En føflekk undersøkes med et dermatoskop koblet til et digitalt kamera. (Foto: Kajsa Møllersen)
En føflekk undersøkes med et dermatoskop koblet til et digitalt kamera. (Foto: Kajsa Møllersen)

Nytt dataprogram for å oppdage føflekkreft

Ta et bilde av en føflekk og mat bildet inn i en datamaskin. Ut kommer datamaskinens anbefaling: «Skjær ut føflekken» eller «la den være».

Publisert

Nesten alle har føflekker. Noen er medfødt, og andre popper opp underveis i livet. De kan endre form og farge og i de fleste tilfeller er det uskyldige forandringer.

Men hos noen kan føflekkene utvikle seg til såkalte «melanoma». Det vil si at det oppstår kreft i føflekken som kan spre seg til andre deler av kroppen.

Statistiker Kajsa Møllersen ved Universitetet i Tromsø har utviklet et dataprogram som kan bistå legene når føflekker skal undersøkes for kreft.

– Når du kommer til legen for å få undersøkt en mistenkelig føflekk, er det vanskelig for legen å kunne avgjøre med det blotte øye om flekken er ufarlig eller ikke, forteller Møllersen.

Med lys og lupe

Hun forklarer at et dermatoskop brukes for å kunne se nøyere på huden. Et dermatoskop er forenklet sagt et forstørrelsesglass med lommelykt. Lyset trenger litt inn i det øverste hudlaget og gjør at området i og rundt føflekken kan studeres bedre.

Et kamera koblet til dermatoskopet gir også bilder med god forstørrelse, men selv ikke med dette instrumentet er det lett for legen å treffe riktig avgjørelse. 

Skjærer ut flest friske føflekker

For å være helt sikker på om en føflekk er en kreftsvulst eller ikke, må den skjæres ut og analyseres på laboratoriet, og ifølge Møllersen er det mye unødvendig skjæring.

Hun viser til andre studier som dokumenterer at det for hver føflekk med kreft fjernes 50–100 friske føflekker. Det vil si at svært mange «friske» føflekker skjæres ut bare for å være på den sikre siden. Samtidig er det noen krefttilfeller som ikke blir oppdaget så tidlig som de kunne blitt fordi bildene tolkes feil.

Analyse av tre føflekker som er karakterisert som mistenkelige. Under fotografiene vises bildeanalyser av de samme føflekkene. Graden av struktur og uregelmessigheter er gjengitt med ulike farger, der rød er en farge doktoren skal være ekstra oppmerksom på. I dette oppsettet var det bare føflekk nummer 3 som hadde kreft. (Foto: (Illustrasjon: Marciel Zortea))
Analyse av tre føflekker som er karakterisert som mistenkelige. Under fotografiene vises bildeanalyser av de samme føflekkene. Graden av struktur og uregelmessigheter er gjengitt med ulike farger, der rød er en farge doktoren skal være ekstra oppmerksom på. I dette oppsettet var det bare føflekk nummer 3 som hadde kreft. (Foto: (Illustrasjon: Marciel Zortea))

Det er ressurskrevende med både snitting og vevsundersøkelser i tillegg til at det tar lengre tid å få analysert de prøvene som det faktisk haster med. Forskerne ønsket å lage et dataprogram som kan hjelpe legene slik at bare de riktige føflekkene blir skåret ut.

Statistikk er nøkkelen

Kajsa Møllersen vant den nasjonale formidlingskonkurransen Forsker Grand Prix i 2012 med sitt foredrag om statistisk analyse av føflekker. (Foto: Marius Fiskum)
Kajsa Møllersen vant den nasjonale formidlingskonkurransen Forsker Grand Prix i 2012 med sitt foredrag om statistisk analyse av føflekker. (Foto: Marius Fiskum)

– Dermatoskopbildene som legene tar av mistenkelige føflekker, består av millioner av piksler. Med en så stor mengde data er det bare én ting som gjelder, nemlig statistikk, fastslår Møllersen.

Hun har i sitt doktorgradsarbeid samlet inn tusenvis av bilder av føflekker. Egenskapene til en føflekk kan beskrives basert på farge, form og størrelse, og forskeren har ved hjelp av statistiske metoder laget et dataprogram som analyserer hver eneste piksel i dermatoskopibildene.

Datamaskiner har en unik kapasitet til å systematisere de enorme mengdene data som ligger i bildene og kan øke sannsynligheten for å treffe riktig avgjørelse.

Resultatet av Møllersens arbeid foreligger nå i et analyseverktøy, Nevus Doctor, et dataprogram som kan hjelpe fastlegen i jakten på føflekkreft. Programmet brukes nå på Kirkenes legesenter som et pilotprosjekt.

Referanser:

Kajsa Møllersen: Melanoma detection: Colour, clustering and classification. Doktoravhandling, UiT Norges arktiske universitet, februar 2016.

Bernt Lindelöf mfl: Nevus eller malignt melanom? Rätt kompetens vid diagnostik ger lägre kostnader. Läkartidningen, september 2008.