Doel van dit project: Meningeomen zijn de meest voorkomende primaire hersentumoren bij volwassenen. Patiƫnten met een hoge graad (graad II en III) hebben een verhoogd risico op terugkeer van de tumor en ook een hoger risico om te overlijden aan de gevolgen van deze tumor. Omdat het behandelplan op deze graad wordt aangepast is het van groot belang dat de tumorgraad zo snel mogelijk bekend is. Op dit moment kan de gradering alleen vastgesteld worden door middel van een operatie. In dit onderzoek gaan we onderzoeken of we met radiomics de meningeoom graad kunnen voorspellen. Deze radiomics analyse is veel patiƫntvriendelijker en is zeer veelbelovend.
Bijdrage Stichting STOPhersentumoren: ā¬ 35.324,- per 15 september 2022.
Achtergrond: Uit eerder onderzoek is gebleken dat patiƫnten met hooggradige meningeomen (graad II en III) een verhoogd risico hebben op terugkeer van, en het overlijden aan, deze tumor.
Omdat het behandelplan op deze risicoās wordt aangepast is het van groot belang dat de tumorgraad zo snel mogelijk bekend is. De gradering is echter op dit moment alleen met zekerheid vast te stellen na onderzoek van het tumorweefsel. Hiervoor is een biopsie of chirurgische verwijdering van het meningeoom noodzakelijk. Deze procedures kunnen echter met hoge risicoās voor de patiĆ«nt gepaard gaan, en zijn niet altijd mogelijk. Een niet-invasieve methode om de gradering vast te stellen is dan ook zeer gewenst.
Eerdere studies hebben aangetoond dat prognostische modellen gebaseerd op klinische parameters en radiologische en radiomische kenmerken kunnen preoperatief meningeomen identificeren met een risico op slechte resultaten (d.w.z. graad II/III meningeoom). Bovendien kan radiomics toegepast op routinematig verkregen MR-beelden, waardoor aanvullende gegevensanalyse mogelijk is tegen een lage kosten. Omdat het bewijs echter nog steeds schaars is, is verder onderzoek vereist. Op basis van de resultaten van dit project zou een volledig voorstel voor een prospectieve cohortstudie kunnen zijn: ingediend. Deze daaropvolgende studie zou tot doel hebben klinische, moleculaire en radiologische gegevens, waaronder gedetailleerde klinische parameters, moleculaire pathologie en conventionele en geavanceerde MR-sequenties (zoals ADC, DTI, PWI) van patiƫnten met meningeoom voorafgaand aan een
behandeling (operatie/radiotherapie). Door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie zal dit onderzoek: het verder opzetten of verbeteren van niet-invasieve voorspellingsmodellen voor meningeoom en omvatten: radiogenomica, een subdiscipline van radiomics, die tot doel heeft radiomic-kenmerken te correleren met moleculaire markers, genetische mutaties of chromosomale afwijkingen.
Verwachte uitkomst: Voltooiing van dit project zou de creatie van op AI gebaseerde voorspelling en beslissingsondersteuning ondersteunen systemen voor de dagelijkse klinische praktijk, waardoor de noodzaak voor risicovolle diagnostische chirurgische ingrepen aanzienlijk wordt verminderd interventies.
Zie al onze andere nieuwsberichten in ons nieuwsoverzicht en blijf op de hoogte door ons op Facebook, Twitter of LinkedIn te volgen.
