebruikt om kanker te behandelen.

Waarom is de opname van het AI‑protocol cruciaal?

Volgens de onderzoekers van UC San Diego aan het hoofd van dit experiment, maakt de opname van AI in het systeem snelle en goedkope detectie van klinisch bruikbare genomische afwijkingen direct vanaf tumorbiopsiedia’s mogelijk.

De onderzoekers geloven dat het systeem weken en duizenden dollars kan besparen in de klinische oncologie‑behandelingsprocessen voor borst‑ en eierstokkanker. 

Anderszins zouden de vertragingen niet alleen levensbedreigend kunnen zijn, maar de dure processen zouden patiënten met beperkte middelen kunnen treffen. In die zin betekende de opname van AI een inclusiever kankerdiagnostisch proces. 

Terwijl hij de bestaande knelpunten uitlegde, zei Erik Bergstrom, PhD, hoofd auteur van de studie en postdoctoraal onderzoeker in het laboratorium van Alexandrov::

“Helaas hebben hoge kosten, weefselvereisten en trage doorlooptijden de brede toepassing van precisie‑oncologie belemmerd, wat leidt tot suboptimale — mogelijk schadelijke — behandelingen voor kankerpatiënten.”

AI‑aangedreven genomische tests bieden daarom verlichting. Ze besparen niet alleen cruciale tijd voor patiënten, maar ondersteunen artsen door onmiddellijke behandelvoorschriften mogelijk te maken na de eerste weefseldiagnose. Deze precisie‑oncologiemethode is betrouwbaarder dan conventionele genomische tests, aangezien AI‑tests een verwaarloosbare faalfrequentie hebben. Daarentegen hebben conventionele genomische tests een faalfrequentie van 20 tot 30 %, wat vaak retesten of een invasieve biopsie vereist.

De AI‑identificatie van HRD stelt deze methode in staat nauwkeurige en onmiddellijke detectie van genomische kankermarkers mogelijk te maken. 

Onderzoekers en wetenschappers die al lange tijd in dit vakgebied actief zijn, beschouwen de doorbraak als monumentaal. Ter verduidelijking van de redenen zei Scott Lippman, M.D., vooraanstaand professor geneeskunde aan UC San Diego, Center for Engineering and Cancer, en lid van het Moores Cancer Center:

“Het tijdperk van precisie‑oncologie begon in de late jaren 90, maar recente Amerikaanse studies tonen aan dat de overgrote meerderheid van kankerpatiënten geen door de FDA goedgekeurde precisietherapie ontvangt. En de belangrijkste reden is dat ze niet worden getest. Als klinisch oncoloog — en ik doe dit al bijna 40 jaar — is er geen twijfel dat deze aanpak de toekomst van precisie‑oncologie is.”

De technologie die de basis vormt voor DeepHRD wordt beschermd door voorlopige patenten uitgegeven via UC San Diego. Deze patenten zijn gelicentieerd aan io9, een bedrijf waarin Alexandrov, Bergstrom en Lippman betrokken zijn. 

In het volgende segment bekijken we dit bedrijf kort om te begrijpen welke mogelijkheden het heeft en welke oplossingen het tot nu toe heeft gebracht!

#1. Io9: AI‑gedreven digitale pathologie

Io9 beschikt al over een AI‑platform dat efficiënt moleculaire profiling uitvoert vanaf routinematige klinische dia’s. Dit platform kan genomische biomarkers detecteren vanuit digitale dia’s, waardoor toegang tot behandeling voor alle patiënten wereldwijd mogelijk wordt.

Afgezien van de HRD‑biomarker‑gebaseerde oplossing die nu werkt voor borst‑ en eierstokkanker en in de toekomst voor alvleesklierkanker, is io9 ook actief op een reeks biomarkers, waaronder KRAS, EGFR en BRAF, die in de toekomst nuttig zullen zijn in de domeinen van long‑, colorectale en borstkanker en uitgezaaide melanoom.

