Nærmer seg svar på Sepsis-gåten

Ved hjelp av kunstig intelligens og innsamlet genmateriale fra nær 3000 trøndere, er leger ved St. Olavs hospital HF i ferd med å løse gåten bak en av sykdommene som tar flest liv ved norske sykehus.

Bildet av to overleger inne på en av rommene på hovedintensiven.
Leder prosjektet: Professor i infeksjonsmedisin Jan Kristian Damås (t.v) og professor i intensivmedisin Erik Solligård ved St. Olavs hospital er i ferd med å løse gåten bak sepsis. Foto: Nils Heldal

​Tekst: Anna Lian
Foto: Nils Heldal

Sepsis, populært kalt blodforgiftning, tar livet av seks millioner mennesker på verdensbasis hvert år. Likevel får sykdommen lite oppmerksomhet – i alle fall frem til nå.

Vanskelig å gjenkjenne

– Sepsis er en av de dødeligste sykdommene du kan ha når du kommer inn i akuttmottaket, og for hver time som går uten behandling øker dødeligheten med omtrent 5 %, forteller Jan Kristian Damås, professor i infeksjonsmedisin og overlege ved St. Olavs hospital.

Sammen med overlege og professor i intensivmedisin Erik Solligård, leder han forskningsprosjektet ”Genetikk og kunstig intelligens skal bedre overlevelsen av sepsis”, som er et samarbeid mellom St. Olavs Hospital HF, Helse Nord-Trøndelag HF og NTNU.

Selv om den årlig tar livet av flere enn noen av de vanligste kreftformene – er ikke oppmerksomheten rundt sepsis like stor. Noe av utfordringen har vært at sykdommen har så ulike forløp og symptomer, at både sykepleiere og leger sliter med å gjenkjenne den.

– Mange studier har prøvd å løse gåten med sepsis, uten å lykkes, forteller Solligård.

Avgjørende med individtilpasset behandling

Det eneste som har vært sikkert er at tidlig behandling er avgjørende, og at dagens praksis med å behandle alle pasienter etter samme regime, ikke fungerer godt. Til det er både pasientene og de ulike bakteriene som forårsaker sepsis, for forskjellige.

– Vi vet at individtilpasset behandling er svært viktig for disse pasientene, men vi har hatt liten kunnskap om hvem som er i risikogruppen for å få sepsis. Og om hvorfor noen blir veldig dårlige og dør av det, mens andre klarer seg bra, forteller Solligård.

Solligård sitter i en stol og forklarer og gestikulerer. Foto

-Mange studier har forsøkt å løse gåten med sepsis, uten å lykkes, forteller Erik Solligård. Foto: Nils Heldal

Kunstig intelligens kan gi svar

Ved hjelp av en enorm mengde biologiske data er de i ferd med å finne svar på nettopp disse spørsmålene. Allerede i 1994 begynte overlege Arne Mehl ved Sykehuset Levanger å registrere informasjon og fryse ned blodkulturer fra sepsis-pasienter. Og sammen med data fra Helseundersøkelsen i Nord-Trøndelag (HUNT) har de nå informasjon fra nesten 3000 pasienter og 65 000 kontroller, som de bruker i forskningen.

– Det er verdens største samling av sepsis-pasienter. Det gir oss et unikt grunnlag til å se på genetikk, bakterier og risikofaktorer i en sammenheng – og til å kunne bruke den informasjonen til å skreddersy riktig behandling til hver enkelt pasient, sier Solligård.

Og det er der den kunstige intelligensen kommer inn. Sepsis-forskerne på St. Olavs hospital jobber tett med teknologer, genetikere og miljøer som jobber med kunstig intelligens, som blant annet IBM Watson. Målet er å finne en metode som kan gi hver enkelt pasient en individuelt tilpasset risikovurdering  og behandling.

– Vi jobber med en løsning der vi digitalt kan mate inn all informasjon vi har om en pasient når han eller hun kommer inn på akuttmottaket, å få en automatisk og presis risikovurdering, informasjon om den spesifikke bakterien og anbefalt behandling, sier Damås.

Bilde av Damås som gestikulerer og forklarer noe. Foto.

Farlig sykdom: – Sepsis er en av de dødeligste sykdommene du kan ha når du kommer inn i akuttmottaket, forteller Jan Kristian Damås. Foto: Nils Heldal

40 prosent lavere dødelighet

Parallelt med at forskerne jobber for å gjøre datamaskinene smarte nok til å redde liv, har de også utviklet et verktøy som gjør det enklere for helsepersonell å gjenkjenne symptomer og risikofaktorer.

– Sykepleiere er gode på observasjon, og de er i førstelinje til å oppdage sepsis når de tar i mot pasientene, sier Solligård.

Forskningen har blant annet bidratt til prosjektet «Stopp Sepsis Sykepleier» på Sykehuset Levanger, som vant Norsk Kvalitetspris for helsetjenesten i 2017. Strukturerte observasjoner og sjekklister førte til at dødeligheten blant sepsis-pasienter ved sykehuset ble redusert med cirka 40 prosent, noe som tilsvarer 17 til 18 menneskeliv årlig. Nøkkelen er individtilpasset behandling.

– Hver pasient er unik, og ved å skreddersy behandlingen til den enkelte pasienten ut fra dennes historie og arvemateriale, så tror vi både dødeligheten og komplikasjonene til denne fryktede sykdommen endelig vil avta, sier Damås.

Fakta

Prosjekttittel:

Genetikk og kunstig intelligens skal bedre overlevelsen av sepsis

Prosjektledere:

Overlege/professor i intensivmedisin Erik Solligård og overlege/professor i infeksjonsmedisin Jan Kristian Damås ved St. Olavs Hospital HF.

Midtnorsk senter for sepsisforskning

Består av over 15 forskere med bakgrunn som leger, sykepleiere, epidemologer, dataingeniører, genetikere og teknologer. Senteret er bygget opp gjennom et nært samarbeid mellom St. Olavs hospital HF, Helse Nord-Trøndelag HF, NTNU og Yale University i USA. Helse Midt-Norge RHF finansierer med forskningsmidler gjennom hesleforetakene.
www.sepsis.no

Om Sepsis

Sepsis, populært kalt blodforgiftning, er slett ikke en forgiftning, men en infeksjon. Sepsis oppstår når bakterier kommer over i blodbanen og kroppens eget infeksjonsforsvar overreagerer på dette. Det kan føre til skade og funksjonssvikt på en rekke av kroppens organer, og i verste fall død.

Om Stopp Sepsis Sykepleier

Et samarbeid mellom Nord Universitet og Midtnorsk senter for sepsisforskning ved NTNU og St. Olavs Hospital. Ved hjelp av enkle observasjonskart ble dødeligheten av sepsis redusert med nær 40 prosent. I tillegg ble utviklingen av alvorlig blodforgiftning under sykehusopphold redusert med 30 prosent og antall dager på intensivavdelingen i gjennomsnitt redusert med 3,7 dager per pasient.

Sist oppdatert 25.05.2023