Tjalling Bosse

LUMC

Het onderzoek van Tjalling Bosse houdt in het kort het volgende in:

Deep uLMS: Deep Learning To Improve Uterine LeiomyoSarcoma Diagnostics

Maligne mesenchymale tumoren (sarcomen) van de uterus zijn zeldzaam en hebben een bijzonder sombere prognose. In Nederland wordt jaarlijks bij circa 90 vrouwen een uterien sarcoom gediagnosticeerd en er wordt nauwelijks onderzoek naar gedaan. Maligne mesenchymale tumoren, tezamen uterussarcomen genoemd, zijn o.a. uteriene leiomyosarcomen (uLMS), endometrium stroma sarcomen en ongedifferentieerde endometriumsarcomen.

Binnen de groep van de maligne mesenchymale tumoren komt het uLMS (50%), uitgaande van het gladde spierweefsel van de uterus, nog het meeste voor. uLMS metastaseren vooral naar de longen en zijn dan niet meer te curatief te behandelen. De 5 jaars-overleving van patiënten met uLMS kan geschat worden op ± 50% in laag stadium en op ± 10% in hoog stadium.

De meeste uLMS patienten presenteren zich in een laagstadium (tumor is nog beperkt tot de baarmoeder). Bij deze groep patiënten is het helaas momenteel niet mogelijk om te voorspellen welke patiënten een ongunstig agressief ziektebeloop zullen krijgen, en welke juist een indolent beloop. Hiermee leven deze (vaak nog jonge) uLMS patiënten in grote onzekerheid. De plannen in dit project proberen dit te veranderen door op een nieuwe, innovatieve manier een risicobeoordelingsmodel te ontwikkelen gebruikmakend van kunstmatige intelligentie (AI).

Voorwaarde is wel het verzamelen van een grote verzameling van uLMS inclusief patiënt uitkomst gegevens. Een sterk punt van deze aanvraag is dat wij doormiddel van internationale samenwerkingen reeds materiaal en gegevens van 900 uLMS patiënten hebben ontvangen. Om het project kracht bij te zetten gaan wij samenwerken met internationale experts op het gebied van AI in de pathologie (prof. F. Mahmood, Brigham&Women’s Hospital (BWH), Boston).