Machine learning helpt voorspellen wanneer immunotherapie effectief zal zijn

Ons immuunsysteem heeft een belangrijke taak - het opsporen en uitschakelen van vreemde indringers zoals bacteriën of virussen, maar het werkt ook om bedreigingen in het lichaam uit te schakelen, zoals kanker.

Kankercellen hebben echter slimme manieren ontwikkeld om vernietiging te voorkomen, door het uitschakelen van immuuncellen tijdens hun zoektocht. Immunotherapie kan dit proces omkeren, maar werkt niet bij alle patiënten en kankersoorten.

Onderzoekers van de Technische Universiteit Eindhoven hebben zich tot machine learning gewend om dit raadsel op te lossen. Dankzij een kleine truc creërden zij een model dat kan voorspellen of immunotherapie zal werken voor een patiënt. Het model presteert bovendien beter dan de huidige klinische benaderingen. Dit innovatieve onderzoek is gepubliceerd in het tijdschrift Patterns,

Voor hun truc zochten de onderzoekers niet naar de eigenlijke biologische respons op ICB-behandeling, maar pikten ze verschillende vervangende immuunreacties uit dezelfde datasets. Hoewel ze niet de primaire reactie op ICB zijn, konden ze samen worden gebruikt als indicator voor de doeltreffendheid van ICB.

Dankzij deze aanpak kon het team een grote openbare dataset met duizenden monsters van patiënten gebruiken om op een robuuste manier machine learning-modellen te trainen.