Promotors:
Tessa Kerre (UZGent)
Project Partners:
UZGent
Vlaams Instituut Biotechnologie VZW
Ugent
UZGent
Budget uitgereikt door Kom op tegen Kanker:
€454.000
Samenvatting
De behandeling van bloedkankers is de voorbije decennia met grote sprongen vooruitgegaan, waardoor steeds meer patiënten een goede controle van de ziekte bereiken. Jammer genoeg zijn er nog steeds veel patiënten die hervallen, waarna de ziekte vaak moeilijker te behandelen is en zelfs dodelijk kan zijn. Een belangrijke factor die de kans op herval kan voorspellen, is het overblijven van een meetbare ziekterest na de initiële behandeling. Accurate en tijdige detectie en kwantificatie van deze ziekterest zorgen ervoor dat de behandelend arts de best mogelijke therapie voor elke individuele patiënt kan opstarten, om zo het risico op herval minimaal te houden en op lange termijn de overlevingskansen van patiënten met bloedkankers te vergroten.
Het nagaan of er een ziekterest aanwezig is, gebeurt momenteel op een beenmergstaal van de patiënt, dat manueel geanalyseerd wordt in het klinische labo. Jammer genoeg is een manuele analyse van de stalen zeer tijdrovend en gevoelig aan fouten. Daarom willen wij een computeralgoritme ontwerpen waarmee we een mogelijke ziekterest bij bloedkanker beter kunnen detecteren, doordat het stalen van gezonde donoren vergelijkt met het staal van de patiënt en kwaadaardige cellen detecteert die verschillend zijn van de normale cellen. Een computeranalyse is objectiever, sneller en gevoeliger dan een manuele analyse. Die gevoeligheid is vooral belangrijk omdat we dan de ziekterest ook zouden kunnen detecteren in het bloed, waardoor patiënten niet meer herhaaldelijk pijnlijke en vrij invasieve beenmergpuncties moeten ondergaan, maar enkel een eenvoudige bloedafname. Daarnaast kan ook meer zekerheid aan de patiënt gegeven worden over het al dan niet aanwezig zijn van een ziekterest, waardoor onnodige stress en angst gereduceerd worden tot een minimum.
De focus van dit project ligt bij patiënten met 3 vormen van bloedkanker: acute myeloïde leukemie, acute lymfoblastische leukemie en multiple myeloom. Stalen van deze patiënten zullen gecollecteerd worden binnen het Universitair Ziekenhuis Gent en andere internationale centra (behorend tot het EuroFlow consortium). Dit project is een samenwerking tussen artsen van het Universitair Ziekenhuis Gent, klinisch biologen van UZ Gent, en computerwetenschappers verbonden aan de Universiteit Gent en het Vlaams Instituut voor Biotechnologie.
Het nagaan of er een ziekterest aanwezig is, gebeurt momenteel op een beenmergstaal van de patiënt, dat manueel geanalyseerd wordt in het klinische labo. Jammer genoeg is een manuele analyse van de stalen zeer tijdrovend en gevoelig aan fouten. Daarom willen wij een computeralgoritme ontwerpen waarmee we een mogelijke ziekterest bij bloedkanker beter kunnen detecteren, doordat het stalen van gezonde donoren vergelijkt met het staal van de patiënt en kwaadaardige cellen detecteert die verschillend zijn van de normale cellen. Een computeranalyse is objectiever, sneller en gevoeliger dan een manuele analyse. Die gevoeligheid is vooral belangrijk omdat we dan de ziekterest ook zouden kunnen detecteren in het bloed, waardoor patiënten niet meer herhaaldelijk pijnlijke en vrij invasieve beenmergpuncties moeten ondergaan, maar enkel een eenvoudige bloedafname. Daarnaast kan ook meer zekerheid aan de patiënt gegeven worden over het al dan niet aanwezig zijn van een ziekterest, waardoor onnodige stress en angst gereduceerd worden tot een minimum.
De focus van dit project ligt bij patiënten met 3 vormen van bloedkanker: acute myeloïde leukemie, acute lymfoblastische leukemie en multiple myeloom. Stalen van deze patiënten zullen gecollecteerd worden binnen het Universitair Ziekenhuis Gent en andere internationale centra (behorend tot het EuroFlow consortium). Dit project is een samenwerking tussen artsen van het Universitair Ziekenhuis Gent, klinisch biologen van UZ Gent, en computerwetenschappers verbonden aan de Universiteit Gent en het Vlaams Instituut voor Biotechnologie.
