Dat longkanker moeilijk vroegtijdig is te ontdekken komt omdat er weinig zenuwuiteinden in de longen zijn. Daardoor merken de meeste patiënten pas dat er iets mis is als een tumor behoorlijk groot is geworden. Dat maakt longkanker een van de dodelijkste ziekten.
Om kankerachtige longlaesies te vinden, gebruiken artsen een bronchoscoop – een dunne flexibele buis die diep in de longen reist en foto’s maakt met kleine camera’s. De moderne bronchoscopen van vandaag navigeren via elektromagnetische sensoren.
En toch, “het sterftecijfer van longkankerpatiënten blijft vandaag hetzelfde als 20 jaar geleden”, zegt Dorian Averbuch, CEO van Body Vision Medical, een Israëlische startup die een nieuwe aanpak heeft ontwikkeld, tegen ISRAEL21C.
Het grootste probleem is dat de huidige technologie nog steeds moeite heeft met het vinden van die kleine primaire knobbeltjes die een kankergezwel zouden kunnen zijn.
Vóór bronchoscopie worden de longen van een patiënt in kaart gebracht met behulp van computertomografie (CT), net zoals Google straten in kaart brengt met behulp van satellieten. De door CT gemaakte 3D-kaart toont de bronchoscopie technicus waar hij de scoop moet “besturen”.
“Dit proces werkt echter niet goed omdat een long geen weg is. Het is een flexibel, levend en dynamisch orgel”, legt Averbuch uit.
“Het CT-beeld is daarnaast ook statisch. Het is een kortstondig beeld. De positie van de patiënt tijdens bronchoscopie is mogelijk niet identiek aan de positie van de patiënt in de CT-machine”, aldus Averbuch.
Zelfs de normale beweging van de ademhaling resulteert in een warrige kaart. En bronchoscopie zelf kan de positie van de luchtwegen veranderen omdat het tijdens het navigeren druk uitoefent.
Deze ‘CT-to-body divergentie; kan oplopen tot 32 millimeter, wat veel te groot is bij het zoeken naar een tumor van 10 millimeter. Het resultaat is rampzalig: studies tonen aan dat artsen de ‘schade’ aan de longen in slechts 43% van de gevallen vinden, merkt Averbuch op.
“Body Vision maakt van dit hardwareprobleem een datawetenschappelijk probleem”, legt Averbuch uit. “Het is niet dat er hardware ontbreekt. We hebben genoeg sensoren. Ze geven een enorme hoeveelheid informatie af. Dus, dachten we, laten we ze allemaal samenvoegen om het onzichtbare zichtbaar te maken. “
De softwarematige benadering van Body Vision maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om alle inputs- van de bronchoscoop, CT en röntgenfoto’s -te combineren en voorspelt met grote nauwkeurigheid waar de tumor zich zou moeten bevinden in een levende, ademende, bewegende long.
De eerste versie van de Lung Vision-software van Body Vision verhoogde de nauwkeurigheid tot 65%. Die werd in 2017 goedgekeurd door de FDA.
De nieuwste versie, goedgekeurd in 2019, heeft de nauwkeurigheid verhoogd tot 85%.
Sinds Body Vision in 2017 goedkeuring kreeg, heeft het een rol gespeeld in meer dan 500 klinische procedures in 16 longkankercentra in Israël en in de Verenigde Staten.
Ontvang gratis onze nieuwsbrieven!
