njurbiopsianalys

TEXT: HÅKAN SANDBERG ILLUSTRATION: MOSTPHOTOS

MEKANISMERNA VID njursjukdomar är komplexa och kan skilja sig åt mellan patienter. För att ta fram en ny diagnosmetod samarbetar nu svenska experter med teknisk och medicinsk bakgrund vid det tvärvetenskapliga centrumet Med Tech Labs i Solna inom projektet ”Optisk 3D-mikroskopi för mer effektiv behandling av njursjukdomar”

Ett av målen är att kunna se mer detaljer av njuren och dessutom få bilderna tredimensionella. Med artificiell intelligens (AI) blir det även möjligt att ta fram automatiskt datorstöd för diagnoserna och göra dem mindre beroende av den enskilde patologens (specialist på diagnostik) erfarenhet och kunskap. Ytterligare förhoppning är att det ska bli möjligt att ställa de komplexa diagnoserna snabbare.

Njurpatologen

Hannes Olauson är läkare, patolog och njurforskare vid Karolinska Institutet och Karolinska Universitetssjukhuset i Solna. Han har en viktig roll i projektet genom att förse sina kollegor med rätt problem och frågeställningar, samt är länken till de vävnadsprover som är helt avgörande för forskningen.

– När resultaten från projektet är mogna hoppas jag också kunna bidra med implementeringen i sjukvården, in i verkligheten, förklarar Hannes Olauson

I projektet omvandlas hela den processen som används idag vid rutinpatologi av njurar. Det är en komplicerad sak att ta prover och sen göra dem färdiga för analys. Vävnaderna ska behandlas med olika kemikalier, fixeras i plast och snittas berättar Hannes. Med den 3D-mikroskopi i hög upplösning som används i projektet kan man se mer av vävnaden på en gång och få ut mer information.

– Det tas cirka 1 000 njurbiopsier i Sverige varje år, vilket är en liten del av all patologisk provtagning. Men den är resurskrävande då vi utnyttjar olika diagnostiska bildverktyg, bland annat dyra elektronmikroskop, säger Hannes Olauson.

Genom projektets nya 3D-teknik kan det bli möjligt att i stället använda den vanligare konfokalmikroskopin. Då metoden samlar in stora mängder bilddata från varje njurprov kan sjukhusen även slippa tilläggsbeställningar av analyser och patienten kan slippa fler biopsier senare.

Biofysikern

– För nio år sen kunde jag nästan ingenting om njurar, nu börjar jag förstå mycket mer. Min djupa expertis ligger dock fortfarande inom avancerad mikroskopi, berättar David Unnersjö-Jess.

Efter sin doktorsexamen i biofysik vid KTH åkte han ner till Köln där hans forskning blev mer kliniskt

Info

Med Tech Labs är ett tvärvetenskapligt centrum för medicinteknisk forskning som skapar bättre förutsättningar för patienters överlevnad och förbättrad livskvalitet vid hjärt- och kärlsjukdomar, cancer och andra stora folksjukdomar. Centrumet drivs av KTH, KI och Region Stockholm, och är en integrerad del av Karolinska Universitetssjukhuset i Solna.

Precisionsh Lsa Och Mer J Mlik V Rd

Totalt arbetar ett tiotal forskare och experter i projektet ”Optisk 3D-mikroskopi för mer effektiv behandling av njursjukdomar”. Tillsammans kan deras arbete innebära en revolution för diagnosstöd och uppföljning gällande behandling av landets njurpatienter. Dels kan variationerna i den enskilda bedömningen minska, dels kan förbättrat beslutsstöd göra det möjligt att svara på vilken behandling som bäst passar varje njurpatient, så kallad precisionsmedicin. En förhoppning är att Region Stockholm inom 2–3 år ska komma i gång med metoden kliniskt. Förutsättningarna är bra eftersom nästan 60 procent av landets njurbiopsier sker på någon av regionens två patologiska centrum. Då kan Sverige bli först i världen med att ta språnget mot en ny och modern njurbiopsianalys i 3D med AI-stöd.

inriktad. Nu tillbringar David Unnersjö-Jess mycket tid i labbet i Solna med att testa nya metoder för preparering av vävnadsprover.

– Idag bedömer en patolog själv vad hen ser i mikroskopet och skriver sedan ett utlåtande om sjukdomstillståndet. Det vi försöker göra är att automatisera delar av detta genom att med bra bilder träna en AI-modell som lär sig känna igen mönster för olika avvikelser i njuren. Vi hoppas därigenom kunna ge patologerna känsligare och mer kvantitativa verktyg för att med större säkerhet och precision diagnosticera varje patient, säger David Unnersjö-Jess.

Målet i 3D-provprepareringen är att göra vävnaderna så genomskinliga som möjligt och bibehålla alla diagnostiskt viktiga strukturer. De nya vävnadsprotokollen gör att proverna blir ”optiskt snälla” och kan låta sig genomlysas i 3D utan att förlora bildkvalitet och data.

Forskningsledaren

Alla projekt på Med Tech Labs leds av två forskningsledare, en med teknisk bakgrund och en med medicinsk.

Medan Hans Blom som biofysiker

är forskningsledare på den tekniska sidan, så är Sigrid Lundberg den medicinska projektledaren i just detta projekt. Till vardags är hon njurläkare på Danderyds sjukhus.

– Jag fungerar som länken till Region Stockholm i projektet, där jag också ansvarar för många av patienterna som har genomgått njurbiopsi.

DEN FORSKANDE AT-LÄKAREN

I mitten av sina läkarstudier kom Robin Ebbestad i kontakt med Sigrid Lundberg och det var hon som spädde på hans redan spirande intresse för njurområdet.

– Sigrid var väldigt engagerad och berättade om patientfall från sin kliniska vardag. Fall där man inte lyckats ställa rätt diagnos eller ställt diagnosen för sent. Det slutade med att jag blev forskningsassistent hos henne och skrev mitt examensarbete där.

– Sen bidrar jag med kunskap om vad som behövs i den kliniska verksamheten. Vi behöver veta mer om det som sker när det blir fel i njurarna. Ett exempel är proteinuri, äggvita i urinen, ett mycket ospecifikt symptom för njursjukdom, menar Sigrid Lundberg.

I hennes egen forskargrupp försöker hon även identifiera biomarkörer i blod och urin som avspeglar förändringar i njurarna och deras bakomliggande mekanismer. Alla patienter på Danderyds sjukhus som rutinmässigt genomgår njurbiopsi får frågan om de vill låta sina prover ingå i den forskning Sigrid Lundberg håller i.

När Sigrid Lundberg träffade 3D-mikroskopforskarna från KTH uttrycktes att de behövde en njurläkare som kunde se möjligheten för den kliniska användningen av tekniken. Hon kom då direkt på att tänka på Robin Ebbestad som nu är en viktig länk i arbetet med att till exempel stödja vidareutvecklingen av olika AI-verktyg som kan tolka och beräkna sjukdomstillstånd från de högupplösta bilderna.

Det krävs ofta en hel del efterarbete på bilderna för att AI-modellen ska kunna tränas att automatiskt kunna känna igen njurstrukturer. Här är samarbetet med bland annat AI-experter på Universitetet i Köln viktigt.