Ny metod för att tidigt upptäcka flera typer av cancer
När cancer kan upptäckas i ett tidigt skede minskar dödligheten drastiskt, men dagens screeningmetoder är begränsade till ett fåtal cancertyper. En internationell studie ledd av forskare vid Chalmers och anknutna till Karolinska Institutet visar att en ny, tidigare oprövad metod kan upptäcka flera typer av nybildad cancer samtidigt – även cancertyper som är svåra att hitta på annat sätt. Resultaten har publicerats i tidskriften PNAS.
Cancer är en av de dödligaste sjukdomarna i världen, och när cancern upptäcks i ett sent skede är den betydligt svårare att bota.
Att hitta effektiva metoder för att tidigt upptäcka flera typer av cancer samtidigt, så kallade multicancertest, är ett framväxande område i forskarvärlden. Dagens etablerade screeningtester är nämligen cancertypspecifika, vilket innebär att patienter behöver testas för varje cancertyp separat. De multicancertest som är under utveckling är oftast baserade på genetik, exempelvis genom att mäta DNA-fragment från tumörer som cirkulerar i blodet. Men DNA-baserade metoder kan inte fånga upp alla cancertyper, och har begränsade möjligheter att hitta tumörer som fortfarande är små.
Metod grundad i ämnesomsättningen
I den aktuella studien beskriver forskarna en ny metod för multicancertester som i stället är grundad i människans ämnesomsättning. Resultaten öppnar nya möjligheter för billigare och effektivare screeningtester.
I studien med blod- och urinprover från 1 260 deltagare visade forskarna att den nya metoden kunde upptäcka alla 14 cancertyper som testades. I en undergrupp av deltagare visade de också att metoden kunde upptäcka 20 procent av tidiga cancerfall hos i övrigt friska och symtomfria personer, vilket är dubbelt så många som de DNA-baserade multicancertester som utvecklas idag.
– Detta är en hittills outforskad metod, och tack vare att vi har kunnat testa den på en större population kan vi tydligt visa att den är effektiv för att hitta fler cancerfall och cancertyper i ett tidigt skede. Metoden gör det också möjligt att hitta cancertyper som inte kan fångas in med de framväxande DNA-baserade multicancertesten, och som det heller inte finns screeningprogram för idag, exempelvis tumörer i hjärnan och njuren, säger studiens korresponderande författare Francesco Gatto, som forskar i systembiologi vid Chalmers och är knuten till institutionen för onkologi-patologi vid Karolinska Institutet.
Metoden grundar sig på en upptäckt av Francesco Gatto och professor Jens Nielsen på Chalmers för snart tio år sedan: att så kallade glykosaminoglykaner – en sorts sockerarter som är en viktig del av vår ämnesomsättning – är utmärkta biomarkörer för att visa på cancerförekomst. Forskarna har skapat en mätmetod baserad på artificiell intelligens, där algoritmer används för att hitta cancerindikerande förändringar i glykosaminoglykaner. Testerna görs med hjälp av jämförelsevis små volymer av vätskor som blod eller urin, vilket gör dem lättare att hantera.
Billigare och enklare tester
– Att testerna är så enkla innebär att kostnaden blir betydligt lägre, vilket kan göra det möjligt för fler att ta del av dem, säger Francesco Gatto.
I nästa steg hoppas forskarna kunna genomföra en studie med ännu fler deltagare, för att ytterligare bekräfta och utveckla metoden. Förhoppningen är att en dag kunna skapa screeningprogram som tidigt kan upptäcka alla cancertyper.
Studien har genomförts i samarbete med över 30 samarbetspartners vid tio universitet och forskningsinstitut i Sverige och internationellt.
Forskningen har finansierats av Knut och Alice Wallenbergs Stiftelse, Cancerfonden, Ingabritt och Arne Lundbergs Forskningsstiftelse, EU:s Horizon 2020 forsknings- och innovationsprogram, EIT Health’s Digital Sandbox, Märta and Gustaf Ågrens Stiftelse och ALF-anslag.
Tre av studieförfattarna har rapporterat potentiella intressekonflikter, inklusive som aktieägare och anställda i startupföretaget Elypta. Elypta utvecklar och kommersialiserar multicancertester för tidig upptäckt och har utvecklat mätmetoderna som har använts i studien.
Den här nyhetsartikeln är baserad på ett pressmeddelande från Chalmers.
Publikation
"Non-invasive multi-cancer early detection using glycosaminoglycans." Sinisa Bratulic, Angelo Limeta, Saeed Dabestani, Helgi Birgisson, Gunilla Enblad, Karin Stalberg, Goran Hesselager, Michael Haggman, Martin Hoglund, Oscar E Simonson, Peter Stalberg, Henrik Lindman, Anna Bang-Rudenstam, Matias Ekstrand, Gunjan Kumar, Ilaria Cavarretta, Massimo Alfano, Francesco Pellegrino, Thomas Mandel, Clausen, Ali Salanti, Francesca Maccari, Fabio Galeotti, Nicola Volpi, Mads Daugaard, Mattias Belting, Sven Lundstam, Ulrika Stierner, Jan Nyman, Bengt Bergman, Per-Henrik Edqvist, Max Levin, Andrea Salonia, Henrik Kjolhede, Eric Jonasch, Jens Nielsen, Francesco Gatto. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), online 5 december 2022, doi: 10.1073/pnas.2115328119