Foto: Melker Dahlstrand.
Foto: Melker Dahlstrand.

Skräddarsydd behandling och digitalisering

I 2009 års Cancerfondsrapport fanns rubriken ”Skräddarsydd behandling – utmaning och början på en ny epok”. Den är lika aktuell nu som den var då.

Traditionellt sett har cancersjukvård baserats mot genomsnittets biologi och på en indelning som omfattar ett par hundra diagnoser. Men de senaste decenniernas stora framsteg inom molekylär- och cellbiologi har ställt äldre begrepp på huvudet. Istället riktas alltmer fokus på den enskilda tumörens egenskaper och på de bakomliggande uppkomstmekanismerna. Var tumören råkar sitta i kroppen blir allt mindre intressant. Mot bakgrund av denna utveckling har konceptet skräddarsydd behandling intagit en central position inom cancersjukvården. Det vilar på ett fundament av tre begrepp:

  • Målinriktade läkemedel
    Målinriktade läkemedel påverkar den specifika funktion hos kroppens celler – inklusive cancerceller – som ger upphov till själva sjukdomstillståndet. Det kan till exempel blockera delar av cellernas inre signaltrafik för att på detta sätt stänga av funktioner. Immunterapi mot cancer går ut på att förmå kroppens immunförsvar att angripa cancercellerna.

  • Biomarkörer
    Genom att mäta vissa så kallade biomarkörer hos patienten kan man avgöra vilken effekt de målinriktade läkemedlen kommer att ha. Det typiska exemplet är att en hög nivå av ett eller flera proteiner pekar ut att tumören är av en viss typ. Komplexiteten inom detta område växer snabbt.

  • Bioinformatik
    Bioinformatik är ett tvärvetenskapligt forskningsområde och en bioteknisk tillämpning där man samlar in och analyserar stora mängder biologiska data, framför allt DNA-sekvenser och förekomst av olika typer av proteiner. Området befinner sig i explosiv utveckling vilket gör att universitet, sjukvård och industri skriker efter kompetens.

Från enkla tester till profiler

I dagens kliniska praktik används enskilda biomarkörer i ja-eller-nej-tester för att bedöma effekten hos läkemedel, till exempel tamoxifen eller trastuzumab. I den utveckling som sker tittar man snarare på profiler, det vill säga en hel uppsättning av biomarkörer. Sedan några år finns det kommersiella kit varav Oncotype DX och MammaPrint är två exempel.

Frågan är inte vad som kommer påverkas av AI. Frågan är snarare om det finns något område som inte kommer att påverkas. 

– Harald Kjellin

Men forskningen går snabbt framåt. Inom en snar framtid kommer diagnos att ställas utifrån en AI-baserad kartläggning och analys av olika typer av markörer som medfödda arvsanlag, muterade gener, så kallade snp-analyser och de proteiner som produceras i cancercellerna.

Det handlar om enorma datamängder – redan i dag finns det metoder där man får fram uppemot en miljon variabler för en patientprofil.

I augusti 2017 publicerades en studie i Science som demonstrerar den pågående utvecklingen. Ett stort team med forskare från svenska lärosäten har deltagit, med samordning från Kungliga tekniska högskolan (KTH). Genom att analysera proteindata från 8 000 vävnadsprover, vilka representerade 17 vanliga cancerformer, har man skapat den första versionen av en patologiatlas som är fritt tillgänglig för forskarsamhället. Denna breda strategi skapar förutsättningar för fortsatt forskning. En inriktning är att fortsätta studera den karakteristiska förekomsten, uttrycket, av olika proteiner hos olika tumörtyper. En annan är att ta reda på hur sådana mönster speglar behandlingsmöjligheter och överlevnad. Studien lägger även en kunskapsbas för utveckling av nya målinriktade läkemedel.

AI på väg in på kliniken

Ett utvecklingsområde som är nära förknippat med skräddarsydd behandling är artificiell intelligens (AI). Det handlar om att programmera datorer så att de – baserat på så kallade algoritmer – självständigt kan känna igen sammanhang och mönster och göra förutsägelser utifrån dessa.

Ett utvecklingsområde som är nära förknippat med skräddarsydd behandling är  AI och så kallad maskininlärning. Det handlar om att programmera datorer så att  de närmar sig människohjärnans förmåga att  analysera omvärlden, till exempel genom att dra logiska slutsatser.

Det system som fått mest rubriker inom cancerområdet är superdatorsystemet IBM Watson. Tillämpningen IBM Watson for Oncology samlar snabbt ihop relevant forskningslitteratur, överblickar en omfattande kunskapsbank av kliniska data och ger sammanfattande behandlingsrekommendationer. Sedan 2011 har systemet läst in väldiga mängder patientdata tillsammans med stora delar av de senaste årens cancerstudier samt professionella rekommendationer.

Watson används i dag av läkare på mer än 50 sjukhus i 13 länder för bedömning och planering av cancerbehandlingar. Medtävlaren Microsoft tillkännagav nyligen initiativet Healthcare Next som innefattar flera projekt, bland annat InnerEye där syftet är att använda AI- stödd bildanalys för studier och behandling av tumörer.

Gartnerkurvans faser väntar

Som för all ny teknik återstår det för dessa nya verktyg att gå igenom faserna i den klassiska Gartnerkurvan – först hajp, sedan en besviken motreaktion och slutligen ett förhållningssätt i fas med verkligheten. Tillämpningarna för beslutsstöd behöver sannolikt ett par år på sig för att mogna och bli en verkligt användbar del av vårdens vardag. Samtidigt kan de bara utvecklas till användbara verktyg om de testkörs och förbättras i vårdens vardag. Inom sjukvårdssverige har en debatt börjat blossa upp mellan dem som vill avvakta och dem som vill introducera någon form av AI-baserat beslutstöd.


