Artificiell intelligens hjälper vid diagnostisering av äggstockscancer

I vanliga fall upptäcks äggstockscancer först i det skede då den har hunnit metastasera. Om det har gått så långt kan sjukdomen inte längre botas genom kirurgiska ingrepp. I allmänhet får man bukt med cancern genom kemoterapi, men just denna cancerform har en benägenhet att komma tillbaka och bli motståndskraftig mot sedvanliga behandlingar.

– Vår målsättning är att utveckla den nuvarande diagnostiken av vävnadsprover, där patologens tolkning har en avgörande betydelse. Genom en mikroskopundersökning av vävnadssnitt kan man utreda huruvida det handlar om en godartad förändring eller cancer, och hur aggressiv sjukdomen egentligen är. Sannolikt innehåller vävnadsprovet också annan nyttig information som vi emellertid inte kan identifiera med traditionella metoder. Informationen kunde hjälpa de läkare som behandlar cancern att välja de bästa behandlingsmetoderna för varje patient, säger professor och överläkare Olli Carpen vid Helsingfors universitet.

Carpen har fått finansiering från Cancerstiftelsen för de närmaste tre åren för ett forskningsprojekt som handlar om de faktorer som definierar hur äggstockscancer beter sig samt ger ny information genom att kombinera digital patologi med maskininlärning och spatialtranskriptomik (på finska: “Munasarjasyövän käyttäytymistä määrittävät tekijät – uutta tietoa digitaalista patologiaa, koneoppimista ja spatiaalitranskriptomiikkaa yhdistämällä”).

I detta projekt får patologerna nya verktyg för sitt arbete. Dessa nya verktyg är bland annat AI-assisterad bilddiagnostik och profilering av cancercellerna. Därigenom får vi en ännu bättre uppfattning om hur cancern beter sig.

– Genom att analysera cancerprover försöker vi få en uppfattning om huruvida cancerns benägenhet att återkomma kan förutses redan i det skede då sjukdomen diagnostiseras och om behandlingarna kan skräddarsys enligt risken för återfall. Vår forskning kan därför resultera i nya diagnostiska vävnadsmarkörer som stöd för behandlingsbesluten, konstaterar Carpen.

Modern teknik kombineras

Inom ramen för detta forskningsprojekt kombineras två typer av modern teknik: dels AI-baserad bilddiagnostik av digitaliserade mikroskopprover, dels cellprofilering som görs på cellprover med hjälp av en metod som kallas spatial transkriptomik. I studien utnyttjas prover på äggstockscancer från arkiven i Helsingfors biobank. Proverna har man fått av patienter vars cancer har behandlats enligt bästa praxis.

– Vi delade upp proverna i två grupper. Den ena gruppen fick återfall i ett tidigt skede och den andra gruppen fick återfall först efter en lång tid. Vi upptäckte att den artificiella intelligensen efter en del utvecklingsarbete lärde sig att skilja mellan cancerformer som beter sig på olika sätt. Inte ens den mest erfarna patolog klarar av att särskilja mellan olika cancerformer på motsvarande sätt. Detta bekräftar att mikroskopbilder innehåller information som ett mänskligt öga inte kan upptäcka.

Denna bildanalysmetod har utvecklats i Finland och dess speciella särdrag är att den på mikroskopbilder framhäver de områden som algoritmen utnyttjar för att förutse sjukdomsförloppet.

– Vår bedömning var att vi kan utforska biologin för dessa områden för att hitta egenskaper som särskiljer cancerformer med dålig prognos från cancerformer med god prognos. De inledande profileringsresultaten är verkligt lovande. De områden som identifierats med hjälp av artificiell intelligens skiljer sig från varandra till sin biologi. Bland cancerformerna med dålig prognos finns det sådana särdrag som enligt tidigare bedömningar hör ihop med motståndskraft mot cancerläkemedel. Härnäst kommer vi att fokusera på att analysera profileringsresultaten och verifiera våra fynd i de nya materialen.

Brett samarbete

Forskning kräver många olika typer av kompetens och samarbete. Carpens grupp arbetar med bildanalytik tillsammans med forskarna från det finländska företaget Aiforia. I analysen av profileringsresultaten deltar professor Jing Tangs forskargrupp från Helsingfors universitet och professor Julio Saez-Rodrigues forskargrupp från Tyskland.

– Vi är också med i DECIDER-studien, som leds av professor Sampsa Hautaniemi och som fått finansiering av EU. Här gör vi en mer omfattande utredning av äggstockscancerns motståndskraft mot cancerläkemedel. Dessutom är vi med i cancerforskningsprojektet iCAN.

Enligt Carpen är det mycket sannolikt att en motsvarande kombination av två olika metoder kan utnyttjas även för andra typer av cancer. Man har redan goda erfarenheter av de AI-baserade verktyg och profileringsverktyg som används i studien. Det som skiljer denna metod från tidigare studier är just kombinationen av dessa två tekniker. Följande område man koncentrerar sig på är tarmcancer, där man med hjälp av artificiell intelligens också kan identifiera sådana särdrag som patologens öga inte upptäcker.

– Cancerstiftelsens stöd är helt avgörande för att projektet ska kunna genomföras. Den treåriga finansieringen ger projektet kontinuitet, samtidigt som det erbjuder unga forskare en möjlighet att koncentrera sig på detta projekt. Under dessa osäkra ekonomiska tider är det stöd vi får särskilt viktigt, understryker Carpen.

Den medicinska vetenskapen befinner sig för närvarande i en mycket konfliktfylld situation. Å ena sidan utvecklas allt effektivare behandlingar och patienterna får större valmöjligheter. Å andra sidan blir det allt mer utmanande att välja lämplig behandling och de nya behandlingsformerna medför ökade kostnader.

Precisionsdiagnostik som bidrar till att prognostisera cancerns beteende och behandlingssvar kommer att få en allt viktigare roll. Förhoppningen är att forskargruppens fynd under de kommande åren kan utnyttjas vid patientbehandlingar.

Cancerdiagnostiken har förändrats avsevärt under de senaste åren. Utifrån proverna görs allt noggrannare analyser och det blir allt viktigare att förstå de biologiska faktorerna som ligger till grund för varje individuell cancerform. För detta ändamål behövs mångprofessionell kompetens.

– Som en konsekvens av att analysen av vävnadssnitten digitaliseras kommer mikroskopen på patologernas arbetsbord att ersättas med datorskärmar. Bildanalysmetoderna blir så småningom ett bättre hjälpmedel för patologerna, men jag ser det inte som att dessa analysmetoder kommer att ersätta vår arbetsinsats. Hur som helst kommer patologernas arbetsbeskrivning under det närmaste decenniet att förändras mycket mer än den har gjort under det senaste århundradet, bedömer professor Olli Carpen.

Text: Arja-Leena Paavola
Översättning: Christina Skogster