S:t Eriks Ögonsjukhus

Fullständigt projektnamn

Klinisk och preklinisk utveckling av nya behandlingar vid folksjukdomen makuladegeneration och relaterade ögonsjukdomar i näthinnan

Beskrivning

Projektet syftar till att utveckla nya behandlingar för makuladegeneration och retinitis pigmentosa, två sjukdomar som leder till svår synnedsättning genom celldöd eller skadlig blodkärlsbildning. Forskarna har utvecklat en metod för att framställa pigmentepitelceller från embryonala stamceller och planerar en klinisk studie där dessa celler transplanteras till patienter. AI-baserade metoder används för att analysera behandlingens effekt. Parallellt utvecklas stamcellsbaserade fotoreceptorer och genterapi för att behandla våt makuladegeneration. Målet är att inom fem år ha genomfört den första kliniska studien och på längre sikt ersätta skadade näthinneceller för att bromsa sjukdomsförloppet och återställa synförmåga.

Fullständigt projektnamn

MelAInoma – utveckling och klinisk validering av en djupinlärningsalgoritm för att skilja små melanom från godartade pigmentförändringar (nevi) i näthinnan.

Beskrivning

"Uvealt melanom är en ovanlig men allvarlig cancerform i ögat, där risken för spridning ökar med tumörens storlek. Tidig upptäckt är därför avgörande för överlevnaden, men små melanom är svåra att skilja från godartade pigmentfläckar (nevi), som finns hos cirka 5 procent av befolkningen. Detta leder ofta till att antingen melanom missas eller att stora mängder ofarliga lesioner remitteras till specialistvård.

Inom projektet har forskare vid S:t Eriks Ögonsjukhus och Karolinska Institutet utvecklat MelAInoma, en djupinlärningsalgoritm som bedömer sannolikheten för melanom utifrån ett vanligt färgfoto av näthinnan. Algoritmen har tränats och validerats på flera tusen bilder från patienter som diagnostiserats av ögononkologer med fullständig multimodal undersökning. I publicerade studier har MelAInoma visat en diagnostisk träffsäkerhet i nivå med, eller högre än, erfarna ögonläkare, och har även testats av optiker i hela landet där den fyrdubblade oddsen att korrekt remittera ett melanom och minskade antalet onödiga remisser till en tiondel.

Projektet bedrivs i samarbete med avknoppningsbolaget Eyedentity AB. Målet är att MelAInoma ska kunna användas som beslutsstöd i primär ögonsjukvård, hos optiker och inom ögonsjukvården, för att möjliggöra tidigare upptäckt och behandling av ögonmelanom samtidigt som onödiga remisser till specialistvård minskar."

Fullständigt projektnamn

Automatiserad bedömning av ögonbottenbilder vid diabetesscreening, S:t Eriks ögonsjukhus

Beskrivning

Projektet syftar till att modernisera och effektivisera diabetesscreeningen genom att införa ett AI-baserat beslutsstöd för automatisk bedömning av ögonbottenbilder. 
I dag utförs denna bedömning manuellt av högspecialiserad personal, vilket är tids- och resurskrävande, skapar flaskhalsar och leder till väntetider samt risk för försenad upptäckt av synhotande ögonsjukdomar. 
Med hjälp av maskininlärning kan den föreslagna algoritmen identifiera bilder utan tecken på sjukdom och sortera ut dessa, samtidigt som misstänkta fall flaggas för manuell granskning. 
På så sätt kan cirka 60 % av bedömningarna automatiseras utan att patientsäkerheten äventyras, vilket frigör tid för specialistpersonal, kortar svarstiderna och ökar tillgängligheten för patienter i hela regionen.