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In vivo targeting of neoepitopes induced by arginine deprivation in cancer

Ziel

More than five decades have passed since asparagine depletion was developed into a successful therapy for childhood leukaemia. However, attempts to extend this treatment to other cancer types and amino acids were unsuccessful due to limited clinical benefit.

One of the most promising approaches for amino acid deprivation therapy leveraged the fact that most solid tumours (~70%) suppress intracellular arginine production, thereby becoming auxotrophic for arginine. However, although arginine deprivation monotherapies are well-tolerated and have been found to deplete arginine effectively, they have failed to benefit overall patient survival due to the development of treatment tolerance. Combinatorial therapies of arginine deprivation with chemotherapy and immunotherapy provided little advance.

Neoepitopes, defined as HLA-bound peptides derived from inducible tumour-specific aberrant proteins, offer an exciting new opportunity to overcome tolerance mechanisms. Using immunopeptidomics, we identified common neoepitopes emerging from arginine-deprived cancer cells. We further developed, validated, and characterized neoepitope-targeting T-cell receptors (TCRs) in vitro. We believe that these TCRs could be used to eliminate tumour cells before resistance to arginine deprivation emerges. However, due to the temporal expression of such neoepitopes, in vivo targeting remains a significant challenge, and a proof-of-concept experiment showing their in vivo utility is lacking.

This proposal aims to provide proof-of-concept mouse experiments for the in vivo application of combining arginine deprivation therapy with adoptive TCR T cell therapy targeting a shared and broadly expressed neoepitope induced by arginine deprivation. Ultimately, this innovative strategy aims to enhance the therapeutic efficacy of arginine deprivation and improve patient outcomes, offering a transformative approach to combat therapy resistance and enhance survival rates.

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: Das European Science Vocabulary.

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Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

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

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2026-POC

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

STICHTING HET NEDERLANDS KANKER INSTITUUT-ANTONI VAN LEEUWENHOEK ZIEKENHUIS
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 150 000,00
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten

Begünstigte (1)

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