13 december 2023
Göteborgs universitet

Sockeranalys kan avslöja olika cancerformer

I framtiden kan det räcka att lämna lite saliv för att upptäcka en begynnande cancer. Forskare vid Göteborgs universitet har tagit fram ett effektivt sätt att tolka de förändringar i sockermolekyler som sker i cancerceller.

I framtiden kan det räcka att lämna lite saliv för att upptäcka en begynnande cancer. Forskare vid Göteborgs universitet har tagit fram ett effektivt sätt att tolka de förändringar i sockermolekyler som sker i cancerceller.

Glykaner är en typ av strukturer i sockermolekyler som är sammanlänkade med proteinerna i våra celler. Strukturen av glykanet avgör vilken funktion som proteinet får. Sedan tidigare har det varit känt att förändringar i glykanstrukturen kan indikera någon form av inflammation eller sjukdom i kroppen. Nu har forskare vid Göteborgs universitet utvecklat ett sätt att särskilja olika typer av förändringar i strukturen, vilket kan ge ett exakt svar vad som förändras vid en specifik sjukdom.

– Vi har analyserat data från cirka 220 patienter med 11 olika diagnosticerade cancerformer och har identifierat skillnader i substrukturen av glykanet beroende på vilken cancer det är. Genom att låta vår nyutvecklade metod, förstärkt av AI, gå igenom stora datamängder kunde vi hitta de här sambanden, säger Daniel Bojar, biträdande universitetslektor i bioinformatik vid Göteborgs universitet och huvudförfattare till studien som publicerats i Cell Reports Methods.

porträttfoto av Daniel Bojar.
Daniel Bojar, forskare på Göteborgs universitet. Foto: Johan Wingborg

AI-förbättrad metod hittade mönstren

Det finns även andra forskargrupper som studerar substrukturerna av glykan i jakten på så kallade biomarkörer som beskriver vad som är fel. Då utförs ofta statistiska tester med masspektroskopi för att ta reda på om nivån av enskilda sockerarter är betydligt högre eller lägre vid cancer. Dessa tester har för låg känslighet och är inte tillförlitliga eftersom olika sockerarter är besläktade i sin konstruktion och därmed inte oberoende av varandra.

Daniel Bojars forskargrupp använder en ny metod, som inkluderar AI, vilken tar höjd för dessa problem och kan hitta mönstren i datamängderna där andra går bet.

– Vi kan lita på våra resultat, de är statistiskt signifikanta. Om vi vet vad vi letar efter är det lättare att hitta rätt. Nu ska vi ta dessa biomarkörer och utveckla testmetoder, säger Daniel Bojar.

Ny masspektrometer

Hans forskningsgrupp har under hösten fått fyra miljoner kronor av Lundbergstiftelsen för att köpa in en masspektrometer av högsta klass. Detta instrument ska fungera som en AI-plattform för att stödja forskarna i studierna av glykaner i till exempel lungcancerprover. Målet är att kunna upptäcka cancern tidigare för att förbättra chanserna att bli frisk.

– Vi vill ta fram en tillförlitlig och snabb analysmetod för att upptäcka cancer, och även vilken cancerform det handlar om, via ett blodprov eller genom saliven. Jag tror att vi kanske kan göra kliniska tester på mänskliga prover om 4–5 år, säger Daniel Bojar.

Vetenskaplig artikel i Cell Reports Methods: ”Decoding glycomics with a suite of methods for differential expression analysis”

Kontakt: Daniel Bojar, biträdande universitetslektor i bioinformatik på Institutionen för kemi och molekylärbiologi vid Göteborgs universitet och vid Wallenbergcentrum för molekylär och translationell medicin, telefon: (talar engelska) 0722–099 822, e-post: daniel.bojar@gu.se