Emil Andersson är beräkningsvetare och forskar på beräkningsmodeller inom skiftande användningsområden. I sin avhandling ”Computational modelling in systems biology: from rewriting cell fates to detecting tumours” har han bland annat undersökt cellers öden och hur maskininlärning skulle kunna få kirurger att avlägsna tumörceller med förfinad precision.
– Det är klart att det vore spännande om min forskning kunde betyda något för framtida cancerbehandling och degenerativa sjukdomar såsom alzheimer och parkinson, säger Emil Andersson.
Omprogrammering av kroppens egna celler
I avhandlingens första projekt handlar forskningen om cellbiologi. Kroppen har ungefär 10 biljoner celler av 200 olika typer och det är av- och påslagna gener i cellernas DNA som avgör vilken sorts cell det är. I mänskliga embryon finns det förvisso stamceller som kan utvecklas till vilken sorts cell som helst, men det finns etiska dilemman kring att använda celler från embryon i medicinskt syfte. Kroppen riskerar också att stöta bort transplanterade celler från en annan individ. Det skulle därför vara en medicinsk landvinning att kunna programmera om en persons egna celler till nya användningsområden.
Förståelse för vad som blockerar
– Jag har utvecklat en generell metod för att beskriva gennätverk med energilandskap som innehåller olika celltillstånd. Våra samarbetspartners försöker i laboratorium få celler att omprogrammeras så att exempelvis en hudcell kan bli en hjärncell. För majoriteten av cellerna finns det något som blockerar så att detta inte sker, och det är vår sak att försöka förstå den processen med hjälp av beräkningsmodeller så att den kan bli mer effektiv, säger Emil Andersson.
Genom att formulera ekvationer som beskriver nätverken kan forskarna simulera utfallet av att stänga av och sätta på gener och på så vis få en bättre förståelse för vad det faktiskt är som händer.
Maskininlärning för att hjälpa kirurger
Han har i en annan del av avhandlingen samarbetat med kirurger på Skånes universitetssjukhus samt fysiker. När en kirurg ska operera bort en cancertumör sker det med en viss bestämd marginal, för att försäkra sig om att alla tumörceller tas med. Det innebär att även frisk vävnad skärs bort och det kan få funktionella och estetiska konsekvenser, inte minst i områden som ansiktet.
I projektet har tumörvävnad och frisk vävnad fotograferats med en så kallad hyperspektralkamera som samlar in data från 235 våglängder av både synligt och infrarött ljus.
Mäter diameter på tumören
– Vi har använt en specifik typ av maskininlärningsmodeller, så kallade artificiella neuronnätverk, som har tränats i att känna igen hur spektrumen i bildernas pixlar ser ut. De tränas på varje enskild patient och vi har testat hur väl modellen fungerar med hjälp av utskurna tumörer som en patolog har undersökt, säger Emil Andersson.
Det brus som uppstår i enstaka pixlar i bilderna tas bort med hjälp av en segmenteringsalgoritm som även hittar tumörens konturer och mäter diametern på den. Förhoppningen är att kirurger så småningom ska få ett nytt hjälpmedel som skannar vävnaden och visar var tumörcellerna finns. Det skulle potentiellt kunna minimera ingreppen vid cancerbehandlingar.
Emil Andersson försvarar sin doktorsavhandling den 8 december 2023 på Centrum för miljö- och klimatvetenskap vid Lunds universitet.
Disputation i teoretisk fysik, inriktning beräkningsbiologi: Emil Andersson - cec.lu.se
Computational modelling in systems biology: from rewriting cell fates to detecting tumours - Lunds universitets forskningsportal