Digital tvilling ska hitta rätt läkemedel

Vilka läkemedel passar bäst för en viss person och en viss cancer? I ett forskningsprojekt ger patientens digitala tvilling svar på frågan innan behandlingen ges till patienten. 

Tre personer arbetar i ett laboratorium.
På laboratoriet vid Linköpings universitet. Huan Zhang, Enn Jung Lee (med pipett) och Xin Xiu Li. Foto Magnus Johansson, Linköpings universitet.

De cancerbehandlingar som finns idag hjälper inte alla patienter. Det kan vara svårt att veta vilket läkemedel som läkaren och patienten ska välja att pröva först.

– Vi forskar på tjocktarmscancer och en sådan cancer är ofta väldigt komplicerad. Samma tumör kan innehålla flera olika typer av tumörceller. Och så finns det andra celler, till exempel vävnadsceller och immunceller som också har stor betydelse för hur cancern utvecklas, säger Mikael Benson, professor vid centrum för individualiserad medicin vid Linköpings universitet.

Det är därför svårt att ta ett prov från en tumör hos en patient och köra genetiska analyser på alla celler samtidigt. Istället använder forskarna en metod som kan analysera varje cell för sig.

Det genererar i sin tur väldigt mycket data och information. För att få ordning på detta bygger forskarna modeller av hur informationen hänger ihop i datorn. Alla olika celler, DNA och proteiner och information om hur cellerna kommunicerar med varandra ingår i dessa nätverksmodeller.

Det är som att analysera ett fotbollslag fast mycket mer avancerat.

Mikael Benson

– Det är som att analysera ett fotbollslag fast mycket mer avancerat. Vi vill veta vilka de starkaste spelarna är i motståndarlaget och förstå hur de samspelar med varandra. Då kan vi blockera passningarna mellan till exempel forward och mittfältare, förklarar Mikael Benson.

Han jämför också med tunnelbanenätet. Det gäller att ha koll på knutpunkter och flaskhalsar när man ska få trafiken att flyta i ett sådant nätverk. Eller när man vill stänga av vissa delar av det.

Databehandlar cancern

Nätverksmodellen är patientens digitala tvilling. När den finns på plats sätter forskarna igång och behandlar tvillingen med läkemedel. Fast allt sker i algoritmer i datorn. Mikael Benson kallar det att databehandla cancern. På det sättet går det att testa ett stort antal olika läkemedel och hitta det som passar bäst för en viss patient. Innan den verkliga patienten får läkemedlet på riktigt.

grafisk bild över nätverk mellan celler
Illustration av en nätverksmodell vid tjocktarmscancer. Den visar hur olika celler samverkar och signalerar till varandra hos en viss patient. Bild: Mikael Benson.

Jämförelser i zebrafisk

Ännu så länge är detta ett forskningsprojekt men målet är att de digitala tvillingarna ska bli en del av sjukvården inom några år. Innan forskarna kommit dit måste de kontrollera att metoden verkligen fungerar och ger rätt svar. För att verifiera detta sprutar forskarna in patientens tumörceller i tidiga foster av zebrafiskar. Tumörceller från samma patienter används alltså dels för att skapa de digitala tvillingarna, och dels för försöken på zebrafiskarna.

När fiskarna matas med cancerläkemedel kan forskarna se om tumörcellerna dör eller inte eftersom fiskarna är genomskinliga. Resultaten jämförs med dem som de digitala tvillingarna ger. Så småningom behöver också metoden testas på patienter innan den är färdig att använda.

Experter från hela världen

Forskningsprojektet är ett stort internationellt samarbete. Vävnadsproverna kommer från patienter i Sverige och forskningen leds från Linköpings universitet. Forskare inom allt från genteknik till datoralgoritmer och djurstudier vid universitet i bland annat USA, Spanien och Sydkorea arbetar för detta. 

– Forskningen finansieras av Cancerfonden. Jag vill verkligen tacka alla er som bidrar med gåvor så att vi kan forska, säger Mikael Benson.


Läs mer om digitala tvillingar hos Swedish Digital Twin Consortium.


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.