Dergelijke bovenmenselijke inspanningen (“Ik sliep amper. De eerste nacht was het best – ik denk dat ik vier uur slaap heb gehad?”) zijn uiteraard niet zonder reden. In vijf dagen maakten Staňková en haar team de eerste wiskundige modellen die schildklierkanker beschrijven. Eén van de teamleden was Dr. Christine Chung, medicus en voorzitter van de afdeling Hoofd en Nek-Endocriene Oncologie bij Moffitt in Florida. Zij behandelt patiënten met schildklierkanker en bracht patiëntgegevens mee om de wiskundige modellen mee te bouwen en testen. De praktijkverhalen van Dr. Chung en haar vastberadenheid om haar patiënten te helpen bleken een grote inspiratie voor de groep. “Ze ziet deze mensen soms sterven”, zegt Staňková. “Als je naar de patiëntgegevens kijkt, kan dat heel deprimerend zijn.”

De workshop concentreerde zich op adaptive therapy, wat zoveel betekent als ‘behandeling met aanpassingsvermogen’. De methode probeert zo goed mogelijk gebruik te maken van bestaande kankertherapieën. Momenteel gebruiken medici meestal de hoogst mogelijke dosering van een medicijn. Het doel is om zo veel mogelijk kankercellen te doden en om dat zo snel mogelijk te doen. Hoewel deze aanpak logisch lijkt, geeft het twee problemen:

• Kankermedicijnen zijn niet alleen schadelijk voor de tumor, maar ook voor de patiënt zelf. Dit is zeker het geval voor de agressieve medicijnen die worden ingezet tegen schildklierkanker
• Tumoren worden sneller resistent naarmate er meer medicatie in het spel is

Tumoren bestaan uit verschillende soorten cellen. Sommige cellen zijn niet gevoelig voor de behandeling, oftewel resistent. Gevoelige cellen gaan dood door medicatie, waardoor resistente cellen achterblijven en zich vermenigvuldigen. Als de dosering van het medicijn te hoog is, wordt de tumor snel resistent en werkt de behandeling niet meer. Adaptive therapy gebruikt een lagere dosis medicatie gedurende kortere periodes. De behandeling wordt gepauzeerd voor alle gevoelige cellen dood zijn, aangezien wiskundige modellen voorspellen dat gevoelige cellen de resistente cellen afremmen. De modellen stellen dokters bovendien in staat om de behandeling op individuele basis aan te passen, zodat er minder medicatie nodig is. Uiteindelijk verbetert zowel de kwaliteit van leven als de levensverwachting van de patiënt.

Adaptive therapy slaagt alleen wanneer de gebruikte modellen de tumor nauwkeurig beschrijven. Als ‘hoofd wiskunde’ was dat de verantwoordelijkheid van Staňková. In eerste instantie leken de verschillende achtergronden binnen het team een uitdaging, maar al snel bleken ze zeer waardevol. “Een van de groepsleden specialiseert zich in het maken van virtuele patiëntgegevens. Hoe gaan we dat nou inzetten? Ik wist het niet, tot onze medicus zei dat we niet genoeg data hadden om onze modellen mee te bewijzen. Kijk, dat kon het antwoord zijn!” Dat bleek inderdaad het geval: het team gebruikte uiteindelijk de gegevens van echte én virtuele patiënten om hun modellen te versterken.

Staňková wijst erop dat dit soort situaties onmisbaar zijn voor het succes van het project. “Iemand die weinig weet van een onderwerp, liep bijvoorbeeld naar een expert en zei: ‘Weet je zeker dat dit klopt? Volgens mij niet, hoor.’ Waarop zo’n expert zegt: ‘Oh, je hebt gelijk, ik heb het helemaal verkeerd aangepakt!’ Dat soort momenten ontstaan niet wanneer hetzelfde soort mensen aan hetzelfde soort projecten werkt”, legt ze uit. “Het idee dat je een multidisciplinair, sterk verschillend team hebt, dat je die mensen samen in een ruimte zet en ze ergens over na laat denken – dat is geweldig. Wiskundigen, biologen, oncologen, beginnende en gevestigde onderzoekers zitten naast een dokter, en ze beginnen gewoon te werken aan een oplossing.”

Een begin van vijftigduizend dollar

Voor het winnen van de workshop ontvingen Staňková en haar collega’s een beurs van $50,000. Het geld stelt de groep in staat om onderzoek naar enkele van hun veelbelovende ideeën op te starten. De beurs gaat naar het verzamelen van meer gegevens. Ook begint de groep met experimenten die de basis moeten leggen voor het testen van nieuwe behandelingen tegen schildklierkanker. “We kijken nu naar onze vervolgstappen”, aldus Staňková.

co-leiders:

• Kateřina Staňková (Universiteit Maastricht)
• Joel Brown​ (Moffitt Cancer Center, MCC)
• Christine Chung (MCC)​
• Christina Richards​ (University of South Florida)

Overige teamleden:

• Arig Ibrahim-Hashim (MCC)​
• Jeffrey West (MCC)
• Mariyah Pressley (MCC)​
• Chandler Gatenbee (MCC)
• Audrey Freischel (MCC)
• Emma Carricksmith (University of Oxford)
• Matthew Wicker​ (University of Oxford)
• Minah Dinh​ (University of Washington)
• Gustavo DeLeon​ (Mayo Clinic)
• David Lewis​ (University of South Florida)
• Holly Swain-Ewald​ (University of Louisville)
•  

Relevante links

Ga naar de Department of Data Science and Knowledge Engineering website
Lees artikel: Improving cancer patient outcomes via evolutionary game theory