Description du projet
Des biomarqueurs ARNt pour le diagnostic du cancer
Le dérèglement des ARN de transfert (ARNt) et leurs modifications dans les cellules cancéreuses influencent la traduction des protéines oncogènes. Malgré ce lien, les ARNt demeurent trop peu utilisés en tant que marqueurs diagnostiques ou pronostiques en raison de l’absence de méthodes de quantification simples et rentables. Le projet tRNADiagnostics, financé par l’UE, comble ce manque de connaissances avec l’innovation Nano-tRNAseq, qui fait appel au séquençage de nanopores d’ARNt natif pour mesurer avec précision l’abondance et les modifications des ARNt à une fraction des coûts de séquençage traditionnels. Cette méthode, associée à des algorithmes d’apprentissage profond pour une classification rapide des signaux, devrait permettre de distinguer les échantillons cancéreux et d’identifier leur tissu d’origine. Le projet entend valider cette technologie pour les biopsies liquides, ouvrant ainsi la voie à des applications cliniques et à une potentielle commercialisation.
Objectif
Transfer RNAs (tRNAs) are abundant, heavily-modified small non-coding RNAs that play a pivotal role in decoding genetic information, determining which transcripts are highly and poorly translated at a given moment. Dysregulation of tRNA abundances and tRNA modifications is a well-known feature in cancer cells, leading to enhanced translation of specific oncogenic proteins. Despite the well-established association between tRNA dysregulation and cancer progression and malignancy, tRNA abundances and their modifications are still not being used as diagnostic or prognostic markers for cancer detection or progression, mainly due to the lack of a simple, unbiased and cost-effective method to quantify tRNA abundances and their modifications. Our laboratory has recently established Nano-tRNAseq, a pioneering method that can accurately quantify both tRNA abundances and tRNA modifications using native tRNA nanopore sequencing, for a fraction of the cost of next-generation sequencing-based approaches. By employing a proprietary Nano-tRNAseq nanopore library preparation protocol coupled with deep learning algorithms that will rapidly classify the nanopore current signals, here we aim to establish a method that exploits tRNAs as novel biomarkers through the use of third generation sequencing technologies. We have initial evidence of how our approach can separate cancer from non-cancer samples and possibly be used to identify the tissue of origin. In this project, we will fully validate our technological platform for the differential analysis of low-input RNA amounts in liquid biopsy samples. We will initially apply our method in the cancer arena, expandable to many other indications, following the advice of key stakeholders contacted so far, with the goal of laying the basis for the transfer of our technology to the marketplace, including through the creation of a new start-up company.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- sciences naturellessciences biologiquesgénétiqueARN
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Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Appel à propositions
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Espagne