Vävnadsbild av tumörceller i prostata. Bild: KTH, Science for Life Laboratory
Artikel från KTH – Kungliga Tekniska högskolan

Den här artikeln bygger på ett pressmeddelande. Läs om hur redaktionen jobbar.

Varje prostatacancer är unik och ändrar dessutom sina egenskaper över tid. Men metoderna att spåra olikheterna blir alltmer sofistikerade. Med hjälp av artificiell intelligens går det nu att skanna den kompletta genaktiviteten i en cancervävnad, något som kan bidra till mer skräddarsydda behandlingar.

Det är forskare vid KTH och Karolinska Institutet, verksamma vid Science for Life Laboratory som nu visar hur AI kan bidra till ökad förståelse av hur prostatacancer utvecklas.

Varje cancer är unik och kan ändra egenskaper över tid. Detta faktum beskrivs med begreppet cancerheterogenitet. Ofta finns flera konkurrerande kloner inom en och samma cancertumör. Dessutom ökar ytterligare förvärvade mutationer sannolikheten för att det bildas metastaser.

Även om genetiska förändringar är viktiga för att spåra cancerheterogenitet och utveckling kan de också vara av klinisk relevans, konstaterar Joakim Lundeberg, professor i molekylärbiologi på KTH och verksam vid Science for Life Laboratory.

I en artikel i den vetenskapliga tidskriften Nature Communications visar han och forskargrupper på SciLifeLab att en datadriven AI-metod har potential att bidra till en bättre förståelse av heterogenitet i prostatatumörer och i dess omgivande mikromiljö. Detta med hjälp av data som tagits fram med spatiell transkriptomik, en teknik som utvecklats i samma Science for Life Laboratory..

Se genaktiviteten med blotta ögat
Spatiell transkriptomik kombinerar histologi (vävnadslära) med kvantitativ analys av de aktiva generna,  och är för närvarande den enda metoden som kan ge information om den kompletta genaktivitet (mRNA) från sektioner av cancervävnad, konstaterar Joakim Lundeberg.

– Denna rika informationskälla möjliggör oövervakade AI-metoder för att identifiera genaktivitetsmönster som inte kan ses med blotta ögat. Således kan denna massiva vävnadsgenetiska analys tjäna som en grund för en AI-baserad klinisk utvärdering av cancervävnader samt ge insikt i genuttryck i tumörens mikromiljö. AI hjälper oss helt enkelt till att skapa en databaserad vävnadsanatomi, säger han.

Ytterligare insikter i de mekanismer som ligger till grund för cancer är avgörande för att förstå tumörers progression och för hur patienter svarar på behandling, enligt Joakim Lundeberg

– Användningen av vår spatiella information ger ett betydande bidrag i dessa aspekter, säger han.

Artikeln:
Spatial maps of prostate cancer transcriptomes reveal an unexplored landscape of heterogeneity

Kontakt:
Joakim Lundeberg: joakim.lundeberg@scilifelab.se

Nyhetsbrev med aktuell forskning

Visste du att robotar som ser en i ögonen är lättare att snacka med? Missa ingen ny forskning, prenumerera på vårt nyhetsbrev!

Jag vill prenumerera