Een goede en snelle diagnose is cruciaal om effectief te kunnen behandelen. Digitale pathologie geldt als belangrijk hulpmiddel om de kwaliteit en efficiency van de pathologiediagnostiek te vergroten. Al ruim tien jaar is het mogelijk om weefselcoupes te digitaliseren met coupescanners.

Dat resulteert in zogenaamde whole slide images (WSI) of digitale coupes, die met viewers op een computerscherm worden bekeken. De nieuwe toepassing biedt voordelen voor patiënten, pathologen, laboratoria, ziekenhuizen, behandelend artsen en wetenschappelijk onderzoekers.

Digitale pathologie

“Eigenlijk doen we met digitale pathologie hetzelfde als we met de microscoop doen”, zegt Katrien Grünberg. Zij is voorzitter van de Nederlandse Vereniging voor Pathologie (NVVP) en hoofd van de afdeling pathologie van het Radboudumc. “Je kijkt naar een microscopisch beeld van weefsel. Niet door de microscoop, maar op een beeldscherm.” De verbetering ligt volgens haar in de vele mogelijkheden die de nieuwe toepassing biedt.

Zo kunnen digitale beelden eenvoudig worden gedeeld met collega-pathologen of andere specialisten. Doordat niet gewacht hoeft te worden op materiaal dat per post wordt bezorgd, kunnen diagnoses sneller worden gesteld. Dit versnelt het proces van doorverwijzing en vermindert de risico’s van breuk bij het traditionele verzenden van glaasjes met weefsel per post.

Een ander voordeel is dat digitale beelden elektronisch gearchiveerd en opgevraagd kunnen worden voor overleg-, opleidings- en onderzoeksdoeleinden. Dat kost aanzienlijk minder tijd dan glazen coupes zoeken in archieven. Fysieke barrières zijn er niet. “Je hoeft niet in hetzelfde ziekenhuis te werken en zelfs niet in hetzelfde land wanneer een consult gewenst is.”
Een ander voordeel is dat de beelden kunnen worden geïntegreerd in het medisch patiëntendossier. Pathologen en behandelend artsen hebben dan zowel de klinische informatie als pathologiegegevens en pathologiebeelden tot hun beschikking.

Digitalisering, software en algoritmes

Digitalisering maakt het ook mogelijk om algoritmes te bouwen die de patholoog ondersteunen bij zijn of haar analyses. Dit gebeurt ook al en wordt computational pathology genoemd. “De betere diagnoses die dat oplevert, moeten uiteindelijk leiden tot een betere behandeling van patiënten”, zegt Jeroen van der Laak, informaticus en universitair hoofddocent bij de afdeling pathologie van het Radboudumc.

Zijn onderzoeksgroep behoort wereldwijd tot de grootste op het gebied van zelflerende systemen in de pathologie. De digitale ondersteuning is een verrijking van het vak, vindt Van der Laak.

“Als je repetitief werk door de computer laat uitvoeren, kan de patholoog meer tijd besteden aan de definitieve diagnose.” Een voorbeeld: een digitale scan waarin met behulp van software delende tumorcellen worden geteld. Dat is in ‘de oude wereld’ nog een tijdrovende klus, die met uiterste precisie moet worden uitgevoerd.

De volgende stap is het ontwikkelen van een programma dat herkent of in tumoren bepaalde cellen van het afweersysteem aanwezig zijn (lymfocyten). Voor dit project ontvingen de onderzoekers financiële steun van het Alpe d’HuZes/KWF-fonds. Er zijn veel aanwijzingen dat de aanwezigheid van lymfocyten nuttige informatie oplevert waarmee patiënten veel gerichter behandeld kunnen worden en waarmee een betere voorspelling voor hun ziekteverloop kan worden gegeven. “Ons doel is te zorgen dat die informatie in de praktijk ook echt kan worden toegepast.”

