Karijn Suijkerbuijk

UMC Utrecht

Kort samengevat, behelst het onderzoek van Karijn Suijkerbuijk het volgende: 

Predicting immunotherapy response in advanced melanoma

'Immunotherapy with checkpoint inhibitors has importantly changed perspectives for many metastatic melanoma patients. Still, the majority of patients do not derive long-term benefit from this treatment. Currently, no single biomarker is available that can reliably predict who will and who will not respond to immunotherapy. If non-response could be predicted, patients could be spared the potential severe side effects of immunotherapy and start a more effective treatment. Aim of this study is to develop machine learning algorithms based on clinical data and histological images from the primary melanomas of 1500 immunotherapy- treated metastatic melanoma patients that can predict response to immunotherapy. The project is a collaboration between the UMC Utrecht (dr. Karijn Suijkerbuijk, dr. Willeke Blokx, prof. Paul van Diest, prof. René Eijkemans), the TU Eindhoven (dr. Mitko Veta, prof. Josien Pluim) and several Dutch melanoma treatment centers.'

Korte samenvatting van voortgang / resultaten 2022

Immuuntherapie werkt voor een deel van de patiënten met uitgezaaid melanoom zodanig goed, dat ze na behandeling jaren overleven en misschien zelfs kunnen genezen. Voor meer dan de helft van de patiënten werkt deze behandeling echter niet en op dit moment kunnen we dit van te voren niet voorspellen. Het doel van dit onderzoek is om te kijken of we met behulp van kunstmatige intelligentie (zogenaamde machine learning) op gegevens en microscopie-beelden van het melanoom kunnen voorspellen wie wel of niet baat zal hebben van immuuntherapie.

In de eerste 9 maanden van het onderzoek hebben we van bijna 1000 patiënten die met immuuntherapie behandeld zijn de (anonieme) gegevens verzameld. We hopen dit de komende maanden tot 1500 uit te breiden Daarnaast zijn we druk bezig met het verzamelen van de microscopie-beelden. Ondertussen hebben we de eerste stappen gezet in het maken van een programma dat automatisch uit die microscopiebeelden de verschillende cellen die in het melanoom aanwezig zijn kan herkennen.

Het komende jaar gaan we verder met het verzamelen van de gegevens en zullen we deze gegevens gaan gebruiken voor het bouwen van een algoritme dat het effect van immuuntherapie voor start van de behandeling zou kunnen voorspellen.