Aarhus University Seal / Aarhus Universitets segl

Ph.d.-forsvar: Patricia Switten Nielsen

Nye, forbedrede diagnostiske og prognostiske værktøjer for modermærkekræft og brystkræft

20.08.2013

Dato fre 06 sep
Tid 14:00 16:00
Sted Aarhus University Hospital, Nørrebrogade 44, DK-8000 Aarhus, Building 7 , K-Auditorium,

For at udelukke diagnosen modermærkekræft mikroskoperer patologer i Danmark et utal af modermærker hvert år. Denne vurdering kræver stor erfaring, og vurderingsfejl er desværre forholdsvis hyppige med store konsekvenser for den enkelte patient. Opgørelser fra USA viser, at den hyppigste årsag til sagsanlæg mod patologer er oversete tilfælde af modermærkekræft. Som et fremtidigt alternativ eller et diagnostisk hjælpeværktøj, præsenterer dette ph.d.-studium en lovende computerbaseret metode, der vha. digital billedanalyse med høj sikkerhed kan adskille modermærkekræft fra almindelige godartede modermærker. I tillæg kan computerens analyseresultat forudsige patientens sygdomsforløb i højere grad end den traditionelle mikroskopivurdering, og dermed også fungere som et prognostisk værktøj. Efterfølgende behandlingsvalg kan således træffes på et bedre grundlag. Selve billedanalysen foretages på digitaliserede mikroskopipræparater, hvor en speciel laboratoriemedicinsk farveteknik (immunhistokemisk dobbeltfarvning) visualiserer celler i vævet. Det er celler i deling (mitose), der danner grundlag for metoden, og de tælles vha. avancerede matematiske algoritmer. En sådan objektive metode kan nemt afprøves på lang række andre kræftformer, og med tiden kan mange cancerpatienter formentlig drage fordel af lignende diagnostiske og prognostiske værktøjer. Vi har derfor også afslutningsvist afprøvet vores automatiske metode på brystkræftpatienter med lovende resultater.  

Titlen på afhandlingen er "Immunohistochemical double stains: development of diagnostic and prognostic tools for melanoma and breast cancer". Sluttidspunktet for forsvaret er vejledende.

Ph.d.-forsvar, Alle AU-enheder, Ph.d.-studerende, Videnskabelig medarbejder