Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français fr
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Immune signatures in sentinel lymph nodes to predict distant metastases in malignant melanoma

Description du projet

Un panel d’imagerie pour le diagnostic du mélanome malin

Le mélanome malin a une incidence à vie de 3 % et ne dispose pas d’outils de diagnostic efficaces pour l’immunothérapie. L’évaluation des ganglions lymphatiques sentinelles (sLN pour «sentinel lymph nodes») est cruciale pour déterminer le risque de métastase. Une étude portant sur 69 patients a utilisé la transcriptomique spatiale et l’apprentissage automatique, obtenant une précision de 93 % dans la prédiction des métastases à partir des sLN impliqués et de 79 % à partir des sLN non impliqués, ce qui indique un meilleur potentiel de diagnostic. Le projet MelanomaLNs, financé par le CER, développera un panel d’imagerie multiplexé pour profiler l’organisation immunitaire dans les tumeurs primaires et les ganglions lymphatiques, facilitant ainsi le diagnostic et la stratification des patients. Conçu pour les flux de travail cliniques, il sera testé sur 500 patients atteints de mélanome. Ce test diagnostique vise à identifier les patients à haut risque afin de permettre une intervention rapide, tout en évitant aux patients à faible risque des traitements inutiles.

Objectif

Malignant melanoma is a deadly disease with a 3% lifetime incidence. Currently, no clinically approved companion diagnostics exist for immunotherapy in melanoma, and sentinel lymph node (sLN) evaluation remains the cornerstone of clinical decision-making. A sensitive, robust, and clinically applicable method for identifying patients at risk of developing metastatic disease is urgently needed.
Studies in murine models have shown that lymph nodes (LNs) play a dual role in tumor immunity, both supporting immune activation essential for immunotherapy and paradoxically promoting metastatic spread by inducing systemic tolerance. We hypothesized that sLNs exhibit both pro- and anti-tumorigenic roles, varying across patients and disease stages. In a study of 69 melanoma patients, we applied spatial transcriptomics and proteomics to analyze sLNs, revealing immunological organization patterns associated with these opposing roles. A machine learning model trained on this data predicted distant metastases with 93% and 79% accuracy in involved and uninvolved LNs, respectively, demonstrating strong potential to improve clinical diagnostics.
Building on these findings, we propose developing a multiplexed imaging panel to profile immune organization in both primary tumors and lymph nodes to guide patient diagnosis and stratification. This panel will be designed for compatibility with clinical workflows and tested on an independent validation cohort of 500 melanoma patients. To pave the way for commercialization, we will explore the market and value chain, identify and engage with relevant industry players and set up a commercialization plan with the aim of positioning our innovation as the new standard for diagnosing and managing melanoma patients. Our diagnostic assay will enhance treatment decisions by identifying high-risk patients at diagnosis, ensuring they receive timely intervention while sparing low-risk patients from unnecessary, potentially harmful and costly treatments.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2025-POC

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

WEIZMANN INSTITUTE OF SCIENCE
Contribution nette de l'UE
€ 150 000,00
Coût total
Aucune donnée

Bénéficiaires (1)