"False"
Hoppa direkt till innehållet
printicon
Huvudmenyn dold.

Bild: Mattias Pettersson

Publicerad: 2022-03-08 Uppdaterad: 2023-09-19, 11:21

AI-teknologi – på frammarsch inom medicinen

REPORTAGE I ett samarbete som sträcker sig över stora delar av Europa, studerar Jenny Persson och hennes forskargrupp hur cancermetastaser kan behandlas på effektivaste sätt. Här liksom inom området medicin i stort spelar modern teknologi, AI, en viktig roll.

Text: Lena Åminne

Jenny Persson, professor vid Institutionen för molekylärbiologi och ordförande i Medicinska fakultetens AI-råd, ser stora möjligheter för AI inom området medicin. Med AI kan forskarna hantera massiva mängder kliniska data och forskningsdata för att kunna bedriva nydanande grund- och transnationell forskning och innovation på ett effektivt sätt.

Förutsäga cancerspridning

Jenny Persson och hennes forskargrupp i Umeå studerar verkningsmekanismer av skräddarsydda läkemedel för att effektivt kunna behandla cancermetastaser. Ett projekt som har fått stora EU Horizon2020-anslag handlar i första hand om att använda AI-teknologi och maskininlärning för att förutsäga både risker för cancerspridning och om cancer svarar på behandling.

Antalet nya fall av kolorektala cancermetastaser ökar

Kolorektal cancer är en av de mest dödliga cancertyperna. 20 procent av patienterna har vid första diagnostillfället redan fått metastaser, medan 25 procent kommer att utveckla cancermetastaser. Antalet nya fall av kolorektala cancermetastaser ökar, i synnerhet bland män och kvinnor yngre än 50 år.

Viktigt med tidig upptäckt

Metastaser från kolorektal cancer sprider sig ofta till lymfkörtlar, lever och lungor. Ofta är metastaserna till en början symtomfria, men när symtomen väl börjar visa sig är sjukdomen så långt gången att det inte finns någon effektiv behandling.

I dag finns inte tillräckligt pålitliga biomarkörer för att förutse hög risk för metastaser

Men i dag finns inte tillräckligt pålitliga biomarkörer för att förutse vilka patienter som har hög risk för metastaser. För att utveckla en effektiv behandling är det därför viktigt att upptäcka sjukdomen tidigt. Med hjälp av AI-teknologi kan biomarkörmodeller tas fram genom att använda data från genmutationer och epigenetiska förändringar - kemiska modifieringar av DNA som uppstår som svar på en sjukdom - och annan information.

AI-baserade biomarkörmodeller kan användas till tidigare diagnostik, prognos och behandling, och är därför ett viktigt verktyg för att utveckla precisionsmedicin, det vill säga individuellt anpassad medicin. 

Expert på biomarkörer

Forskarna tittar på faktorer som genetik, kost och livsstil.

– Som expert på områden inom cancerbiomarkörer och molekylärpatologi är min roll inom ett stort EU-konsortium att titta på genmutationer och genetiska förändringar och olika kliniska och cancer-relaterade faktorer, samt att utföra experimentella studier med cancerceller och försöksdjursmodeller, säger Jenny Persson.

– Vi känner redan till vissa gen-mutationer som är kopplade till rökning, men vi vet mindre om till exempel hur kost, bakterieinfektion och kroniska inflammationer kan bidra till cancermetastaser och hur tumörer svarar på behandling.

– Vi tittar nu på många faktorer som kan vara modeller för att kunna förutse vilka patienter som löper risk för cancerspridning och som inte svarar på behandling. På så sätt kan vi identifiera patienter med hög risk redan vid diagnostillfället och kan bättre förutsäga vilka patienter som löper större risk att drabbas av elakartade metastaser.

I det här stora EU-projektet deltar en institution för datavetenskap i Italien och Tyskland, som redan har byggt upp kompetens inom AI. Det har byggts en infrastruktur i form av en databas gällande olika proteinförändringar, så att de kan klassificera och sortera prover från tusentals individer i syfte att identifiera riskgrupper.

AI inom många områden

Jenny Persson ser stora möjligheter för AI inom medicinsk forskning, och i Umeå växer intresset för och behovet av AI snabbt. Forskare inom infektionsbiologi började tidigt använda AI och har samarbetat en del med Uppsala universitet, framför allt när det handlar om cancer.

Men AI kan användas inom vitt skilda områden inom medicin. Från att hjälpa äldre personer till en fungerande vardag till att skapa flödesmodeller för kontakten mellan nerver och hjärnan, eller att patologer kan använda automatiserade program för att avläsa prover.

Satsning på AI

Medicinska fakulteten satsar långsiktigt på AI inom utbildningsprogrammen för att utbilda framtidens arbetskraft och inom forskning genom att stärka tillämpningen av AI-teknologi inom medicinsk forskning och innovation. Jenny Persson är ordförande och leder arbetet inom fakultetens AI-råd.

AI-rådet arbetar för att utveckla tvärvetenskapligt samarbete kring AI inom fakulteten och inom universitet, liksom med forskare runt om i världen. Det sker bland annat genom olika forskningsaktiviteter, utbildningar och workshops som exempelvis seminarieserier, en AI-dag som anordnades tillsammans med IceLab, ett mycket produktivt Hackathon och en AI-nybörjarkurs som är öppen för alla vid Umeå universitet, men även för forskare och studenter från andra lärosäten.

Införandet av AI på bred front är en av Medicinska fakultetens AI-satsningar. Umeå universitets nybildade transdisciplinära AI-centrum där alla fakulteter ingår, blir en viktig motor för AI inom både forskning och utbildning.