Kankeronderzoek heeft een revolutie teweeggebracht: digitale tweelingen voor betere therapieën!

Kankeronderzoek heeft een revolutie teweeggebracht: digitale tweelingen voor betere therapieën!

Een opwindende ontwikkeling in medisch onderzoek brengt een frisse wind in de behandeling van kanker: Novartis Pharma GmbH en de Friedrich-Alexander Universiteit Erlangen-Neurenberg (FAU) hebben samengewerkt om digitale tweelingen te ontwikkelen voor klinisch kankeronderzoek. Deze innovatieve technologieën zijn bedoeld om het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) en geanonimiseerde gezondheidsgegevens in klinische onderzoeken te verbeteren. Börse.de rapporteert over de veelbelovende doelstellingen van deze samenwerking.

De kern van dit initiatief is het gebruik van digitale tweelingen als virtuele controlegroepen in klinische onderzoeken. Deze aanpak zou niet alleen de behoefte aan echte patiënten in de controlegroepen kunnen verminderen, maar ook het testen van nieuwe actieve ingrediënten aanzienlijk kunnen versnellen. Door patiënten sneller toegang te geven tot nieuwe therapieën zou dit kunnen leiden tot revolutionaire vooruitgang in het kankeronderzoek.

Vooruitgang in voorspellende modellering

Huidige onderzoeken tonen al de hoge prognostische betrouwbaarheid aan van machine learning-modellen voor algehele overleving (OS) en progressievrije overleving (PFS). De resultaten van deze onderzoeken zijn gepubliceerd in de Springer Nature-publicatie ‘Computer Science’ en laten zien dat bijvoorbeeld het Cox proportionele risicomodel de beste resultaten behaalt voor de algehele overleving (C-index 0,720) en het GMSA-model voorop loopt wat betreft progressievrije overleving (C-index 0,728). Deze opwindende resultaten werden ontdekt door een analyse van patiënten met gevorderde borstkanker die werden behandeld met nieuwe kankermedicijnen.

Maar dat is nog maar het begin: een ander fascinerend project genaamd "Certainty" werkt aan het creëren van een digitale tweeling van kankerpatiënten. Deze digitale beelden weerspiegelen niet alleen medicijnen en ziekten, maar ook genetische gegevens en andere relevante informatie. Hoe Oiger.de Zoals gerapporteerd zijn deze modellen bedoeld om de beste behandelingsopties te helpen simuleren en zo veelbelovende perspectieven te bieden op het gebied van celtherapie tegen multipel myeloom, een vorm van botkanker.

De toekomst van gepersonaliseerde geneeskunde

Wat maakt digital twins zo speciaal? Deze technologie is in staat een virtuele gelijkenis van een patiënt te creëren met uitgebreide informatie over fysieke, cellulaire en zelfs moleculaire details. Fraunhofer.de beschrijft het digitale patiënt-tweelingproces als dynamisch en nauwkeurig, waardoor temporele veranderingen en fysiologische functies beter kunnen worden voorspeld. Het potentieel van deze technologie strekt zich uit van het voorspellen van behandelsucces tot gepersonaliseerde gezondheidsmonitoring en vroege detectie van ziekterisico's.

De introductie van digitale patiëntentweelingen zou klinische onderzoeken aanzienlijk kunnen vereenvoudigen. Digitale simulaties van effectiviteit en dosering zouden het mogelijk maken nieuwe medicijnen sneller te gebruiken. Maar ondanks al deze vooruitgang zijn er uitdagingen: de complexiteit van het menselijk lichaam en gegevensbescherming zijn nog steeds grote problemen die moeten worden aangepakt. Maar met het doel om gepersonaliseerde geneeskunde te bevorderen, zijn innovatieve benaderingen als deze meer dan alleen maar een sprankje hoop: ze kunnen het hele landschap van de kankerbehandeling veranderen.