”Vi kommer behöva en arsenal av olika diagnostiska metoder”
Av Vägen till Johan Hartmans tjänsterum bjuder på en snabbtur genom patologikliniken på Cancercentrum Karolinska i Solna, och där råder en febril aktivitet.
I sal efter sal arbetar läkare och tekniker med att ta hand om prover och vävnadsmaterial som skickats in från vårdavdelningar och öppenvård för analys. Materialet vägs och mäts, delas och skärs igenom, fixeras i formalin, kapas i bitar och blir till små vävnadsklossar i paraffin.
Varje kloss snittas sedan manuellt i tunna, tunna skivor och läggs på mikroskopiglas.
Därpå kommer det sista momentet – digitaliseringen. Glasen skannas och blir till bilder som var och en innehåller enorma mängder data, som därmed blir tillgängliga för analys utan att man ens behöver plocka fram mikroskopet.
– Den delen är ny, vi körde igång den för bara några år sedan. Och det är bara den senaste månaden vi har gått över till att göra allt digitalt, berättar Johan Hartman.
Johan Hartman är överläkare i klinisk patologi vid Karolinska universitetssjukhuset och professor i tumörpatologi vid Karolinska institutet. Hans egen forskargrupp på Karolinska institutet fokuserar på precisionspatologi, huvudsakligen inom bröstcancer. Det handlar om att med hjälp av avancerade verktyg ta fram metoder för att ställa bättre diagnoser, matcha rätt patient med rätt behandling, och göra säkrare riskbedömningar.
Den pågående digitaliseringen öppnar väldiga möjligheter, framhåller han, eftersom bilderna från mikroskopiglasen har ett sådant djup och innehåller så mycket data, mycket mer än vad exempelvis en radiologibild gör.
Ett viktigt spår för Johan Hartmans forskning finns just inom bilder och AI, där gruppen bygger upp stora kohorter med patienter, som kopplas till bilder och information om deras behandlingar och sjukdomsprogression.
– På det sättet kan vi träna AI-system till att förutsäga risken för patienterna att få tillbaka sin sjukdom och – förhoppningsvis – framöver kunna förutsäga vilka behandlingar de behöver, baserat på bilderna. Det är information som man i dag inte kan få ut av radiologi, säger Johan Hartman.
I ett annat spår tar forskargruppen mer sikte på genomik och transkriptomik, och där använder man nya spatiella teknologier i samarbete med andra KI-forskare.
– Vi tittar på heterogeniteten hos cancertumörer. Vi vet i dag att de har olika uppbyggnad i olika delar och den komplexiteten kan man förstå med spatiella tekniker som kan läsa av RNA eller DNA nästan på cellnivå. Det är också komplext – och häftigt – när man kan kombinera det med informationen från bilder och sekvensering.
Syftet är att kunna ställa bättre diagnoser, men också att kunna precisera vilka patienter som kan ha nytta av vilka behandlingar.
– Det finns många nya behandlingar och vi vet att vi kommer behöva en arsenal av olika diagnostiska metoder om vi ska kunna träffa rätt.
Tillsammans med forskarkollegan Mattias Rantalainen på Karolinska institutet har han grundat start up-bolaget Stratipath, som har utvecklat en produkt, ett slags molnbaserad modell för bildanalys, som är CE-märkt och i dag är i bruk på svenska sjukhus.
– Det är den första i sitt slag i världen som kan ge prognostisk information, det vill säga berätta hur det kommer att gå för bröstcancerpatienten. Tidigare teknologier har baserats på genuttryck, men det är få patienter som får tillgång till de analysmetoderna. Du kan få en helt annan tillgänglighet och snabbare resultat med AI.
Inom mammografi och screening har studier på senare år visat att AI-verktyg delvis kan ersätta röntgenläkarna. Johan Hartman tror att genomslaget på sikt kommer att bli ännu större inom patologin, just för att mikroskopibilderna innehåller så mycket information.
Och utvecklingen går väldigt fort just nu. Johan Hartman tror att AI-systemen inom ett par år kommer att göra en stor del av jobbet, och att patologernas roll mer blir att hantera informationen och sätta sin stämpel på den.
– Hade du frågat mig för ett år sedan hade jag nog sagt att vi patologer aldrig kommer att ersättas av AI-system, utan på sin höjd kommer det att vara ett beslutsstöd. Men med de senaste arbetena som publicerats på området börjar jag faktiskt undra, säger han.
Hade du frågat mig för ett år sedan hade jag nog sagt att vi patologer aldrig kommer att ersättas av AI-system
– I dag finns det system, även om de är i proof of concept-skede, som kan ställa färdiga diagnoser efter bilder, säga vilken cancerform det är, komma med rekommendation om vidare utredning, och även säga vilken prognos patienten har. Om vi ser den här utvecklingen på bara några år undrar jag var vi kommer att vara om fem år.
I grunden är det en god utveckling, menar han. Även om vi i dag lever i en värld där vi vill ha människor som trycker på knappen, så är det inte givet att det kommer att förbli så.
– Om och när vi ser att det finns system som är klart bättre, och gör att patienterna får bättre behandling och bättre överlevnad – ja, då är det ju det vi ska använda, tycker jag. Oavsett om det är en dator eller en människa.
Artikeln är en del av vårt tema om Intervju.