Rintasyöpä on naisten yleisin syöpäsairaus ja yksi merkittävimmistä syöpäkuolemien aiheuttajista. Suomessa rintasyövän seulontoihin osallistuu vuosittain noin 300 000 seulontaikäistä naista.

Seulontojen tarkoitus on löytää syöpä mahdollisimman varhain, jolloin hoito voidaan aloittaa ajoissa. Kaikkia syöpiä ei kuitenkaan havaita seulonnassa, ja osa löydöksistä osoittautuu myöhemmin vääriksi hälytyksiksi.

Nyt Oulussa käynnistyy tutkimus, jossa tekoälyä valjastetaan rintasyövän varhaisen tunnistamisen tueksi. Oulun yliopisto kertoo tiedotteessaan, että tutkimuksessa yhdistetään laaja rintasyöpäpotilaiden potilasaineisto ja tekoälypohjainen lääketieteellinen kuvantaminen.

Tavoitteena on parantaa rintasyövän…

seulonnan tarkkuutta ja kehittää uusia keinoja arvioida syövän aggressiivisuutta jo siinä vaiheessa, kun diagnoosi tehdään.

Tutkimuksen perustana on Oulun yliopistollisessa sairaalassa hoidetuista rintasyöpäpotilaista koottu aineisto. Mukana on noin 3 500 potilasta, joiden hoitopolkua on seurattu järjestelmällisesti useiden vuosien ajan.

Potilaista on kerätty patologiatietoja, laboratoriotutkimuksia ja muuta terveysdataa yli kymmenen vuoden ajalta. Aineistoon on yhdistetty myös tietoa hoitojen vaikutuksista ja kustannuksista.

Oulun yliopiston mukaan kokonaisuus on kansainvälisesti harvinainen. Poikkeuksellista on se, että pitkälle käsitelty ja monipuolinen potilasaineisto yhdistetään mammografiakuviin eli rintojen röntgenkuviin.

Tekoäly voi tarkastella mammografiakuvaa usealla eri tavalla. Se tunnistaa kuvasta ensin yksinkertaisia muotoja, kuten reunoja ja viivoja, sekä kudoksen harmaasävyjen vaihtelua. Näiden tietojen perusteella valmiiksi koulutettu algoritmi voi tunnistaa rintakudoksessa poikkeavia muutoksia.

Kyse ei siis ole siitä, että tekoäly korvaisi lääkärin. Tutkimuksessa pyritään kehittämään menetelmiä, jotka tukevat kuvien tulkintaa ja auttavat löytämään muutoksia nykyistä tarkemmin.

– Kuvantamisen ja muiden aineistojen yhdistämisessä piilee valtava potentiaali. Avain uusiin mahdollisuuksiin on multimodaalinen tekoäly, joka oppii sekä kuvista että potilashistoriasta, sanoo Oulun yliopiston lääketieteellisen fysiikan professori ja Oulun yliopistollisen sairaalan ylifyysikko Miika Nieminen.

Käytännössä multimodaalinen tekoäly tarkoittaa

sitä, että tekoäly ei tarkastele vain kuvaa. Se voi oppia yhdistämään kuvasta näkyviä piirteitä potilaan muuhun sairaushistoriaan ja hoitotietoihin.

Yksi tutkimuksen keskeinen tavoite liittyy seulontamammografioiden tarkkuuteen. Nykyisin ongelmana ovat sekä väärät positiiviset että väärät negatiiviset löydökset. Väärä positiivinen löydös voi aiheuttaa potilaalle turhaa huolta ja lisätutkimuksia. Väärä negatiivinen löydös taas tarkoittaa, että syöpä voi jäädä havaitsematta.

Erityinen haaste ovat niin sanotut intervallisyövät. Ne ovat syöpiä, jotka todetaan kahden seulontakerran välillä, vaikka edellinen seulonta olisi näyttänyt normaalilta. Tiedotteen mukaan noin joka neljäs rintasyöpä todetaan intervallisyöpänä.

Intervallisyövät ovat usein nopeasti eteneviä ja hoidollisesti vaativia. Tekoälyllä tuetulla kuvien luennalla pyritään tunnistamaan jo varhain myös sellaisia syöpiä, jotka nykyisissä seulonnoissa voivat jäädä huomaamatta.

Toinen tärkeä tavoite on selvittää, voiko tekoäly auttaa arvioimaan jo diagnoosivaiheessa, millä kasvaimilla on suuri riski kehittää etäpesäkkeitä.

Tällä hetkellä etäpesäkeriskiä arvioidaan pääasiassa koepaloista ja geenitason tiedoista. Uudessa tutkimuksessa selvitetään, löytyykö kasvaimista kuvantamiseen perustuvia piirteitä, joiden avulla potilaan yksilöllistä riskiä voitaisiin arvioida nykyistä tarkemmin.

Jos riskiä pystyttäisiin arvioimaan paremmin, myös hoitoja voitaisiin kohdentaa tarkemmin. Raskaimmat hoidot voitaisiin suunnata niille potilaille, jotka niistä todennäköisimmin hyötyvät.

– Kun pystymme arvioimaan syövän käyttäytymistä jo varhaisessa vaiheessa entistä tarkemmin, voimme sekä parantaa potilaiden ennustetta että vähentää tarpeettomien ja kuormittavien hoitojen käyttöä, kertoo Oulun yliopiston tutkijatohtori Outi Laatikainen.

Tutkijatohtori Outi Laatikaiselle ja professori Miika Niemiselle on myönnetty Pohjois-Pohjanmaan Kulttuurirahastosta 81 000 euron apuraha tutkimuksen toteuttamiseen maakunnallisena kärkihankkeena.

Aineistoa ovat olleet rakentamassa monien alojen asiantuntijat, muun muassa radiologit, onkologit ja tekoälytutkimuksen asiantuntijat. Hanke perustuu Oulun yliopiston ja Oulun yliopistollisen sairaalan pitkäjänteiseen yhteistyöhön. Pohjatyö on tehty osana Oulu Medical Data Infrastructure -kokonaisuutta.