Brystkreft er den viktigste årsaken til dødelig kreft hos kvinner i verden. Men satsing på forskning har gitt verdifull kunnskap som påvirker behandlingen positivt. Vi vet allerede svært mye om mekanismene bak brystkreft, og kan dele sykdommen i undergrupper basert på svulstenes egenskaper. Dette påvirker hvordan vi skal angripe kreften og har gitt bedre tilpasset behandling av pasientene og flere som overlever diagnosen.
Nå vil forskerne gjøre kreftbehandlingen enda mer effektiv ved hjelp av matematiske modeller.
– I dette prosjektet skal vi sammen med våre samarbeidspartnere fra Avdeling for Biostatistikk, Alvaro Köhn-Luque og Arnoldo Frigessi, bruke matematiske modeller for å finne ut, på forhånd, hvilke kombinasjoner av behandling som gir størst sannsynlighet for å fungere for pasientene, forklarer professor Vessela Kristensen, som leder EU-prosjektet.
Ved å bruke data for å teste ut ulike kombinasjoner av kreftbehandling er målet å kunne forutsi rett behandling til rett pasient på en mer effektiv måte.
Uendelig mange kombinasjoner av behandling
Selv innenfor hver undergruppe av brystkreft opptrer sykdommen svært ulikt og kreftsvulster utvikler seg forskjellig fra pasient til pasient. Så til tross for solid erfaring fra kliniske utprøvinger, er det mange pasienter som ikke får god nok behandling.
Kanskje burde pasienten få andre medikamenter, en kombinasjon av flere medikamenter i en annen dose eller i et annet intervall. Da får vi potensielt et uendelig antall med kombinasjoner av behandling.
– Vi har veldig mange kombinasjonsmuligheter for kreftmedisiner og ikke alle kan testes ut i kliniske utprøvinger. Både fordi det er utrolig dyrt og fordi det tar lang tid å gjøre slike studier, sier Kristensen.
Kliniske utprøvinger på data
Så tanken med RESCUER-prosjektet er å gjøre slike utprøvinger raskere og mer effektivt ved å gjøre det i datamaskinen. De skal lage en modell av svulsten på data, en såkalt «in silico»-svulst, hvor de kan simulere reelle biologiske prosesser i et kunstig miljø.
– Pasientene må få behandling etter medisinske retningslinjer. En lege kan medisinere en pasient én gang, mens med svulstene i dataen så kan man prøve og feile så mange ganger man vil. Derfor lager vi parallelle kliniske utprøvinger i datamaskinen for alle pasientene våre, forklarer hun.
– Så ser vi på hver eneste dose av disse medikamentene og hvor ofte de bør gis. Hvor mange kreftceller måler vi etter for eksempel én uke, seks uker, ni uker?
Ligninger basert på pasientdata
For å lage modeller av svulsten bruker de ulike parametere eller betingelser fra pasientdata. Informasjonen sier noe om hva slags type svulst pasienten har, hvor stor den er, hvor mange celler den har, hvor stor delekapasitet den har og hva slags mutasjoner akkurat denne svulsten har.
Informasjonen kommer fra utredning og behandling av pasientene, som mammografiundersøkelser, ultralyd, MR-bilder, molekylære parametere og celleforandringer målt ved ulike tidspunkter.
– Vi måler alle parameterne og putter disse inn i modeller. Parameterne er reelle, de er målt i reelle mennesker. Så lager vi differensielle ligninger på hvordan svulsten vil vokse eller krympe basert på ulike betingelser, forteller hun.
Målet er å klare å analysere seg frem til de riktige parameterne ved å gjøre det mange nok ganger. Altså finne ut hva de trenger å måle i en svulst for å kunne forutsi hva som vil være riktig behandling for hver enkelt pasient.
– For hver gang vi gjør den prediksjonen, så har vi forhåpentligvis det slik at vi kommer raskere og raskere i mål, sier Kristensen.
Konvergensmiljøet PERCATHE
EU-prosjektet er et internasjonalt samarbeidsprosjekt som har sprunget ut fra konvergensmiljøet PERCATHE ved UiO Livsvitenskap.
– Prosjektet startet gjennom et samarbeid vi har med Avdeling for Biostatistikk med Köhn-Luque og Frigessi. RESCUER er en fjær i hatten til dette konvergensmiljøet som nå har vokst til å bli et internasjonalt EU-prosjekt, sier Kristensen.
I prosjektet vil det være onkologer, patologer, radiologer, matematikere, statistikere og molekylærbiologier. Det vil si både klinisk og matematisk ekspertise med deltakelse fra eksperter i mange land. Kristensen og kolleger skal se på biologien rundt brystkreften. Frigessi og Köhn-Luque har ansvaret for den matematiske modellen og skal, sammen med samarbeidspartnere fra Cambridge, teste hvilke kombinasjoner som er best.
Til topps i verdens største forskningsprogram
EUs program Horisont2020 er verdens største forskningsprogram. Det er stor prestisje og svært vanskelig å nå til topps i konkurransen om midler. Både Institutt for klinisk medisin og Det medisinske fakultet er svært stolte over at prosjektet RESCUER ledet av Vessela Kristensen har nådd gjennom nåløyet som koordinatorprosjekt.
– Mine gratulasjoner går til Vessela Kristensen og medarbeidere som har lykkes i konkurransen om å få forskningsmidler fra Horisont2020 og den anerkjennelsen dette innebærer. Kristensens forskning har vist høy kvalitet over mange år. Hun har lykkes med å sette sammen et svært godt og innovativt team for å besvare spennende forskningsspørsmål. Jeg vil spesielt fremheve det gode samarbeidet mellom OUS og UiO som en viktig suksessfaktor for prosjektet, sier forskningsdekan Jens Petter Berg.
Stort internasjonalt nettverk
Partnere i prosjektet er OUS, NTNU, University of Helsinki, University of Cambridge, Leuven University, Belgium, Rutgers, the state University of New Jersey, University of Barcelona, Karolinska Institutet The Interdisciplinary Center Herzliya partnere i prosjektet.
I tillegg samarbeider de med Hospital Clinic De Barcelona, University Hospital Erlangen, Institut Fur Frauengesundheit Gmbh, French Alternative Energies and Atomic Energy Commission, Nantomics Llc, IDIBAPS og Vib Vzw.
Kontakt
- Vessela Kristensen
- Alvaro Köhn-Luque
- Arnoldo Frigessi
- Magnus Seierstad
- Om RESCUER (ekstern nettside)