Descripción del proyecto
La desactivación génica predice la respuesta a los fármacos
Conocer la probabilidad de que un paciente responda a un fármaco concreto permite a los profesionales sanitarios adaptar los planes de tratamiento y, de esa forma, evitar los tratamientos ineficaces y minimizar los efectos adversos. Especialmente en el cáncer, predecir las respuestas a los fármacos puede mejorar el bienestar general y la calidad de vida de los pacientes. El equipo del proyecto PREDICT THE DRUG, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, propone un nuevo principio de análisis de medicamentos basado en la tecnología de modificación del genoma CRISPR/Cas9. Teniendo en cuenta que la mayoría de los antineoplásicos dirigidos inhiben moléculas de señalización específicas, la desactivación génica puede utilizarse para predecir las respuestas al tratamiento. Los investigadores se centrarán en BCL2, una proteína que inhibe la apoptosis, y desactivarán el gen para predecir la sensibilidad a Venetoclax, un inhibidor de BCL2 utilizado para tratar varios tipos de leucemia.
Objetivo
For decades, oncologists treating cancer patients desire biomarkers that predict drug sensitivity on a patient individual level; unfortunately, the challenge remains unsolved until today. As treating clinicians are unable to identify the patients who benefit most and despite advanced multi-omics diagnostics, the majority of cancer patients are treated according to risk groups. As a result, patients receive inactive drugs without benefit, but adverse effects and European healthcare systems lose significant resources without gain. During my ERC CoG work, we developed a completely new test principle which has the potential to bridge the gap. The group of “targeted” anticancer drugs causes tumor cells to die by inhibiting a single specific signalling molecule; we used the CRISPR/Cas9 mediated gene knockout to mimic the activity of such targeted drugs. In proof-of-principle work, we used patient-derived xenograft (PDX) leukemia models to show that the knockout of a target gene in vitro was able to predict which patient´s PDX model responded to treatment with the respective drug in vivo. Here, we plan to optimize our test system by studying knockout of BCL-2 to predict sensitivity to the BCL-2 targeting drug Venetoclax. The planned work harbours the potential of a major breakthrough to solve a long-standing challenge in anti-cancer treatment, namely to predict which individual patient´s tumor responds to which targeted.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. La clasificación de este proyecto ha sido validada por su equipo.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. La clasificación de este proyecto ha sido validada por su equipo.
Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsInstitución de acogida
85764 Neuherberg
Alemania