En cancerpatients cancerceller är inte homogena. Individuella celler kan ha olika svar på kemoterapi och hormonterapi, samt varierande förmåga att bilda metastaser. Personliga funktionella läkemedelsscreeningundersökningar kan testa vilket läkemedel som har bredast verkan på en patients cancercellpopulationer utanför kroppen, och kan därmed hjälpa onkologer att välja den optimala behandlingen vid en given tidpunkt.
Precisionen i sådana personliga läkemedelsscreeningundersökningar beror dock i hög grad på korrekt tolkning av så kallade bright field mikroskopibilder. Ofta tolkas resultaten på ett sätt som kan missa skillnader i mindre cellsubpopulationers respons. Moderna metoder för datorseende (dvs. artificiell intelligens, 'AI' använd på bilder) har gång på gång visat att datorer kan matcha och ibland överträffa människors förmåga att känna igen komplexa mönster och objekt i bilddata.
Tyvärr används denna teknologi sällan inom cancer- och cellbiologisammanhang, eftersom forskare från datavetenskap och cellbiologi sällan interagerar. Som en konsekvens saknar forskare inom datavetenskap generellt förståelse för vilka cellbiologiska problem som saknar lösningar, och tvärtom saknar cellbiologer förståelse för vilka AI-metoder som kan användas för att adressera biologiska frågor.
Det ansökta projektet har just detta syfte: Att datavetare och cancer-cellbiologer tillsammans utformar de precisa experiment och använder de särskilt lämpliga humana cellinjer som krävs för att skapa träningsdata, som kan träna en kraftfull AI-modell för att känna igen vävnadsfenotyper som tyder på malign cancer i patientceller i personliga funktionella läkemedelsscreeningar. Som en extra styrka kommer modellen att lära sig från både den rumsliga och tidsmässiga dimensionen av bilddata, vilket ännu inte är standard. Projektet utgår från bröstcancer, men kommer på sikt att vara relevant för andra typer av cancer.
I sin första publikation som huvudförfattare har doktorand Nanna Skeltved visat att cancer kan botas med hjälp av ett malariaprotein kopplat till en immunaktiverande antikropp. Detta är möjligt eftersom de flesta cancerceller har en sockerstruktur på ytan som malariaparasiten binder till.
Sambandet är att moderkakan, där parasiten kan binda, utvecklas mycket snabbt, vilket också är fallet med de flesta cancerformer. På detta sätt kan vi rikta och aktivera immunsystemets T-celler för att attackera cancerceller. Dessa bispecifika antikroppar har stor potential inom cancerimmunterapi eftersom de riktar behandlingen, vilket reducerar mängden av biverkningar.
Det vi har fått medel från NEYE-Fonden för är att arbeta på att omvandla proteinet till en produkt bestående av mRNA för att förenkla och minska produktionskostnaderna, minska risken för stabilitetsproblem och potentiellt uppnå bättre inträngning i tumörer.
Det finns ett stort behov av att utveckla nya behandlingsmetoder som syftar till att kombinera olika behandlingar hos patienter. Därför kommer vi också att inkludera aktivering av antigenpresenterande celler i immunsystemet. Vi hoppas kunna visa att rätt dosering av en kombinationsbehandling kommer att minska antalet behandlingar och mängden av aktiv substans för att undvika biverkningar, allt till fördel för patienten.
Projektet är en fortsättning på ett Novo Nordisk Fondens Tandem-projekt, som undersöker behandling av tarmcancer. Här kan immunaktivering genomföras som preoperativ behandling. Detta kommer potentiellt att ge en ideal lösning för patienter med hög risk att utveckla metastatisk sjukdom efter cancerkirurgi.
Prostatacancer är en av de vanligaste cancerformerna bland män (dansk statistik) och antalet nya diagnoser förväntas öka i takt med den åldrande befolkningen. Syftet med detta projekt, som stöds av NEYE-Fonden, är att förbättra och skräddarsy behandlingen av patienter med klinisk lågrisk för prostatacancer.
Dessa patienter erbjuds ofta aktiv övervakning istället för ingripande behandling för att minska behandlingsrelaterade biverkningar som inkontinens och impotens. Dock övergår 30% ändå till operation inom 4 år, vilket tyder på att vissa patienter, vars prostatacancer kliniskt bedöms som lågrisk, är underbehandlade i aktiv övervakning. Bristen på verktyg för att identifiera vilka patienter som säkert kan vara i aktiv övervakning utgör ett stort kliniskt problem, och det finns behov av nya metoder för att skräddarsy aktiv övervakning.
I en förstudie fann vi att klinisk lågrisktumörer molekylärt kan delas upp i två undergrupper med olika grad av sjukdomsaggression. I detta projekt kommer vi att utveckla en molekylär riskprofil som kan identifiera dessa undergrupper och hjälpa till att fatta rätt behandlingsbeslut. Detta kommer vi att uppnå genom att undersöka genuttryck i cancerceller samt celler i den omgivande mikromiljön i tumörer med olika aggressivitet.
Den molekylära riskprofilen har potentialen att identifiera patienter vars övervakning säkert kan trappas ner, de vars övervakning kräver upptrappning, och de som bäst gynnas av ingripande behandling direkt. Detta projekt är det första steget mot mer skräddarsydda behandlingsval för patienter med klinisk lågrisk prostatacancer.
Kan vi bli bättre på att hitta kvinnor med äggstockscancer tidigt?
Forskningsprojektet "Diagnostisering av Ovariecyster – DOC-studien" ska bidra till att malign äggstockscancer hos kvinnor upptäcks och behandlas tidigare. Forskningsprojektets mål är att undersöka och utveckla förbättrade metoder för att fastställa äggstockscancer i ett tidigare sjukdomsstadium samt skilja det från kvinnor med benign sjukdom i äggstocken med större säkerhet. På så sätt kan vi säkerställa den bästa behandlingen för båda patienttyperna.
Forskningsprojektet stöds av NEYE-Fonden och Kræftens Bekæmpelse och förväntas kunna bidra till att fler kvinnor med äggstockscancer upptäcks och behandlas tidigare, samtidigt som färre kvinnor med benign sjukdom utsätts för onödig canceroro eller hantering på högspecialiserade avdelningar.
Hos upp till var tionde kvinna som får bröstcancer diagnostiserad, beror sjukdomen på en ärftlig förändring i en gen även kallad en genvariant. För närvarande är det endast möjligt att identifiera den underliggande genvarianten i mindre än hälften av de ärftliga fallen av bröstcancer på grund av bristande kunskap.
Detta forskningsprojekt, som stöds av NEYE-Fonden, syftar till att identifiera några av dessa okända ärftliga genvariationer. Projektet inkluderar en analys av hela arvsmassan från 100 kvinnor med bröstcancer av tydligt ärftlig karaktär, men där man inte har kunnat identifiera den underliggande genvarianten. Baserat på analysen kommer vi att undersöka om vi kan peka ut nya gener som orsak till bröstcancer.
När den underliggande genvarianten är känd kan läkaren anpassa behandlingen till den enskilda patienten, vilket kan förbättra behandlingsresultaten och minimera biverkningarna. Det kommer även att vara möjligt att undersöka om släktingar bär på den ärftliga genvarianten och därmed löper ökad risk att utveckla bröstcancer. Visar det sig vara fallet, kan de erbjudas förebyggande behandling och ökad kontroll i syfte att tidigt upptäcka en eventuell cancertumör.
Vi hoppas därmed att detta projekt kan bidra till att förbättra behandlingen av bröstcancerpatienter och öka möjligheterna för förebyggande av bröstcancer hos deras anhöriga.