Ludmil B. Alexandrov is de oprichter en Chief Scientific Officer van io9, terwijl Scott M. Lippman, een van de mede‑oprichters, in de raad van bestuur zit. 

Hoewel io9 een spin‑off is van een entiteit voor docenten en onderzoekers om hun innovaties op schaal commercieel voort te zetten, zijn er ook grote bedrijven actief in dit vakgebied waar AI samenkomt met oncologische diagnostiek en behandeling. 

#2. GE Healthcare

Op de eerste dag van mei 2024 kondigde GE HealthCare (Nasdaq: GEHC) Revolution RT aan, een nieuwe radiotherapie‑computed‑tomography (CT) oplossing met innovatieve hardware en software die de simulatie‑workflow zou vereenvoudigen en oncologische zorg persoonlijker en naadlozer zou maken. De Revolution RT werd gepresenteerd op het European Society for Therapeutic Radiology and Oncology (ESTRO) 2024 congres in Glasgow met een bijgewerkte kunstmatige‑intelligentie‑verbeterde versie van het Intelligent Radiation Therapy (IRT) platform. 

Tijdens een toelichting op de opname van AI in hun oncologische oplossingen zei Dr. Taha Kass‑Hout, chief technology and science officer van GE HealthCare, het volgende:

“Bij GE HealthCare zijn we toegewijd aan het vooruitstuwen van de grenzen van oncologische behandelingen via AI‑gedreven technologieën die de zorgcontinuüm transformeren en optimaliseren.”

Bij het opsommen van de voordelen van het integreren van AI zei Dr. Taha Kass‑Hout dat de verbetering zou helpen de anatomie van de patiënt met grote nauwkeurigheid te visualiseren en precieze tumor‑targeting mogelijk te maken, terwijl geprobeerd wordt nabijgelegen gezond weefsel te beschermen. Dit zou resulteren in “een nauwkeurige, meer verbonden en efficiënte zorgomgeving die de levering van gepersonaliseerde zorg versnelt, met als doel betere patiëntresultaten mogelijk te maken.”

Voor het volledige jaar 2023 rapporteerde GE Healthcare een omzet van US$19,6 billion, met een stijging van 7 % ten opzichte van het voorgaande jaar en 8 % op organische basis, met groei in alle segmenten en regio’s.

#3. iCAD

Een andere med‑tech entiteit, die veel kleiner is maar breed in bereik, impact en ambitie, iCAD, voert specifiek AI‑gericht werk uit op het gebied van borstkanker. Het bedrijf baseert zijn visie en doel op reële bedreigingen die zich in de praktijk voordoen. Gegevens tonen aan dat 1 op de 8 vrouwen in haar leven borstkanker zal krijgen, en dat tot 20‑40 % van deze kankers gemist wordt bij mammogram‑screenings. 

Met een vrouw die wereldwijd elke 14 seconden met borstkanker wordt gediagnosticeerd, is de beoordeling van kankerrisico met traditionele modellen slechts 63 % accuraat. 

Het platform van iCAD, ProFound Breast Health Suite, richt zich op detectie, dichtheid en risico, en werpt meer licht op kanker en onthult de verborgen plekken. 

In de detectiefase integreert ProFound’s oplossing de nieuwste ontwikkelingen in deep‑learning, de derde generatie kunstmatige intelligentie (AI). De nauwkeurigheid en efficiëntie zijn ongekend voor 2D‑ en 3D‑mammografiescreening met tot 2‑maal verbeterde klinische prestaties vergeleken met andere AI‑platformen. 

Tijdens een toelichting op de mogelijkheden van ProFound AI bij het detecteren van borstkanker vanuit het perspectief van borstdichtheid, zei Gabriele Pedicalli, MD, Wooster Community Hospital, het volgende:

“ProFound AI helpt ons niet alleen bij het beoordelen van gevallen met vetweefsel, maar we zien ook een nog groter voordeel voor vrouwen met dichte borsten. Voor ProFound AI zou ik een geval met dichte borsten hebben gelezen en gedacht: ‘Laten we ze over 6 maanden of een jaar terugroepen’, maar met ProFound AI kunnen we gemakkelijker bepalen of we een vervolgonderzoek of biopsie moeten uitvoeren.”