Gartnerkurvan

 

Den så kallade Gartnerkurvan är klassisk inom framtidsforskningen kring ny teknik. Först en överdriven uppmärksamhet kring möjligheterna, långt innan man har tagit itu med de praktiska och kulturella svårigheterna med att införa tekniken. Sedan en motreaktion när den praktiska nyttan har uteblivit. Till sist en anpassning till verkligheten: I det här läget är den nya tekniken en del av vardagen, och kurvans böljande form är sedan länge bortglömd.


När det gäller AI-stödd mönster- och bildanalys är läget lite annorlunda: Här har man gjort häpnadsväckande språng de senaste åren. Rapporterna blir allt fler där AI-nätverk börjar närma sig mänskliga experters förmåga när det gäller att bedöma kliniska underlag. Under 2017 kom forskningsrapporter med intressanta resultat gällande bland annat diagnos av hudcancer, ändtarmspolyper och bröstcancer.

Även i Sverige pågår den här typen av forskning, bland annat på mammografibilder. Men vad som sker på de enskilda områdena är egentligen inte poängen, det viktiga är att inse att AI-baserade system snabbt närmar sig erfarna läkares och patologers förmåga att göra bedömningar.

Skräddarsydd behandling kräver ny sjukvårdsstruktur

Mot bakgrund av den tekniska utvecklingen är det uppenbart att skräddarsydd behandling medför ett paradigmskifte i hur sjukvård bedrivs:

  • Konstant förändring av praxis
    Vårdprogram och riktlinjer kommer att utgöra fundament för en ständigt pågående utveckling och omprövning av kunskapsunderlag och rekommendationer.

  • Enorma flöden av strukturerade data
    Journaldata och kvalitetsdata kommer att behöva samlas in på ett automatiserat, strukturerat och semantiskt standardiserat sätt. De representerar dock bara en liten delmängd av den totala datamängden. Istället är det framför allt diagnostiska data och referensdata i form av gen- och proteinprofiler som kommer att kräva enorma resurser för nätverkstrafik, hantering och långtidslagring.

  • Integrerade system för beslutsstöd och kunskapsförsörjning 
    Diagnostisk profilering och analys av behandlingsutfall kommer att innebära en komplexitet som är större än vad det mänskliga intellektet kan överblicka. Därför krävs AI-system där världens samlade kunnande finns tillgängligt i realtid. Dessa system kommer att kräva en egen infrastruktur, och nya yrkesroller. Det är ett talande faktum att forskarvärlden skriker efter bioinformatiker.

  • Ständig utveckling och utvärdering
    Relationen mellan rutinvård och klinisk forskning kommer att förändras. All insamlad data kommer att utvärderas för utveckling av metoder och processer, samtidigt som translationell forskning blir en löpande verksamhet på alla kliniker, inte bara på universitetssjukhusen. Tillgängliga målinriktade läkemedel och biomarkörer kommer att hanteras som verktygslådor där kombinationsbehandlingar och modifierade protokoll kommer att utvecklas kontinuerligt. Samtidigt äger en process rum där dagens diagnoser spaltas upp i allt mindre underdiagnoser vilket medför att varje patientgrupp blir mindre och mindre. Det innebär att nya protokoll för klinisk prövning och införande måste utvecklas för att på ett patientsäkert sätt genomföra behandlingar, för begränsade grupper, av experimentell karaktär.

  • Internationellt samarbete
    Ovanstående punkter kommer att bygga på ett omfattande internationellt samarbete, inte minst när det gäller sällsynta diagnoser. 

Allt detta innebär ett systemtänkande som inte finns inom svensk sjukvård i dag. Ett viktigt initiativ i rätt riktning är strategiska projektet Genomic Medicine Sweden (GMS). Syftet är bland annat att:

  • Bistå i skapandet av en helt ny it-infrastruktur för precisionsmedicin.
  • Koordinera resurser i form av knowhow, databaser och infrastruktur.
  • Göra tillgången till diagnostiska metoder kostnadseffektiv och lika i hela landet.
  • Bidra till inrättandet av Regionala medicinska genomikcentra (GMC) vid universitetssjukhusen.

Ett uppstartsmöte hölls hösten 2017. Det första projektet var en förstudie med syfte att ta fram ett förslag till hur precisionsmedicin på ett koordinerat sätt kan införas i svensk sjukvård.

Multidisciplinärt samarbete

Ett angeläget forskningsområde kring skräddarsydd behandling är Personalised Cancer Medicine (PCM), som bedrivs i olika omfattning vid flera universitetskliniker. Vid Karolinska Institutet har man etablerat ett särskilt program för PCM-forskning med målsättning att stärka den krävande infrastruktur som behövs. Programmet betonar multidisciplinärt samarbete i både forskning (Team Science) och klinik.

Man har ett starkt fokus på molekylär patologi och på de nya former av tidiga kliniska prövningar som krävs för att utveckla skräddarsydd behandling. KI:s PCM-program tjänar som svensk nod i det Europeiska samarbetet inom Cancer Core Europe, vilket sammanför sju av Europas främsta cancercentra i ett nätverk för klinisk PCM-forskning.

Två nationella konferenser har anordnats under 2016 och 2017.

Hela Cancerfondsrapporten 2018

Vill du få information om vårt arbete för att besegra cancer?

E-post

Genom att gå vidare samtycker jag till att mina personuppgifter behandlas i enlighet med Cancerfondens integritetspolicy.