Suzanne Gisbertz

Amsterdam UMC

Het onderzoek van Suzanne Gisbertz houdt in het kort het volgende in:

AI for complete pathological response evaluation with image-based machine learning models in esophageal carcinoma: AIFORCE

Slokdarmkanker is wereldwijd een veelvoorkomende maligniteit met een slechte prognose, met jaarlijks 572.000 nieuwe patiënten en 508.600 sterfgevallen als gevolg van slokdarmkanker. Chemoradiotherapie (carboplatine, paclitaxel en gelijktijdige 41,4 Gyradiotherapie), gevolgd door chirurgie, wordt momenteel beschouwd als de standaardbehandeling in de klinische praktijk in Nederland. Een aanzienlijk deel van depatiënten vertoont een pathologische complete respons (pCR) na neoadjuvante chemoradiotherapie (nCRT). Echter, preoperatieve vaststelling via endoscopieën en beeldvorming blijft onbetrouwbaar voor patiëntenselectie. Het doel van deze studie is om een image-based machine learning-voorspellingsmodel te ontwikkelen om de pathologische respons (behandelingsresultaat) op nCRT bij slokdarmkanker te beoordelen. Dit wordt gedaan door 18F-FDG PET/CT- en DW-MRI-/DCE-MRI-scans vóór, tijdens en na nCRT te evalueren, en deze te vergelijken met de histopathologische beoordeling van het resectiepreparaat.