Jeroen de Ridder

UMC Utrecht

Het onderzoek van Jeroen de Ridder houdt in het kort het volgende in:

MaLMeC: Machine-Learned DNA Methylation Classification to enable tumor subtyping from liquid biopsies

Tumoren van het centrale zenuwstelsel zijn zeldzaam en vaak dodelijk. Voor de behandelkeuze speelt een nauwkeurige diagnose een belangrijke rol. Het precieze moleculaire subtype van CNS-tumoren kan worden bepaald op basis van DNA-methylatieprofielen. Dit geeft de oorsprong en het mechanisme van de specifieke tumor aan, wat de behandelstrategie leidt.

Toegang tot de tumor is echter vaak onmogelijk zonder operatie, omdat deze tumoren meestal binnen de schedel of het ruggenmerg zitten. Dit vormt een uitdaging voor neurochirurgen, omdat ze moeten opereren aan een tumor zonder de specifieke soort te kennen, wat intraoperatieve diagnostiek noodzakelijk maakt. Hierbij worden chirurgische monsters snel verwerkt en worden de resultaten teruggekoppeld naar de operatiekamer terwijl de operatie nog gaande is.

We hebben recentelijk Sturgeon ontwikkeld, een AI-toepassing om tumormonsters te sequencen en classificeren binnen 90 minuten, wat exacte moleculaire classificatie tijdens de operatie mogelijk maakt. Veelbelovend is dat tumor-DNA-fragmenten ook kunnen worden verkregen uit hersenvocht. Ons doel is om een variatie van Sturgeon te ontwikkelen die in staat is om informatie te benutten van dergelijke circulerende tumor-DNA-fragmenten en tumorklassificatie vanuit vloeibare biopsieën mogelijk te maken (bijv. lumbale puncties of ventriculaire drainvloeistof).

Een groot voordeel van deze aanpak is dat preoperatieve tumorklassificatie mogelijk zal zijn, waardoor het chirurgische plan dienovereenkomstig kan worden gepland. De belangrijkste uitdaging die moet worden overwonnen, is dat het hersenvocht een mengsel van tumor- en normaal DNA bevat. Door gebruik te maken van echte en gesimuleerde gegevens zullen we AI-modellen trainen om rekening te houden met dit mengsel. In de vierjarige duur van dit project zullen we zowel retrospectief als prospectief ten minste 200 vloeibare biopsieën van CNS-tumorpatiënten sequencen en streven naar klinische implementatie van deze methode.