Inez Verpalen

Amsterdam UMC

Het onderzoek van Inez Verpalen houdt in het kort het volgende in:

Development and implementation of Image-based machine-learning models to Determine the response to neoadjuvant therApy in panCreatic ducTal adenocarcinoma (DIDACT)

Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is een zeer dodelijke vorm van kanker, en chirurgie is de enige genezende optie. Neoadjuvante therapie (NAT) wordt vóór de operatie gegeven om de groei van de tumor te beheersen en micrometastasen aan te pakken. Ondanks NAT krijgt maar liefst 40% van de patiënten een vroeg recidief binnen 12 maanden na chirurgie. Deze patiënten hebben een slechte overleving.

Momenteel is er geen betrouwbare preoperatieve biomarker is om deze slechte overlevingsresultaten te voorspellen. In dit project willen wij met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) een model ontwikkelen om de NAT- respons bij PDAC-patiënten te voorspellen op computertomografie (CT)-beeldvorming. CT- beeldvorming bevat mogelijk relevante informatie die niet zichtbaar is voor het menselijk oog en met behulp van AI kunnen we hopelijk therapie-geïnduceerde veranderingen wél identificeren. We zullen dit model ontwikkelen en valideren op Nederlandse multicenter data en op internationale data van onze PHAIR-consortium partners. Het toepassen van dit model zal hopelijk tot een verbeterde selectie van patiënten voor chirurgie en chemotherapie en hierdoor de kwaliteit van leven voor patiënten met PDAC te verbeteren.