Det finns ett stort behov av att vidareutveckla det screeningprogram vi har för bröstcancer med anpassning till kvinnans individuella risk i syfte att upptäcka fler tumörer i tid. Det sker även en snabb utveckling av olika behandlingsalternativ för bröstcancer och det ställer större krav på detaljerad bildinformation om hur tumörerna svarar på behandlingen.
I min forskargrupp provas nya sätt att förbättra screening, diagnostik och behandlingsutvärdering vid bröstcancer med hjälp av bilder. I tre pågående och kommande projekt använder vi följande: • en stor databas med röntgenbilder och tumörinformation inklusive genetisk information för att uppskatta kvinnors risk för bröstcancer samt användning av AI för tidig upptäckt • en laserbaserad metod som ger vävnadsinformation för säker diagnos och utvärdering av behandlingssvar • magnetkamera för att mäta syrebrist i tumörer för att karaktärisera bröstcancer samt utvärdera behandlingssvar
Vi vill att ännu fler kvinnor ska få sin bröstcancer upptäckt i tid. I nästa steg vill vi att rätt sorts behandling ges i rätt tid till rätt patient. Det är vår förhoppning att med nya bildmetoder kunna visa att vävnadsinformation och mätning av syremättnad kan ge säkrare diagnos av brösttumörer och hur de svarar på behandling utan behov av provtagning med nål. På så vis kan vi snabbare införa både individualiserad screening och i högre grad anpassa behandlingen på ett skonsamt sätt för den enskilda patienten.