Een nieuwe computermethode maakt bloedonderzoek nog effectiever voor vroege opsporing en behandeling van kanker. Door DNA in het bloed slim te analyseren, kunnen artsen beter voorspellen hoe een tumor zich ontwikkelt en reageert op therapie.

Slimme modellen ontrafelen tumor-DNA:

Bij kankerpatiënten komt tumor-DNA vrij in het bloed. Dit zogenaamde circulerend celvrij DNA (cfDNA) biedt een waardevolle bron van informatie. Een nieuw overzichtsartikel toont aan dat computermodellen deze gegevens steeds beter kunnen interpreteren. Vooral kunstmatige intelligentie (AI) en mechanistische modellen – die rekening houden met biologische processen – blijken effectief.

Machine learning (ML), een vorm van AI, kan subtiele patronen in cfDNA herkennen. Door concentraties, fragmentatie en genetische mutaties te analyseren, weten artsen eerder of iemand kanker heeft. Sommige modellen onderscheiden zelfs specifieke kankertypes met hoge nauwkeurigheid.

Daarnaast beschrijven mechanistische modellen hoe cfDNA vrijkomt en zich door het lichaam verspreidt. Dit helpt om tumorontwikkeling en de effectiviteit van behandelingen, zoals immuuntherapie, beter te begrijpen. Door cfDNA in de tijd te volgen, kunnen artsen sneller bepalen of een behandeling aanslaat of dat aanpassingen nodig zijn.

Beter voorspellen, sneller ingrijpen:

De combinatie van AI en biologische modellen blijkt veelbelovend. 

Onderzoekers zien dat deze aanpak helpt bij:

• Vroege opsporing: kleine hoeveelheden cfDNA kunnen subtiele tekenen van kanker zichtbaar maken.

• Prognose: specifieke kenmerken in het cfDNA voorspellen hoe agressief een tumor zich gedraagt.

• Behandelmonitoring: cfDNA laat zien of therapieën effect hebben, zonder ingrijpende ingrepen.

Dankzij geavanceerde statistische technieken kunnen artsen nu ook rekening houden met verschillen tussen patiënten. Dit maakt de test betrouwbaarder en bruikbaar voor bredere patiëntengroepen.

Toekomst van bloedonderzoek bij kanker:

Deze computermodellen maken bloedonderzoek een steeds krachtiger hulpmiddel bij kankerzorg. Om ze breed inzetbaar te maken, is verdere standaardisatie nodig. Ook moeten de modellen worden getest in diverse bevolkingsgroepen.

Onderzoekers verwachten dat een combinatie van AI en mechanistische modellen de toekomst heeft. Hiermee wordt niet alleen de diagnostiek verbeterd, maar krijgen artsen ook een beter inzicht in de onderliggende biologie van kanker. Dit vergroot de kans op tijdige en effectieve behandelingen.

Bron: www.medischdossier.org