Dat dit nog niet gebeurt, heeft te maken met het ontbreken van een gestandaardiseerde werkmethode: onderzoekers behandelen en bekijken de preparaten op hun eigen manier en interpreteren de resultaten verschillend. Om te komen tot een standaard analysemethode laat Van der Laak de computer zo objectief mogelijk vaststellen welke werkwijze en interpretatie de beste voorspelling oplevert. In het project wordt onder meer het tumorweefsel geanalyseerd van een groot aantal borstkankerpatiënten van wie bekend is hoe hun ziekteverloop is geweest.

Via de computer kan die analyse op duizenden verschillende manieren worden gedaan. Elke analyse geeft een eigen voorspelling. De voorspelling die het best overeenkomt met het daadwerkelijke, reeds bekende ziekteverloop geeft aan welke analysemethode de standaard moet worden.

Van der Laak heeft grote verwachtingen van de toekomstige mogelijkheden. “Als de computer gescande preparaten van grote aantallen patiënten kan analyseren, liefst met daarbij gegevens over de behandeling en het ziekteverloop van de patiënten, dan kunnen we nog veel betere voorspellingen doen.” Dit kan de diagnose nauwkeuriger maken en daarmee een ‘therapie op maat’ ondersteunen.

Platform voor pathologie

“Digitaal werken maakt dat we ons vak op een totaal andere manier kunnen inrichten”, aldus Grünberg. Het volgen van de patiënt wordt versneld. Wanneer patiënten van ziekenhuis veranderen, bijvoorbeeld omdat daar een bepaalde behandeling beschikbaar is, of voor second opinion of consultatie, duurt het vaak meerdere dagen voordat de patiënt de volgende stap kan zetten. Dat traject wordt korter doordat informatie in principe real time kan worden gedeeld met de specialisten in een ander ziekenhuis.

De tijd die dan nog nodig is, is tijd om na te denken over de diagnose en verdere behandeling van de patiënt. Ondertussen bouwen de Nederlandse pathologen en het Pathologisch Anatomisch Landelijk Geautomatiseerd Archief (PALGA) aan een landelijk platform voor de uitwisseling van digitale beelden voor diagnostische toepassing. Dit initiatief, het eerste in de wereld, zorgt ervoor dat onderlinge consultatie en herbeoordeling bij verwijzen van patiënten makkelijker en sneller zal gaan.
“De databank is een prachtige bron voor wetenschappelijk onderzoek en kwaliteit van zorg, die gegevens direct overneemt vanuit de dagelijkse productie in alle pathologielaboratoria in Nederland.”

Eigenschappen

Het platform is een vervolg op de databank die PALGA sinds 1971 beheert. De databank bevat alle pathologie-uitslagen en een computernetwerk voor gegevensuitwisseling met de pathologielaboratoria in Nederland. Artsen kunnen op elk gewenst moment de voorgeschiedenis van een patiënt zien en beoordelen of er sprake is van een nieuwe of een teruggekomen tumor.

De infrastructuur kent meer dan vijftig decentrale databanken in laboratoria en een landelijke databank voor patiëntenzorg, voor wetenschappelijk onderzoek en borging en verbetering van de kwaliteit van zorg. De laboratoria sturen dagelijks geautomatiseerd hun pathologie-uitslagen naar de landelijke databank waardoor deze altijd actueel is.

Gezamenlijk zorgen de pathologielaboratoria jaarlijks voor 2,4 miljoen nieuwe uitslagen van (bevolkingsonderzoek-)cytologie, histologie en obducties. Het landelijke archief kan door gegevens te koppelen aan bijvoorbeeld de andere nationale registraties ook worden gebruikt voor analyses en evaluaties. Volgens Grünberg en Van der Laak zal de technologie de patholoog niet overbodig maken. Beiden zien de inzet van de computer als een ondersteuning waardoor de patholoog de handen vrij heeft voor andere zaken.

Bovendien mist de computer een aantal eigenschappen die een goede patholoog karakteriseren: ervaring en intuïtie bij het interpreteren van beelden. Grünberg: “Zorgvuldig opgebouwde ervaring gepaard met veel kennis, maakt dat je snel kunt beslissen over een veelheid aan verschillende diagnosen of ziektebeelden. Zo kan de diagnose soms een compleet andere worden dan gedacht door de aanvrager. Die flexibiliteit mist de computer op dit moment nog.”