AI-metodik för bättre diagnos av hjärntumörer

Barncancerfonden stödjer ny medicinsk teknik som kan ge bättre diagnos och effektivare behandling

Barncancerfonden utlyser varje år projektanslag inom området medicinsk teknik. Kliniker, teknikforskare och företag kan söka och syftet är att belysa och lösa barnonkologiskt relevanta problem av medicinteknisk karaktär men också möjliggöra anpassning av befintlig medicinsk teknik till cancerdrabbade barns behov. I årets ansökningsomgång har sex projekt beviljats medel och flera av dem ska utveckla tekniker att kunna ställa mer exakta diagnoser, en förutsättning för att kunna ge effektivare och mer skräddarsydd behandling.

I november fattade Barncancerfonden beslut om vilka projekt som får stöd inom ramen för utlysningen av medicinsk teknik. Totalt delar sex projekt på 9 500 000 kr.

Ett av projekten ska använda artificiell intelligens, AI, för att få fram bättre diagnostik av barn med hjärntumörer. Projektet leds av Neda Haj-Hosseini, universitetslektor och docent inom medicinsk teknik vid Linköpings universitet, och beviljades redan 2021 ett ettårigt anslag och då projektgruppen under året vidareutvecklat teknikerna får de nu fortsatt stöd under kommande tre år.

AI-metodik för bättre diagnos av hjärntumörer

Tumörer i det centrala nervsystemet är den näst vanligaste cancerformen hos barn. Behandlingen kan många gånger vara lång och komplicerad och innefatta en kombination av neurokirurgi, kemoterapi och strålbehandling. Diagnos och utvärdering under och efter behandling baseras på medicinska bilder, oftast magnetresonanstomografi (MRT) och histopatologi, d.v.s. analys av vävnadsprover efter operation. Genom MR-bilderna kan neuroradiologen beskriva tumörens lokalisation, utbredning och utseende. Ytterligare stöd inför operationsplanering, behandling och uppföljning kan fås genom en så kallad ”icke invasiv biopsi” där en dator tränas för att ta fram en automatisk vävnads-klassificering av tumören och omgivande patologiska vävnadstyper, exempelvis tumör-utbredning och -infiltration, nekros samt ödem.

Projektet går ut på att implementera AI-analys av stora mängder MRT och histopatologi bilder av hjärntumörer hos barn för att få fram och etablera metoder för diagnostik av tumörer i centrala nervsystemet hos barn och ungdomar så att tekniken kan bidra till att behandlingen blir mer individanpassad och skräddarsydd.

Neda Haj-Hosseinis grupp har redan testat metoden för tumörklassificering och segmentering av radiologi- och histologibilder av hjärntumörer från vuxna samt AI-baserad diagnostik av tumörer i centrala nervsystemet hos barn utifrån MRT-data och de visar rätt hög noggrannhet för att klassificera tumörtyper.

– Vi ska nu optimera den AI-baserade icke-invasiva diagnostiseringen av hjärntumörer och utvärdera metodens träffsäkerhet i jämförelse med analys av histologibilder.

Internationellt samarbete

Neda Haj-Hosseinis forskargrupp samarbetar med Children’s Brain Tumor Network (CBTN) i USA samt svenska Barntumörbanken (BTB), en nationell biobanksinfrastruktur inom barncancerområdet. Kärnforskargruppen i Linköping består av Neda Haj-Hosseini (docent, medicinsk teknik), Anders Eklund (docent, bildvetenskap), Iulian Emil Tampu (doktorand, medicinsk teknik), Peter Lundberg (professor, överingenjör, MR-fysik), Per Nyman (doktorand, överläkare, barnonkologi), Ida Blystad (PhD, överläkare, neuroradiologi) och Johanna Nordmyr (överläkare, neuropatologi).

– Vår ambition är att skapa förutsättningar för andra forskare att ta del av data och på så sätt bidra till fortsatt utveckling. För att metoderna ska bli kliniska standardmetoder behöver de valideras i ett större sammanhang och att vi har tillgång till och kan hantera stora mängder data.

Stegvis finansiering

Barncancerfondens satsning på medicinsk teknik ska bidra till ökad användning av ny teknik inom barnonkologin, både vid diagnos, behandling och uppföljning.

Britt-Marie Frost, Barncancerfondens forskningschef, tycker också att utlysningen inom Medicinsk teknik är ett bra sätt att fånga upp och testa projekt som sedan kan få längre stöd om de når sina mål:

– Vi behöver mer tvärvetenskaplig forskning för att lösa framtida utmaning inom många områden. Linköpings universitet är världsledande på forskning inom området medicinsk bildvetenskap, avancerad bildbehandling samt omvandling av enorma mängder data så det är jättekul att de är aktiva inom barnonkologi. AI-projektet visar också att vi har hittat en bra modell för att hitta de mest lovande projekten genom att bevilja ettåriga startanslag. Ser vi bra resultat efter det första året går vi in och satsar mer pengar.

Samtliga projekt som får medel i Barncancerfondens utlysning i Medicinsk teknik är:

  • Neda Haj-Hosseini, institutionen för medicinsk teknik, Linköpings universitet: Förbättrad diagnostik av hjärntumörer hos barn med hjälp av radiologi, digital patologi och AI (2 700 000 kr under 3 år)

  • Fredrik Westerlund, Biologi och Bioteknik, Chalmers tekniska högskola: Förbättrad diagnos för barn med leukemi genom modern DNA-analys (2 000 000 kr under 2 år)

  • Jessica Nordlund, Medicinska vetenskaper, Uppsala universitet: En maskininlärningsmetod för molekylärgenetisk klassificering av barnleukemi (2 000 000 kr under 2 år)

  • Örjan Smedby, institutionen för Medicinteknik och Hälsosystem (MTH) Kungl. tekniska högskolan: Bättre vård för hjärntumörer hos barn med nya bildverktyg (1 000 000 kr under 1 år)

  • Björn Önfelt, institutionen för tillämpad fysik, Kungl. tekniska högskolan: Multiplex cellulär analys av tumörmikromiljön hos neuroblastom (1 000 000 kr under 1 år)

  • Stefan Scheding, Laboratoriemedicin, Lunds universitet: Akustiskt isolerade extracellulära vesiklar som nya markörer för akut lymfoblastisk leukemi (800 000 under 1 år)

Av 14 inkomna ansökningar beviljades 6 (beviljandegrad 43 procent) med ett totalt belopp på 9 500 000 kr.