Ikke-småcellet lungekræft er den hyppigst forekommende type lungekræft (ca. 85 pct. af tilfælde) og den mest dødelige kræfttype i den vestlige verden. Sygdommens stadie afgør hvilken behandling, der tilbydes. Kun 30 pct.af patienter med denne type kræft er i tidligt stadie ved diagnosetidspunkt og kan behandles med operation - enten alene eller sammen med kemoterapi, eller de kan få lokal strålebehandling. Patienter som er diagnosticeret med fremskreden (dissemineret) lungekræft af denne type behandles med kemoterapi, immunterapi eller mere målrettet (targeteret) behandling Leder af Thorax teamet, overlæge Eric Santoni Rugiu fortæller:

–Målrettet behandling har været i stor udvikling i de sidste 10 år, gives medicinsk og bliver tilbudt patienter, hvor kræftcellerne fx viser bestemte mutationer i EGF-receptoren (et vækstprotein der sørger for at cellerne kan dele sig) eller ALK-fusioner (der også fører til øget celledeling). Mange patienter har god gavn af den målrettede medicin, men der er dog to problemer: En del af patienterne med ovennævnte mutationer i kræftcellerne har ingen effekt af medicinen, og stort set alle patienter ender med at udvikle resistens mod medicinen.

I studiet vil forskergruppen bruge deres opbyggede database over alle patienter diagnosticeret og behandlet for små-cellet lungekræft i Region Hovedstaden, som har fået kortlagt mutationer i deres kræftknude i forbindelse med rutineudredning og opfølgning på Rigshospitalets Afdeling for Patologi i perioden 2018-2023. Databasen er på nuværende tidspunkt den største af sin slags i Norden med data på mere end 5000 patienter. Ud fra databasen, vil forskergruppen identificere patienter, som enten har mutationer i EGF-receptoren eller har ALK-fusioner. Derudover vil forskergruppen finde grupper af patienter, som enten har eller endnu ikke har, udviklet resistens for medicinen. Dette skal bruges til at belyse, hvorfor patienterne udvikler resistens og hvilke molekylære mekanismer, der ligger bag. Forskerteamet vil benytte to metoder, Proteomics og Deep learning.

To metoder viser risiko for udvikling af resistens Proteomics er en meget følsom metode, som identificerer proteiner i vævet. proteomicsanalysen foregår på DTU. Forskergruppen vil kortlægge proteinsammensætningen i kræftcellerne for at se, om der sker ændringer i den under udvikling af resistens og, efter korrelation med kliniske data, forstå hvilken rolle bestemte proteiner har i kræftcellernes resistens på målrettet behandling.

– Viden om proteinerne vil give os en idé til, hvad vi skal målrette ny medicin imod for at opnå et endnu bedre respons på målrettet behandling, siger Eric Santoni Rugiu.

En anden metode, som forskerteamet vil benytte, er avanceret billedanalyse på kræftvævet kaldet Deep learning.  Billedanalyseprogrammet består af digitale algoritmer skabt af kunstig intelligens, der kan opdage mønstre i billederne, som en patolog ikke kan se, herunder mønstre som kan forudsige hvilke patienter, der kan have gavn af målrettet behandling. Seniorforsker Pia Klausen fortæller:

–Det unikke i studiet består i at proteomics-data og Deep learning billedanalysedata vil kunne sammenlignes direkte fordi vi udfører proteomicsanalyse og billedanalyse på de samme vævsprøver. Derfor får vi stor indsigt i, hvad der sker inde i cellerne (Proteomics), som vi kan koble direkte med ændringer i udseende. Tilsammen vil brugen af de to metoder forhåbentlig lede til, at vi finder nogle proteiner, som forudsiger resistens, og som på sigt kan overføres til klinikken. Potentielt vil resultatet betyde at vi kan behandle patienter med småcellet-lungekræft mere individuelt og effektivt, end man kan i dag, siger Pia Klausen

Projektet er et samarbejde mellem Rigshospitalets Afdeling for Patologi og Cell Diversity Lab, DTU, ledet af forskningslektor Erwin M. Schoof. Forskningsgruppen på Afdeling for Patologi er ledet af overlæge, lektor Eric Santoni-Rugiu. For mere information om bevillingen og studiet, kontakt seniorforsker Pia Klausen pia.helene.klausen.01@regionh.dk