| Tæt på videnskaben

Matematik giver mere effektiv kræftbehandling

Matematikere på Roskilde Universitet har i et samarbejde med kræftlæger på Sjællands Universitetshospital udviklet matematiske modeller for, hvordan normal blodproduktion, udvikling af blodkræft og inflammation gensidigt påvirker hinanden. Sammenholdt med blodprøver fra den enkelte patient kan modellerne guide til en mere effektiv og individualiseret kræftbehandling.
Morten Andersen
Morten Andersen er lektor i matematik og matematisk modellering på Institut for Naturvidenskab og Miljø. Han har taget sin kandidatgrad i matematik og fysik samme sted og efterfølgende skrevet ph.d. på DTU, inden han vendte tilbage til RUC.


RUC’s matematiske kortlægning af blodkræft udspringer af en invitation fra Sjællands Universitetshospital. Hans Hasselbalch, overlæge ved hæmatologisk afdeling, kontakter i 2015 Roskilde Universitet for at få hjælp til en bedre forståelse af, hvordan blodproduktion og kræft påvirker hinanden. Målsætningen har fra dag ét været at udvikle metoder, der med større statistisk sikkerhed kan sammenligne eksisterende behandlingstilbud og målrette dem til den enkelte patient.

På universitetet sidder Morten Andersen, som er matematiker og arbejder i grænselandet mellem matematik og biologi. I de seneste år er hovedparten af tiden som forsker på RUC blevet brugt på at omsætte biologisk viden om sygdomme til matematisk modellering, som kan skubbe til både forståelsen af sygdommen og guide til de mest effektive behandlings tilbud.

Bedre samlet billede af kræftsygdommen
Han er en del af RUC’s fagmiljø i matematisk biovidenskab, som er én blandt få grupper i Europa, der har specialiseret sig i matematisk kræftforskning. I særdeleshed koblingen mellem blodkræft og kronisk inflammation, der opstår som en del af kroppens immunforsvar, når kræften rammer. Det har skabt en ny ramme for at forstå, hvordan blodproduktion, kræft og inflammation påvirker hinanden. Ud fra kliniske data – oftest blodprøver – kan modellen mere detaljeret beskrive, hvad læger skal måle på for at stille præcise diagnoser, hvordan kræften udvikler sig, og om kræftbehandlingen er effektiv.

»Vi har mange solide resultater fra den biologiske forskning, som udgør brikkerne i det puslespil, som vi forsøger at samle for at forstå kræft. Men hvis vi ikke kan omsætte biologien til ligninger og modeller, vi kan regne på, er det næsten umuligt at gennemskue, hvad de enkelte delresultater betyder for det samlede billede af sygdommen. Når vi sætter matematik til biologien, kan vi fokusere på de væsentligste årsager og undersøge, hvilke mulige udfald der er matematisk. Den viden kan vi føre direkte tilbage til de læger, der behandler patienter,« fortæller Morten Andersen, der sammen med sine kollegaer nu har opstillet matematiske modeller i tæt samarbejde med læger og molekylær biologer fra Sjællands Universitetshospital.

»Baseret på målinger i de første måneder, efter at en ny behandling er sat i gang, hjælper modellerne til at sige noget om, hvad der sker over tid. Modellerne kan altså både indfange kræftudvikling og effekterne af behandling. For med baggrund i modellerne kan vi dokumentere, at hvis man skruer på få parametre, vil antallet af kræftceller falde i stedet for at stige. Så sagt meget firkantet kan vores model sammenholdt med individuelle kliniske data fastslå, hvornår og hvordan patienternes sygdom når ned under et kritisk niveau,« siger Morten Andersen.

Samarbejdet har ikke alene givet adgang til at analysere eksisterende blodprøve data fra patienter. Læger og forskere på tværs af naturvidenskab på Roskilde Universitet har også sammen kunnet optimere, hvad der præcis skal måles på i blodprøverne for at kunne opstille præcise modeller, som kan guide til bedre diagnoser og behandlings forløb.

Matematisk model på tavle
Matematisk modellering af cancer

Om kræftformen Myeloprofilerative Neoplasier

Mange sætter nok instinktivt lighedstegn mellem blodkræft og leukæmi, men i realiteten findes der en lang række forskellige typer af blodkræft. Morten Andersen og hans forskningsgruppe har i de seneste år lavet matematisk modellering af kræftformer kendt som myeloprofilerative neoplasier. Fælles for disse kræftsygdomme er, at de stamceller i knoglemarven, der skal blive til blodceller, vokser ukontrolleret. Sygdommen hører under de såkaldte ’kroniske myeloprofilerative sygdomme’. I Danmark levede 4125 personer med den diagnose ved udgangen af 2016. Kilde: Kræftens Bekæmpelse