Artificiell intelligens kan hjälpa läkare att förutsäga återfall och överlevnad vid flera cancerformer, däribland bröstcancer. Det visar ny forskning från Högskolan i Skövde.
I studierna kunde AI-modeller förutse hur sjukdomen skulle utvecklas hos patienter med bland annat bröst-, hjärn- och äggstockscancer.
"Det här kan ge läkare bättre underlag för beslut och göra det möjligt att sätta in rätt behandling i rätt tid"
Sören Stahlschmidt, doktorand i bioinformatik
Varför cancer är så svår att förutsäga
Enligt Cancerfonden får omkring 75 000 personer i Sverige en cancerdiagnos varje år. Tillförlitliga prognoser är avgörande för valet av behandling.
Modern forskning producerar stora mängder genetisk information men att omsätta den i val av behandling har länge varit svårt.
Ett återkommande problem är att AI-modeller ofta fungerar bra i forskningsmiljö men sämre när de testas på nya patientgrupper. Små biologiska skillnader mellan patienter kan påverka resultatet.
Ny AI-metod gör cancerprognoser mer träffsäkra
För att lösa problemet har Sören Stahlschmidt utvecklat AI-modeller som kombinerar flera typer av biologisk information, bland annat mätningar av genaktivitet, alltså hur stor påverkan olika gener har på tumörens utveckling.
I stället för att bygga prognoserna på exakta laboratorievärden lät han AI analysera vilka gener som spelar störst roll. Metoden visade sig göra prognoserna mer träffsäkra, även när patienternas tumörer skiljer sig åt.
– Det är en ganska enkel idé som visade sig ha stor effekt. När vi tittar på geners aktivitet i förhållande till varandra blir resultaten mer stabila, säger Sören Stahlschmidt.
Kan ge tidigare och säkrare besked
Forskarna visade också att AI kan uppskatta hur långt sjukdomen har gått med hjälp av molekyler som kan mätas i blodet. Målet är att ge läkare bättre verktyg för att bedöma prognoser och välja behandling.
Men Sören Stahlschmidt betonar att metoden behöver testas i vården innan den kan börja användas brett. Om resultaten håller kan AI ge läkare bättre möjligheter att förutse sjukdomsförlopp och patienter tydligare besked om vad som väntar.
Den 4 juni försvarar Sören Stahlschmidt sin avhandling vid Högskolan i Skövde. Avhandlingen finns att läsa i sin helhet på högskolans webbplats.
