donderdag, 1. september 2016 - 16:23 Update: 01-09-2016 16:37

Effectiever screenen op darmkanker dankzij ‘big data’

Effectiever screenen op darmkanker dankzij ‘big data’
Foto: Archief EHF
Amsterdam

Grootschalige data-analyse heeft een nieuwe voorspeller voor darmkanker aangewezen: het metaboolsyndroom. Juist bij darmkanker is een zo vroeg mogelijke diagnose belangrijk voor de overlevingskansen. Screenen van ‘big data’ is voor die vroege opsporing zeer effectief, zo blijkt uit dit nieuwe onderzoek.

VU-informatici Mark Hoogendoorn, Reinier Kop en Annette ten Teije maakten samen met onder andere maag-, darm- en leverarts Leon Moons (UMC Utrecht) en hoogleraar huisartsgeneeskunde Mattijs Numans (LUMC, VUmc) met nieuwe technieken een voorspellend model voor darmkanker. De gebundelde krachten van de informatici en de medici leidden tot een publicatie in het wetenschappelijke tijdschrift Computers in Biology and Medicine.

Mark Hoogendoorn: “Medisch onderzoek door data-analyse is een steeds belangrijker vorm van onderzoek. Data-analyse op zó’n grote schaal als wij dat nu hebben gedaan, dat is uniek in Nederland.”

Patronen zoeken in 263.000 dossiers

De VU-informatici zochten naar onderscheidende patronen in ruim 263.000 (anonieme) elektronische patiëntendossiers (EPD). 1.292 patiënten van die ruim 263.000 hadden de diagnose darmkanker gekregen. De informatici vergeleken deze twee groepen (wel/geen darmkanker) door software in de data te laten zoeken naar de verschillen in de aanloop naar de diagnose. Hoogendoorn: “We stelden de vraag: welke combinaties van voorspellende factoren vinden we, en in welke volgorde?”

De onderzoekers hebben bekende voorspellers voor darmkanker herbevestigd (leeftijd, ijzertekort, obstipatie) én nieuwe gevonden. Het metaboolsyndroom (een stofwisselingsaandoening) is bijvoorbeeld zo’n nieuwe factor. Er was al wel een relatie bekend tussen darmkanker en het metaboolsyndroom, maar nog nooit eerder is bewezen dat het metaboolsyndroom een voorspeller van darmkanker kan zijn.

Hoogleraar huisartsgeneeskunde Mattijs Numans: “De techniek die is gebruikt maakt het op termijn mogelijk, op basis van routine-dossiergegevens bij een individuele patiënt met klachten, aan het bureau van de dokter een risicoberekening te maken. Dit kan helpen bij de beslissing de patiënt wel of niet voor verder onderzoek door te sturen.”

Veelvoorkomende vorm van kanker

Darmkanker is de tweede meest voorkomende vorm van kanker in Nederland, en juist bij darmkanker is een zo vroeg mogelijke diagnose belangrijk voor de overlevingskansen. Maar dat is lastig, omdat de vroege symptomen van darmkanker (bijvoorbeeld buikpijn) vaak weinig onderscheidend zijn. Bij het in 2014 ingevoerde bevolkingsonderzoek voor darmkanker komen relatief veel ‘vals positieve’ tests voor en worden nog steeds diagnoses gemist. Onderzoek naar verdere verfijning van de diagnostiek is dus hard nodig.

MDL-arts Leon Moons: “Jaarlijks vinden er ongeveer 200.000 darmonderzoeken plaats, waarvan een groot gedeelte wordt uitgevoerd om dikke darmkanker uit te sluiten bij patiënten met klachten. Gelukkig wordt de diagnose darmkanker niet vaak gesteld. Maar het onderzoek is wel belastend voor de patiënt en het is een kostbare ingreep. Met behulp van dit nieuwe model kunnen huisartsen ervoor zorgen dat uiteindelijk minder mensen een dergelijk belastend onderzoek hoeven te ondergaan.”

Ook toepasbaar op andere ziekten

De kracht van het nieuwe voorspellende model is dat de software helemaal ‘blanco’ door de data heen gaat. Informaticus Hoogendoorn: “We hebben vooraf niet geprogrammeerd naar welke voorspellers de computer moest zoeken, zoals gebruikelijk bij medisch onderzoek op basis van data-analyse. Daardoor is dit model heel generiek toepasbaar op allerlei soorten data, en kan dus ook toegepast worden om (nieuwe) voorspellers te vinden voor andere ziekten.

Categorie: