Computerprogram kan forudsige, hvor lungekræft-tilbagefald rammer

En statistisk model, udviklet af danske forskere, kan forudsige, hvor patienter med ikke-småcellet lungekræft, der ikke kan opereres, vil få tilbagefald af sygdommen. Målet er at kunne føre til en mere individualiseret behandling af lungekræft.

”Vi håber at få et værktøj, som vi kan bruge til vores næste kliniske forsøg, hvor vi vil gå ind og tilbyde en mere personlig behandling. Det skal i sidste ende undersøges i kontrollerede forsøg, men vi har en helt klar forventning om, at patienterne bliver bedre udvalgt til de forskellige behandlinger ved brug af denne model,” fortæller en af initiativtagerne til projektet, professor Ivan Richter Vogelius fra Onkologisk Afdeling på Rigshospitalet.

Forud for det nye projekt går et projekt finansieret af Kræftens Bekæmpelse, hvor forskerne har vist, at man ud fra kliniske data og PET-scanninger med rimelig sikkerhed kan forudsige, hvilken del af det syge væv der med størst sandsynlighed resulterer i tilbagefald for patienten over tid med den nuværende behandling.

Den model, som forskerne har udviklet, er en statistisk model, som bruger en række oplysninger om patienten og patientens tumor til at beregne sandsynligheden for, hvor patienten vil få tilbagefald af sygdommen.

”Når man har givet de her informationer, kan man i en app gå ind og se sandsynligheden for, hvilke af de enkelte læsioner der bliver det første sted med tilbagefald. Hvis en lungelæsion f.eks. har et sukkeroptag på 10, er det sandsynligt, at det er den læsion, der kommer igen, hvorimod vores data viser, at f.eks. en lymfeknude-metastase i samme patient med lavt sukkeroptag ikke har nær den samme risiko for at blive et problem,” siger Ivan Richter Vogelius.

Resultater fra det første projekt er for nylig blevet publiceret i tidsskriftet Journal of Thoracic Oncology, og app’en er tilgængelig på nettet. Men før forskerne kan begynde at udbrede modellen, skal den valideres uden for Rigshospitalet, hvor det første projekt har fundet sted.

Åbner op for personlig behandling

Det nye projekt har dels til formål er at få skabt et netværk, hvor databaserne fra de forskellige hospitaler bliver koblet sammen. Dels skal det bevise, at modellen holder vand, fortæller Ivan Richter Vogelius.

”Vi har en klar forhåbning om, at viden om den enkelte patients profil kan bidrage til at udvælge de rigtige patienter til forsøg – f.eks. for at finde ud af om strålebehandlingen i sig selv skal ændres, eller om der skal suppleres med kirurgi,” siger han og uddyber:

”Meget aggressiv lokal stråling eller kirurgi er måske ikke det rigtige til en patient, som har størst risiko for spredning af sin sygdom. Omvendt er det dumt at give den samme dosis stråling mod hele det sygdomsramte område, som vi gør nu, hvis vi på forhånd kan se, at det er en lille læsion ude i lungen, der bliver problemet.”

I første omgang vil værktøjet være en hjælp til den behandlende læge, mener Ivan Richter Vogelius. Han håber på sigt, at det også vil komme patienterne til gavn.

”Lægen kan bruge informationen som input til at vurdere den enkelte patients risikoprofil, når han eller hun sidder med patienten. Ofte er det i klinisk rutine nødvendigt at gå en anelse på kompromis med dækningen af tumoren for at undgå for meget bestråling af det omkringliggende væv. Når man skal vurdere en klinisk plan, er det derfor godt at vide, at man ikke går på kompromis med de områder, hvor der er allerstørst sandsynlighed for tilbagefald,” siger han og fortsætter:

”Det vigtigste for mig som videnskabsmand er dog, at det har perspektiv til at hjælpe lungekræftpatienter ved at gøre noget andet end det, vi gør i dag, hvor prognosen med den nuværende behandling desværre er meget ringe.”

Der skal inkluderes cirka 500 patienter fra hele landet i studiet, og Ivan Richter Vogelius forventer, at resultaterne ligger klar om et år eller to.