Akre, Olof – ProMort: a Program for prediction of Mortality in prostate cancer

Bakgrund

Ett huvudproblem vid behandling av prostatacancer är att dagens utredningar inte identifierar vilka som har behandlingskrävande sjukdom, vilket leder till omfattande över- och underbehandling. Vi behöver bättre prognosmarkörer för att skräddarsy behandlingarna bättre till patienterna. Problemet är att prostatacancer ofta växer långsamt och det är svårt att över lång tid studera prognos. Därför har vi använt Nationella Prostatacancerregistret för att följa upp 140 000 män i upp till 20 år och kunnat identifiera 1500 män (fall) som dött av sin prostatacancer och 1500 kontrollpersoner.

Beskrivning

Vi har rekvirerat fallen och kontrollernas diagnostiska patologiglas, scannat och granskat om dem med moderna riktlinjer. Sedan har vi extraherat arvsmassa från vävnaden från biopsiproverna och i pilotstudier visat att arvsmassa kan studeras i så gammal vävnad. Nu ska vi i hela materialet identifiera molekylära markörer i arvsmassan som kan ge prognostisk information. Vi ska även använda artificiell intelligens för att 'träna' datorer till att känna igen mönster i patologibilderna som är associerade med död. Vi använder sedan matematiska modeller för att ta fram en modell som bättre skiljer ut män med hög risk från män med låg risk.

Mål

Syftet med projektet är att utveckla ett nytt prognostiskt verktyg så att vi kan ge rätt behandling till rätt patient. Om vi lyckas hitta bättre prognosmarkörer så kommer vi med hjälp av patientens olika tumördata kunna göra en mer exakt förutsägelse om risken för en enskild patients att dö i sjukdomen under en viss tidsperiod och därmed blir det lättare att ge patienten råd om vilken behandlingsstrategi som är lämpligast.