MENY

Datamodellar kartlegg kreft

Forskarar bruker matematiske datamodellar inspirert frå oljebransjen for å kartlegge mulige mekanismar for korleis kreft spreier seg. Føremålet er å utvikla verktøy som kan bygge bru mellom forsøk med kreftceller og utvikling av kreftsvulst hos pasientar.

Jahn Otto Waldeland har forska på korleis man kan representere aggressiv kreftcelleoppførsel ved hjelp av matematiske ligningar som beskriver endringar i rom og tid – såkalla partielle differensial ligningar.  Foto: Privat Jahn Otto Waldeland har forska på korleis man kan representere aggressiv kreftcelleoppførsel ved hjelp av matematiske ligningar som beskriver endringar i rom og tid – såkalla partielle differensial ligningar. Foto: Privat

Med bakgrunn i modellar for fleirfasestraum i porøse medium (les: oljereservoar), har forskarar ved Institutt for energi- og petroleumsteknologi ved UiS dei siste 3-4 åra jobba med å utvikle modellar som kan vera med å forklare kreftcellenes ferd gjennom kroppen. Modellane blei i utgangspunktet utvikla for å forklare kva det er som gjer at oljedråper blir reve laus frå veggane inne i den porøse steinen. Ein kan bygga opp ein representasjon av kreftsystemet på liknande måte som ein bygger ein matematisk modell for å studera dei finare mekanismane bak flyt av vatn, olje og gass i eit reservoar styrt av injeksjon og produksjonsbrønnar.

Kreftsvulst som et komplekst fluid- og biomekanisk problem

– Metastase er ordet som blir brukt når kreftceller riv seg laus frå svulsten og migrerer til andre deler av kroppen. Når kreftceller spreier seg på denne måten, aukar også dødelegheita betrakteleg, om lag 90 prosent av tilfella der kreften spreier seg har dødeleg utfall.

Det seier Jahn Otto Waldeland, som nylig disputerte for doktorgraden ved Universitetet i Stavanger. Han har forska på korleis man kan representere aggressiv kreftcelleoppførsel ved hjelp av matematiske ligningar som beskriver endringar i rom og tid – såkalla partielle differensial ligningar.  

Ein aggressiv kreftsvulst er eit komplekst fluid og biomekanisk system. Matematiske ligningar kan formulerast for å lage computer-baserte modellar for å få meir innsikt i moglege mekanismar som er i spel når ein svulst utviklar seg i rom over tid og for å auka forståinga for kvifor det er vanskeleg å få god effekt av legemidlar.   Ved Universitetet i Stavanger har forskarar i mange år jobba med matematiske modellar for å forstå korleis olja bevegar seg i reservoara. No kan dei same modellane vidareutviklast og tilpassas til å undersøke korleis kreftceller bevegar seg i kroppen.

I slike komplekse system, som ein kreftsvulst er, må ein må prøva å finna den rette balansen mellom å inkludera det ein trur er dei essensielle komponentar og drivkrefter, samtidig som ein ignorer andre.   Forskarar ved Institutt for energi- og petroleumsteknologi ser på nettopp denne problemstillinga. Professor Steinar Evje, som har vore rettleiar for doktorgradsarbeidet, forklarar bakgrunnen for forskinga:

– Observasjonar frå blant anna Radiumhospitalet i Oslo tyder på at auka trykk og lekkasje av væske ut frå kreftsvulsten ofte er knyta til større sjanse for at kreftceller bryt seg laus og beveger seg til nærliggande lymfekar, seier han. Eksperimentelle resultat med mus og observasjonar hos pasientar tyder på at det kan vera ein samanheng mellom høgt trykk og tilhøyrande væskestraum og sjansen for spreiing av kreftceller via lymfesystemet.

– Men kvifor er det slik? Er det mogleg å identifisera meir presise mekanismar som kan formulerast i matematiske ligningar som kreftcellene brukar for å utvikle denne aggressive oppførselen? spør Evje. Og korleis kan matematiske ligningar hjelpe til å forstå betre kva som er hindringar for å få god effekt av legemidlar som på ulike måtar kan virke på svulsten? 

Laboratorieforsøk

Forskarar i USA (MIT) har tidligare utført laboratorieforsøk der ein har prøvd å kartlegge korleis mekanismar som gjer at kreften spreier seg kan være kopla til væskestraum. Ein har funne at kreftceller har ulike måtar å gjere nytte av væskestraumen for å utvikla ein meir aggressiv åtferd.

– I forsøka frå laboratoria ser ein at kjemiske komponentar som blir frigjort vil følgja væskestraumen i retning av lymfekar som samlar opp væska, og føre til høgare konsentrasjonar der dei er lokalisert. Ved hjelp av såkalla chemotaxis - evna til å merka ein høgare konsentrasjon av ein kjemisk komponent og så røra seg i mot denne retninga – kan kreftceller bli leda mot lymfekar, seier Evje.

– Det synast å vera eit mykje meir ope spørsmål i kva grad slike mekanismar faktisk eksisterer i ein verkeleg kreftsvulst hos ein pasient. Ved å bygga datamodellar, som er basert på ei matematisk skildring av svulsten, kan ein utvikla verktøy for å bygga bru mellom slike laboratorieforsøk, der ein testar kreftceller under ulike kontrollerte forhold, og åtferd i kreften hos ein pasient, seier Evje.

Målet er å utvikle datamodellar som kan brukast til å representere en svulst slik at man kan få innsikt i karakteristiske kjenneteikn til ein aggressiv svulst og kva som er mulige barrierar for å få god effekt av bruk av ulike legemiddel. Kva er optimal strategi for dosering av et eller fleire legemiddel som skal brukast for å kjempa mot en svulst, er et underliggande og viktig spørsmål? Datasimuleringar vil sannsynlegvis bli ein del av metodikken som vil bli brukt i framtida for å lage optimale behandlingsprogram, om ein skal sjå på internasjonale trendar.

Nytt studieprogram skal auka kompetansen

Hausten 2019 gjekk startskotet for masterprogrammet «Computational Engineering» ved Universitetet i Stavanger. Evje trur masterprogrammet kjem til å bidra med ytterlegare kompetanse og kunnskap frå olje- og gassindustrien til andre felt.

– Her skal studentane trenast i å utvikla og bruka matematiske modellar for å kunna handtera komplekse system. Fordelen med å ta i bruk ei matematisk formulering er at det naturleg gir rom for å laga datamodellar som kan simulera åtferda i eit slikt system, seier han.

Evje trivst godt i skjeringspunktet mellom meir klassiske fenomen med væsker som flyt og helseteknologi.

– Det er ei stimulerande setting å vere i. Ein får sjansen til å bygge nye modellar og leite etter ny type oppførsel. Samtidig er det ein utmerka arena for å trene nye ingeniørar i å bygge modellar og gjere datasimuleringar, seier han. Desse ferdigheita kan i høgaste grad komme til nytte andre steder i samfunnet.

Tekst: Mari Løvås

Referanse:
Jahn Otto Waldeland: Mathematical modeling of cancer cell migration - from in vitro to in vivo. Doktoravhandling ved Universitetet i Stavanger, 2020.