Unik dansk hjemmetest skal nedsætte risikoen for hjerte-karsygdom

Over 56.000 personer rammes og 12.000 personer dør årligt af hjertekarsygdom. Samtidig lever over en halv million med hjertekarsygdom i Danmark. Dette på trods af at 80 procent kunne være forebygget - alene halvdelen ved hjælp af tidlig påvisning. Det vil et nyt dansk forskningsprojekt rette op på.
 
- Det er meningsløst, at mennesker i Danmark skal lide og dø af noget, som vi relativt let kunne have forebygget, mener professor i karkirurgi Jes S. Lindholt, SDU og OUH, som er en af forskerne bag projektet.

Kan reducere udgifter 

Ud over de personlige omkostninger ved hjertekarsygdom, udgør hjertekarsygdom en markant og stigende belastning for det danske sundhedssystem og samfund, da andelen af ældre og andelen, der overlever hjertekarsygdom samtidig øges.

De stigende udgifter beløber sig p.t. til over 10 milliarder kroner om året. Projektet har ifølge forskerne potentiale til at kunne reducere udgifterne markant med op mod 10-25 procent.
 
Forskerne vil med Innovationsfondens bevilling udvikle en test, der kan tages i hjemmet ved hjælp af en prikblodprøve og en computer. Projektet bygger videre på DANCAVAS, et unikt dansk screeningsstudie med 15.000 60-74 årige deltagere.
 
- Eksisterende systemer til risikovurdering har haft nogen effekt, men fremstår i dag utilstrækkelig og meget upræcis. Tidlig opsporing af hjerte-kar-læsioner (screening) går skridtet videre, og kan starte forebyggelse på de, der har startende læsioner, men kræver aktuelt avancerede og dyre undersøgelser. Det vil testen her forandre, fortæller Jes S. Lindholt.

Tværfagligt samarbejde

Prof. Lars M. Rasmussen og lektor Hans Beck, Odense Universitetshospital, skal foretage de omfattende gen- og proteinanalyser, og de indledende statiske analyser, samt overførslen af alle data til Danmarks Statistik.
 
IMADA (Institut for for Matamatik og Datalogi), SDU, kan her omdanne dem til syntetiske data, der kan overføres til supercomputere på SDU.
 
- Der er rift om os, der forsker i kunstig intelligens, men her kan jeg være med til at gøre en kæmpe forskel, mener professor i kunstig intelligens Peter Schneider-Kamp, IMADA, SDU.
 
Han skal sammen med professor Arthus Zimek (IMADA) stå i spidsen for arbejdet med, ved hjælp af kunstig intelligens, at udvikle de forudsigende formler til personlig risikovurdering og sikre, at de er pålidelige, gennem test i den anden halvdel af DANCAVAS-undersøgelsen.

Sikrer pålidelighed

Pålideligheden sikres også ved at gennemføre en DANCAVAS-lignende undersøgelse i Viborg Kommune.
 
Professor Rikke Søgaard på Klinisk Institut, SDU, beregner - vha. matematiske modeller - nytten og de sundhedsøkonomiske perspektiver ved at bruge metoden.
 
Endelig udvikles på Odense Universitetshospital prikblodprøve-test vedrørende de påviste brugbare biomarkører, så den samlede test kan tages derhjemme ved hjælp af et sikret internetbaseret system, der ud arbejdes af IT-firmaet MedWare.
 
Kort om projektet: 
·       Innovationsfondens investering: 20 mio. Kr.
·       Hjerteforeningens investering: 3 mill. Kr
·       Odense Universitetshospital: 1 mill. Kr.
·       Syddansk Universitet: 1 mill. Kr.
·       Samlet budget: 25 mio. kr.
·       Varighed: 4 år

Partnerne er:  

Eliteforskningscenteret for Individuel Behandling af Pulsåresygdomme (CIMA), Odense Universitetshospital
Siden 2012 fokus på precisionsforebyggelse for hjertekarsygdom gennem dels store befolkningsundersøgelser, individuel risikovurdering på baggrund af supplerende diagnostiske metoder, og udvikling af prognostiske biomarkører.
 
Institut for Matematik og Datalogi (IMADA), Syddansk Universitet
Langvarig forskning i datavidenskab med udvikling og evaluering af metoder til dataanalyse (data mining, machine learning, statistik, analytics - altså kunstig intelligens) gennem samarbejde med andre akademiske partnere, virksomheder eller i den offentlige sektor, for at skabe viden og værdi af data.
 
Klinisk Institut, Syddansk Universitet
Langvaring sundhedsøkonomisk udforskning af forebyggelse af hjertekarsygdomme bla. i form af nogle af de mest avancerede matematiske modeller, der endnu er begået.