Sikrere kreftprognoser med datastyrt bildeanalyse

Antall gale kreftprognoser kan halveres med datastyrt bildeanalyse. Om tre år kan metoden brukes på pasienter med tarmkreft, eggstokkreft og prostatakreft.

Denne artikkelen er over ti år gammel og kan inneholde utdatert informasjon.

Professorene Håvard Danielsen og Fritz Albregtsen har utviklet et avansert dataprogram som kan beregne hvor alvorlig kreften er ved å studere hvordan DNA-strengen er pakket sammen i cellekjerner. (Foto: Yngve Vogt)

I dag blir altfor mange kreftpasienter enten overbehandlet eller underbehandlet, fordi legene ikke vet nok. Kreftprognosene deres er bare 60 prosent sikre.

Nå har forskere ved Universitetet i Oslo utviklet en helautomatisk metode som med 80 prosent sikkerhet kan slå fast hvor alvorlig en kreftprognose er. Det betyr at antall feil kan halveres.

Metoden kan om få år bli tatt i bruk på sykehus, i første omgang på pasienter med tarmkreft, eggstokkreft og prostatakreft.

Dagens kreftprognoser skjer ved å studere vevsprøver fra kreftsvulster i mikroskop.

Skjønn

Patologi, eller læren om sykdommer, er en sårbar, vitenskapelig del av medisinen. Når patologene sjekker et snitt, må de sjekke resultatene med sin egen hukommelse.

Resultatene kan variere fra patolog til patolog. Resultatene kan også variere hos den samme patologen fra en mandag til en fredag. Selv om patologer kan diagnostisere kreft med 100 prosent sikkerhet, er graderingen av hvor alvorlig kreften er og hvor langt den er kommet, svært usikker.

– Det finnes ingen absolutte ja- og nei-svar. Svaret avgjør om en pasient skal ha behandling A eller B. Patologer er uenige fordi metodene ikke er gode nok. Analysene deres er basert på skjønnsmessig vurdering, forteller Håvard Danielsen.

Han er forskningsleder på Institutt for medisinsk informatikk på Radiumhospitalet og professor ved Universitetet i Oslo. Sammen med professor Fritz Albregtsen ved Institutt for informatikk har han brukt de siste tjue årene til å utvikle den nye metoden som gjør det mulig å øke sannsynligheten for rett kreftprognose med 33 prosent.

De to forskerne påpeker at den nye metoden deres ikke skal erstatte patologer, men være et hjelpemiddel.

Av- og på-gener

Selv om to pasienter får den samme risikovurderingen og den samme behandlingen, kan den ene dø, mens den andre blir frisk.

Dette har med epigenetikk å gjøre. Epigenetikk er en moderne vitenskap om av- og på- knappene til gener.

– Man har tidligere sagt at mutasjoner er viktige for kreft. Men det er likevel viktig å vite hvilke gener som er skrudd av og på, sier Danielsen.

Genene i kreftsvulster er annerledes slått på og av enn i friske celler. Hvilke gener som er av og på, kan derfor skille mellom liv og død.

– Ustabiliteten i genomet er blitt viktig i kreftforskning, sier Danielsen.

Fasiten ligger på kirkegården

Metoden bygger på svært avanserte bildeanalyser av alle kreftsnittene til pasienter 20 år tilbake i tid, og kombinerer svarene med hva som har skjedd med hver enkelt pasient.

– Vi fikk tilgang til et stort arkivmateriale med patologiske snitt fra 5000 pasienter med tykktarmskreft og endetarmskreft, fra de fikk diagnosen og ti år frem i tid. Vi plukket ut 300 pasienter, hvorav det gikk bra med den ene halvparten og dårlig med den andre halvparten, sier Danielsen.

Ved hjelp av avanserte bildetolkninger kunne de se hvordan kromatinene, altså blandingen av DNA-strengen og alle de andre proteinene i cellekjernen, var organisert. De analyserte opptil 2000 cellekjerner fra den samme pasienten.

Tolker genklumper

DNA-strengen består av mer enn 20 000 gener og er nesten to meter lang. For å få plass til hele DNA-strengen i en cellekjerne, som bare er seks mikrometer bred, må en del av genene pakkes tett sammen.

Og naturen er så finurlig laget at de genene som er pakket tett sammen, er slått av. De andre er på.

Det er mulig å fargelegge de aktive genene med et spesielt fargestoff. De lyse delene består av aktive gener, mens de mørke feltene viser de delene av DNA-strengen der genene er skrudd av.

Sammenligner mønstre

Bildeanalyse kan tolke organiseringen av arvestoffet i cellekjernen ved å se på teksturene.

– Mønsteret på skjorta di er et eksempel på tekstur. Det er ganske små forskjeller i cellebilder med god og dårlig prognose. Vi bruker matematiske og statistiske metoder for å kartlegge teksturmønstrene.

– Det er umulig å se dette med det blotte øyet. Vi har testet mange metoder for teksturanalyser. Bare fantasien setter begrensninger på hvordan metodene kan brukes, sier Albregtsen.

Poenget er å finne noen få varaibler som får analysemetoden til å skille klart mellom gode og dårlige prognoser.

Gjenkjenner cellekjerner

Det er ikke nok at bildeanalyseprogrammet skal gjenkjenne av- og på-gener i en cellekjerne. Programmet må også kunne angi hvor cellekjernene er i et patologisk snitt.

En cellekjerne er bare en liten del av en celle. Tumorer kan dessuten inneholde fremmede celler, som bindevevsceller og blodceller. Disse cellene skal ikke fanges opp.

– Vi skal med andre ord bare gjenkjenne kjernene i de cellene som var levende før kreftprøven ble tatt.

I samarbeid med Karolinska Universitetssjukhuset i Stockholm og universitetene i Oxford og Harvard tester de norske forskerne nå metoden på andre kreftsnitt.

– Vi har nådd et gjennombrudd. Om tre år håper vi at metoden kan anvendes klinisk, forteller Danielsen.

Powered by Labrador CMS