Eirini Polymeri: AI som stöd för individualiserad behandling av prostatacancer
AI-baserad bildanalys kan bidra till förbättrad bedömning av patienter med prostatacancer och optimerad planering av strålbehandling. Eirini Polymeris forskning visar att metoden kan användas kliniskt.
EIRINI POLYMERI
Disputation: 4 april 2025 (klicka för mer information)
Doktorsavhandling: Artificial intelligence-based organ and tumour segmentation in prostate cancer patients. Studies on PET/CT and pre-treatment CT scans
Ämnesområde: Radiologi och bildbehandling
Sahlgrenska akademin, Institutionen för kliniska vetenskaper
Prostatacancer är den vanligaste cancerformen hos män i Sverige. För att bedöma tumörens utbredning används positronemissionstomografi (PET) och datortomografi (DT), se faktaruta längst ner. Men sambandet mellan tumörens spridning på bilderna och patientens prognos är inte tillräckligt utforskat. Det kan försvåra individanpassade behandlingsbeslut.
– Våra studier visar att AI-baserade mätningar av prostatatumören i relation till prostatakörtelns volym är kopplade till patientöverlevnad, säger Eirini Polymeri, överläkare i radiologi på Sahlgrenska Universitetssjukhuset och doktorand vid Institutionen för kliniska vetenskaper.
AI identifierar och mäter tumören
Eirini Polymeris forskning visar att AI kan identifiera och mäta prostatatumören på PET/DT-bilder. Genom att delvis ersätta manuella mätningar med AI-baserade analyser skulle variationen mellan läkares bedömningar kunna minimeras. Det kan i sin tur leda till mer konsekventa och tillförlitliga behandlingsbeslut.
Bättre planering av strålbehandling
Planeringen av strålbehandling kräver stor noggrannhet för att minimera skador på frisk vävnad. Idag görs detta manuellt av strålonkologer, vilket är både tidskrävande och komplext.
– Studierna har också visat att AI kan användas för att identifiera och markera ut prostata och närliggande riskorgan på medicinska bilder. De flesta AI-genererade konturer skulle kunna användas kliniskt för strålbehandlingsplanering, med mindre manuella korrigeringar från specialiserade strålonkologer, säger Eirini Polymeri.
Genom att automatisera delar av planeringsprocessen med AI kan specialisters arbetsbörda minska, samtidigt som behandlingen blir mer individanpassad.
Utmaningar och lärdomar
Att forska i ett tvärvetenskapligt fält har varit både utmanande och givande för Eirini Polymeri.
– Det var fascinerande att samarbeta med experter inom onkologi, strålningsfysik och datavetenskap. Att få lära mig tänka annorlunda än hur man brukar göra i den kliniska vardagen och att kunna kombinera dessa kunskaper har gjort mig bättre som läkare och forskare, säger hon.
Men pandemin innebar flera svårigheter. Distansarbete, reserestriktioner och inställda kongresser har fördröjt forskningsarbetet.
– Att hantera avslag från tidskrifter var en annan utmaning. Men det är en del av forskningsprocessen och något jag har lärt mig mycket av.
Text: Jakob Lundberg
Positronemissionstomografi (PET) är en bildteknik som använder små mängder radioaktiva ämnen för att upptäcka sjukliga processer i kroppen, till exempel cancer eller inflammation. PET kombineras ofta med datortomografi (DT), även kallad skiktröntgen, för att ge en mer detaljerad bild av var sjukdomen finns. För cancerpatienter används PET/DT för att kartlägga tumörspridning, följa upp behandling och upptäcka eventuella återfall.