Symcel är ett bioteknikföretag beläget i Stockholm som grundades 2005. Bolaget bedriver utveckling av vetenskaplig utrustning och tar just nu fram ett nytt instrument för kliniskt bruk där de fokuserar på ortopediska infektioner relaterade till implantat. Dessa typer av infektioner utgör en stor kostnad för sjukvårdssystemet då en behandling för en svårt infekterad patient kan kosta upp mot en miljon kronor. Ofta handlar det om mycket lidande för drabbade patienter och dödligheten är hög i dessa typer av komplicerade infektioner.
Målet är att identifiera arter av mikroorganismer
Wilhelm Paulander, Director of clinical development, har den övergripande rollen för den kliniska utvecklingen av biotestet och hur den biologiska datan ska kombineras och tolkas med maskininlärning.
-Vi hade en väldigt specifik utmaning när vi introducerade samarbetet med Tenfifty. Vårt mål är att kunna identifiera olika arter av mikroorganismer. Vi ville alltså få hjälp att tolka de metaboliska profilerna från mikroorganismerna i komplexa patientprov av vävnad eller ledvätska. Målet är att ha en färdig produkt år 2027 för kliniskt bruk, men vi har en lång resa med många omfattande kliniska studier framför oss, berättar Wilhelm.
En lång och komplex process för både patient och sjukvården idag
När en patient med en protes har symptom i knät och söker läkarvård handlar det ofta om svullnad och rodnad. Då det kan vara väldigt svårt för en läkare att skilja på en infektion och en inflammation relaterad till lossning av implantatet i knät, för det behöver man ta ett patientprov. Detta innebär ett kirurgiskt ingrepp där man vanligtvis tar fem små biopsier av vävnaderna som sitter på de ställena av knät som ser infekterat ut. Efter att kirurgen gått in i knät och plockat ut vävnadsbiopsier, odlar man på dessa prover för att ta reda på om det är en infektion. Om så är fallet behöver man också ta reda på vilken typ av infektion det handlar om. Idag är detta en process som tar upp till två veckor innan man får ett svar.
Symcels teknik reducerar kostnader, lidandet och den höga dödligheten
Wilhelm förklarar att processen går att snabba på otroligt mycket med deras instrument. Istället för att använda 12-14 så kallade odlingsplattor med vävnader från en patient som används för analysen ska man endast behöva ett enda prov som kan laddas in i instrumentet. Dessutom har den väldigt mycket högre sensitivitet vilket gör att det går snabbt att upptäcka fler fall där det faktiskt förekommer en infektion och inte en inflammation.
-Det Symcel gör är att vi laddar proverna direkt i vårt instrument och kan mäta tre viktiga faktorer på en och samma gång; detektion, identifikation och antibiotikaresistens. Först tittar vi om det finns någon infektion i provet och vad det är för typ av infektion. Tenfifty hjälper oss att i sista steget matcha den metaboliska profilen mot en databas som kan svara på vad det är för typ av bakterie som hittats i vävnaden.
När vi konstaterat att det finns en infektion och vad det är för infektion kan vi i nästa skede matcha det mot vilken antibiotika man ska använda mot just den bakterien. Allt detta sker i ett steg utan omladdningar och det är banbrytande, säger Wilhelm och fortsätter:
-Detta sparar otroligt mycket manuellt arbete och vi kan leverera mycket snabbare resultat. Man kommer kunna skicka hem patienter som inte är infekterade och göra en deeskalering av antibiotika som i sin tur minskar problematiken kring antibiotikaresistens i samhället. För de infekterade patienterna kommer vi kunna ge ett otroligt snabbt antibiotikasvar och på så sätt kunna justera antibiotikabehandlingen innan infektionen hinner sätta sig i protesen hos patienten, avslutar Wilhelm.
Tenfifty hjälper till med den diagnostiska processen
-Vi jobbar mycket med att ta fram olika tillväxtmedier där bakterier och svampar kan växa. Därefter ska datan läsas av med hjälp av vår hårdvara. I sista steget skall datan tolkas och det är där Tenfifty har kommit in i bilden; för att hjälpa oss med deras expertiskunskap inom maskininlärning, tolkningar och signal. De bistår oss med detektion och identifikation av vad som är i provet med hjälp av maskininlärning. Nästa steg blir att dessutom att matcha rätt antibiotika mot bakterierna som identifierats.
Maskininlärning i diagnostik
Även om det är långt kvar innan vi kommit i mål med projektet har vi kommit en bra bit på vägen menar Wilhelm:
-Tenfifty har varit väldigt professionella, både hur de hanterar kundkontakten och hur de levererar i projektet. För oss som är ganska oerfarna inom maskininlärningsprojekt har det underlättat mycket att projektledningen från Tenfiftys håll varit bra. Att det dessutom är väldigt trevliga personer som arbetar på bolaget är alltid ett plus i kanten.
Både möjligheter och utmaningar
-Det är en svår uppgift att lösa. Man vet ju aldrig innan man börjar med ett sådant här projekt hur bra man kan lösa det, både ur ett tekniskt perspektiv men framför allt så är biologi ett område som är väldigt svårt att förutsäga hur det fungerar.
-Samtidigt så är maskininlärning i diagnostik ett område som är väldigt intressant och kommer bli en het trend framöver tror jag. Det är väldigt mycket regulatoriska saker som är under utveckling i USA och EU, men som koncept börjar det accepteras mer och mer, avslutar Wilhelm.
