Projektbeschreibung
Resistenz gegenüber Antikörper-Wirkstoff-Konjugaten erkennen
Antikörper-Wirkstoff-Konjugate haben die Überlebensraten bei soliden Tumoren und Blutkrebs verbessert; wobei 14 bereits zugelassen sind und sich über 300 in der Entwicklung befinden. Die Resistenz gegenüber Antikörper-Wirkstoff-Konjugaten stellt jedoch nach wie vor eine große Herausforderung dar, und mit den gegenwärtig verfügbaren klinischen Instrumenten und präklinischen Modellen lassen sich die zugrunde liegenden Ursachen nicht wirksam ermitteln. Die Arbeit des EU-finanzierten Projekts OASIS zielt darauf ab, die optimale Begleitdiagnostik für jedes Antikörper-Wirkstoff-Konjugat zu bestimmen und einen KI-basierten multimodalen Score zu entwickeln, um sowohl das Ansprechen als auch die Toxizität im Zusammenhang mit Antikörper-Wirkstoff-Konjugaten vorherzusagen. Es werden eine Reihe von Assays eingesetzt, darunter molekulare Bildgebung, zirkulierende Tumorzellen und mit maschinellem Lernen optimierte digitale Pathologie. Außerdem wird eine Biobank von aus Patientenproben abgeleiteten Organoiden angelegt, um die Mechanismen der Antikörper-Wirkstoff-Konjugat-Resistenz zu untersuchen. Auf diese Weise werden Biomarker für die Antikörper-Wirkstoff-Konjugat-Resistenz ermittelt, die Aufschluss über zukünftige therapeutische Strategien geben.
Ziel
Over the past 5 years, antibody drug conjugates (ADCs) have shown impressive improvements in survival outcomes of solid tumors and hematological malignancies. With 14 ADCs already approved across different countries and more than 140 that entered the clinical development, they are intended to replace standard chemotherapies across multiple tumor types over the next decade. Although ADCs show great clinical efficacy, resistance eventually occurs, and it becomes critical to understand resistance mechanisms to guide the choice of the following lines of therapy for patients who progress on a given ADC. Given the complex nature of ADCs, immunocompromised mouse models (nude mice, NOD-SCID or NOG mice) and currently used clinical assays (standard radiology, IHC, WES etc) are not the optimal preclinical and clinical tools, to identify the multiple causes of resistance. The OASIS project aims to generate a biobank of different patient-derived organoids (PDOs), which better recapitulate ADCs resistance and integrate different assays, spanning from whole-body molecular imaging (Ab-radiolabeled PET scan or immunoPET), circulating tumor cells (CTC), plasma proteomics, to multiplex immunofluorescence (MIF) and machine-learning enhanced digital pathology (AI-digital pathology) to capture most of the parallel mechanisms of resistance to ADCs. Such tools will enable to define biomarkers of ADC resistance that can inform further therapeutic decisions.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-HLTH-2024-TOOL-05-two-stage
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