Longkanker is een van de meest voorkomende en dodelijke vormen van kanker, omdat de ziekte vaak pas te laat wordt vastgesteld. Bij screening op longkanker krijgen risicogroepen gezondheidscontroles aangeboden waarbij gebruik wordt gemaakt van geavanceerde medische beeldvorming. Hierdoor kan longkanker eerder worden opgespoord, wat de kans op een curatieve behandeling vergroot. Klinische studies hebben aangetoond dat screening op longkanker het aantal sterfgevallen aanzienlijk kan verminderen. Maar wie heeft het meeste baat bij screening?m
Nieuw inzicht dankzij geadvanceerde modellering
Geavanceerde statistische models and machine learning methoden stellen ons in staat om inzicht te krijgen in de verschillende redenen waarom de uitkomsten tussen verschillende personen uiteenlopen. Onlangs zijn deze methoden met success toegepast om de verschillende soorten gepersonaliseerde medische behandelingen te evalueren die elke persoon krijgt.
Met collegas van het Erasmus MC stelden we ons daarom de vraag: ‘Welke inzichten kunnen we verkrijgen door deze technieken toe te passen bij longkankerscreening?’ We hebben twee grote gerandomiseerde klinische onderzoeken geanalyseerd waarbij mensen met een uitgebreide rookgeschiedenis betrokken waren. Hieruit bleek dat screening bijzonder effectief is bij ex-rokers en minder zware rokers, in vergelijking met huidige rokers of zware rokers.
De relevante vervolgvraag die we hebben gesteld is: ‘Hoe kunnen we deze bevinding verklaren?’ Om hierop een antwoord te geven, hebben we de vorm van longkanker die werd vastgesteld in de analyse meegenomen. Hoewel deze informatie op het moment van de screening niet beschikbaar is, konden we door deze achteraf in onze modellen te verwerken het onderliggende mechanisme blootleggen.
Voormalige rokers of mensen die minder veel roken, krijgen doorgaans minder agressieve vormen van longkanker, waardoor er betere behandelingsmogelijkheden zijn. Bovendien ontstaan deze minder agressieve vormen vaak op plaatsen waar ze makkelijker te ontdekken zijn. Kortom, longkankerscreening is het meest effectief voor voormalige rokers of mensen die minder veel roken, omdat zij beter te behandelen vormen van kanker krijgen.
Dit inzicht zou niet mogelijk zijn geweest met traditionele analyses, die in medisch onderzoek nog steeds veel worden toegepast. Bij deze traditionele analyses worden afzonderlijke vergelijkingen gemaakt, bijvoorbeeld tussen ex-rokers en huidige rokers of tussen groepen et verschillende rookintensiteit. Alleen door alle verschillende factoren, waaronder de vastgestelde vorm van longkanker, in geavanceerde modellen mee te nemen, konden we deze conclusie trekken. Zo hebben econometrische modellen bijgedragen aan medisch onderzoek.
‘Sommige lange-termijn rokers denken dat de schade wat betreft het risico op kanker al is aangericht, maar dit is een mythe.’
Samenkomende expertise leidt tot baanbrekend onderzoek
Om succesvol te zijn, had ons onderzoek de combinatie nodig van de medische kennis van het Erasmus MC en de expertise op het gebied van modellering van de afdeling Econometrie van de Erasmus School of Economics. We hebben ook een ‘Open Mind’-subsidie ontvangen van de Convergence Alliance van de Erasmus Universiteit Rotterdam, het Erasmus MC en de TU Delft, die tot doel heeft de grenzen tussen instellingen en disciplines te overschrijden. Tot onze grote vreugde werd hierover bericht in de reguliere media. Tot slot, dit project.
Stoppen met roken blijft belangrijk
Sommige mensen die al jarenlang roken, denken dat de schade wat betreft het risico op kanker al is aangericht en dat ze dus net zo goed kunnen blijven roken. Maar onze bevindingen wijzen erop dat dit een misvatting is. Door te stoppen met roken kunnen mensen niet alleen hun algehele risico op longkanker verlagen, maar ook hun risico op het ontwikkelen van een van de agressievere vormen van longkanker.
Over Andreas Alfons
Andreas Alfons is universitair hoofddocent aan de afdeling Econometrie aan de Erasmus School of Economics en academisch directeur van de masteropleiding Data Science for Econometrics. Zijn expertise ligt tussen het vlak van statistiek en machine learning. Hij is met name geïnteresseerd in toepassingen in de gedrags- en medische wetenschappen.
About Max Welz
Max Welz heeft zijn PhD ontvangen in de afdeling Econometrics aan Erasmus School of Economics. Hij is momenteel postdoctoraal onderzoeker aan de Universiteit van Zürich. Zijn huidige onderzoek richt zich op methoden voor het robuust analyseren van hoogdimensionale vragenlijstgegevens, waarbij hij gebruikmaakt van moderne technieken uit de statistiek en machine learning.
- Meer informatie
This item is part of Backbone Magazine 2026 jaartal. The magazine can be found in E-building or around campus for free. Additionally, a digital copy is available here.
Backbone is the corporate magazine of Erasmus School of Economics, published annually since 2014. The magazine highlights successful and interesting alumni, covers the latest economic trends and research, and reports on news, events, student and alumni accomplishments.