Ten slotte maakt de AI‑aangedreven oplossing van ProFound in het risico‑assessmentsegment mogelijk dat er een wereldprimeel op beeld gebaseerd risicomodel bestaat, dat 2,4‑maal nauwkeuriger is dan traditionele modellen. Het is uitstekend geschikt voor het identificeren van vrouwen met een hoog risico op het ontwikkelen van kanker vóór of tijdens hun volgende screening, om intervalkankers eerder te vinden.

Voor het volledige jaar 2023 bedroegen de totale inkomsten van iCAD US$17,3 million, een daling van 13 %.

De toekomst van AI‑ondersteunde precisie‑oncologie

In april 2024 onderzocht het wereldwijd gerespecteerde tijdschrift Nature uitgebreid de rol van AI in precisie‑oncologie. Het erkende terecht AI’s transformerende vermogen in dit domein, zoals de openingsopmerking luidde:

“De gebieden van kankeronderzoek en precisie‑oncologie ondergaan een enorme transformatie door de toepassing van kunstmatige intelligentie (AI).”

Specifieker benadrukte het tijdschriftartikel de rol van AI bij het detecteren van verborgen patronen uit meerdere informatiebronnen, waaronder moleculaire profiling, pathologie en medische beeldvorming. Het prees AI ook voor het integreren van omics‑data om een meer omvattend begrip van kanker te bieden. Naast monitoring en diagnose is AI ook zeer nuttig gebleken bij het ontwikkelen van nieuwe assays voor karakterisering van kanker, prognostiek en het voorspellen van reacties op specifieke behandelingen. 

Het overzichtsrapport vergat echter niet de beperkingen en uitdagingen te vermelden die zich voordoen bij het vertalen van deze nieuwe tools van onderzoeksomgevingen naar de klinische praktijk.

Er zijn echter veel voorbeelden van tools uit onderzoeksomgevingen die succesvol naar de klinische praktijk zijn vertaald. Bijvoorbeeld, in een opkomende economie zoals India lanceerde Apollo Cancer Centre in Bengaluru in januari 2024 India’s eerste AI‑Precision Oncology Centre (POC).

Tijdens een toelichting op hoe dergelijke centra kunnen bijdragen aan een beter en efficiënter regime voor kankerzorg, zei Dr. Vishwanath S, Senior Consultant, Medical Oncology, ACC, Bengaluru:

“Klinisch helpt het bij de naleving van zorgpaden door de naleving van standaard zorgpaden te monitoren, ook voor patiëntbeheer op basis van genomische, klinische en pathologische profielen. Klinische waarschuwingen en aanbevelingen voor diagnostische tests, inschrijving voor Value‑Based Care (VBC) en andere patiëntvoordeelprogramma’s behoren tot de toepassingen. Patiëntuitval en waarschuwingen voor door de patiënt gerapporteerde uitkomstmaten (PROM’s) voor tijdige interventies behoren tot de andere voordelen.”

Het gebruik van AI in kankerdiagnostiek zal in de toekomst een enorme groei doormaken. Volgens een rapport gepubliceerd door Towards Healthcare wordt verwacht dat AI in kankerdiagnostiek zal groeien met een samengestelde jaarlijkse groei (CAGR) van 9,35 % van 2023 tot 2032, waarbij de markt naar verwachting tegen eind 2032 een geschatte waarde van USD 2.084,34 million zal bereiken, opgevoerd van US$892,23 million in 2022.

Karakteristiek kan met zekerheid worden gesteld dat AI zal bijdragen aan het verbeteren van de diagnostische nauwkeurigheid en de efficiëntie van behandelplanning aanzienlijk zal verbeteren!

Klik hier om alles te leren over investeren in kunstmatige intelligentie.