Nieuwe snelle moleculaire diagnose van tumoren met smartphone bestrijding kanker in Afrika

Onderzoekers van het Massachusetts General Hospital hebben een nieuwe methode ontwikkeld die snel, accuraat én goedkoop vaststelt of een tumor goed- of kwaadaardig is. Deze methode maakt gebruik van mobiele telefoons en kan uitkomst bieden in gebieden waar de moderne medische technologie achterloopt zoals delen van Afrika.

14 april 2015

De afgelopen tien jaar zijn smartphones en tablets razendsnel over de hele wereld verspreid. Steeds vaker blijkt dat de alomtegenwoordigheid van deze apparaten mogelijkheden biedt voor heel andere toepassingen dan alleen communicatie. Amerikaanse wetenschappers hebben nu een methode bedacht om de mobiele telefoon in te zetten bij bestrijding van kanker. Ze ontwikkelden een opzetstuk voor de telefoon om de opsporing van kankercellen in ontwikkelingslanden te verbeteren.

In delen van Afrika leidt gebrek aan medische voorzieningen soms tot onnodig veel doden door tumoren die in de westerse wereld goed behandelbaar zijn. Ook zijn daar niet altijd professionals die getraind zijn in de uitgebreide microscopie van weefselmonsters die nodig is om kanker effectief op te sporen. Door gebruik te maken van smartphones kan straks misschien ook in Afrika op een snelle en accurate wijze worden vastgesteld of bepaalde cellen een gevaar vormen voor de gezondheid van een patiënt.

Massachusetts General Hospital Cancer Center

De nieuwe methode – die D3 system (digital diffraction diagnosis) wordt genoemd – maakt gedetailleerde microscopische beelden om cellen en weefsels op moleculaire schaal te analyseren. Een bloed- of weefselmonster wordt voorzien van bepaalde microbeads. Microbeads zijn ‘vlaggetjes’ die binden met aan-kanker-gerelateerde moleculen. Dit labelen van monsters moet gebeuren in een lab ter plaatse. Vervolgens wordt het monster in een houder op de mobiele telefoon gezet. Door het opzetstuk is de camera van een standaard smartphone in staat om meer dan 100.000 cellen van een bloed- of weefselmonster in één beeld te registeren. De arts maakt een foto en stuurt die op naar een externe server. Daar wordt de foto geanalyseerd op de aanwezigheid van specifieke moleculen en tumoren. Binnen enkele minuten komen de resultaten terug, waarmee de artsen ter plekke hun diagnose kunnen stellen.

In een proef werd het D3 system toegepast op baarmoederweefsel met (pre)kankerachtige cellen. Baarmoederhalskanker is een groot probleem in gebieden waar de faciliteiten voor vroegtijdige screening van cellen ontoereikend zijn. De test had een nauwkeurigheid die vergelijkbaar was met die van de meest moderne technologieën om te bepalen of cellen kwaadaardig zijn. Monsters werden gerangschikt in drie klassen: hoog risico, laag risico of goedaardig. Binnen een uur was de analyse beschikbaar en één test kostte minder dan twee dollar.

Door het aantal microbeads dat zich heeft vastgebonden aan tumorcellen te kwantificeren (onder), categoriseert het D3-systeem baarmoederhalsweefsel als hoog of laag risico of goedaardig. Dit doet het systeem even nauwkeurig als traditionele pathologische testen (boven).
Massachusetts General Hospital Center for Systems Biology

Wereldwijd blijft kanker toenemen. Het snel screenen van kankercellen blijft echter in sommige gebieden een behoefte waar niet aan wordt voldaan. Dit nieuwe systeem kan dat wel en is goedkoop vergeleken met standaardtechnieken waarbij microscopen en flowcytometrie nodig zijn.

Ralph Weissleder, co-seniorauteur van het artikel, voegt daaraan toe hij verwacht dat het D3-systeem de breedte en diepte van het screenen van kanker verbeterd op een manier die haalbaar en duurzaam is voor omgevingen waar de faciliteiten beperkt zijn. “Door optimaal gebruik te maken van de mobiele technologie kan het nieuwe systeem inschatten welke en of cellen en weefsels gevaarlijk zijn. De technologieën die nu vaak aanwezig zijn in ontwikkelingslanden zijn beperkt en zorgen voor onnodig lange vertragingen in diagnose.”

Bron

Weissleder, R. et al.(2015). Digital diffraction analysis enables low-cost molecular diagnostics on a smartphone, PNAS Early Edition, pp. 1 – 6, PDF.