Descripción del proyecto
Plataforma de cribado innovadora para tratamientos oncológicos personalizados
Para que los tratamientos oncológicos funcionen se tienen que comprender los sistemas moleculares y celulares que definen la respuesta a la medicación, así como establecer ensayos específicos que predigan la respuesta de los pacientes a los tratamientos. El objetivo del proyecto SCIPER, financiado con fondos europeos, es identificar los mecanismos que crean la variabilidad en la respuesta a los fármacos entre los pacientes oncológicos y establecer ensayos para predecir con precisión la respuesta a los tratamientos de los pacientes en fases terminales de cáncer. En el proyecto se está creando una plataforma que mide las respuestas «ex vivo» a los fármacos a partir de biopsias de pacientes mediante inmunofluorescencia, microscopia confocal automatizada, análisis de imágenes a nivel unicelular, y aprendizaje automático. La plataforma de ensayos de farmacoscopia vanguardista combina cribado de fármacos basado en imágenes de biopsias de pacientes y la elaboración de su perfil molecular con datos de pacientes de un conjunto de estudios clínicos, de forma que se garantiza la aplicabilidad de esta tecnología.
Objetivo
The cellular and molecular systems that determine drug responses in cancer are complex, highly individual, and incompletely understood. As a result, many cancer patients receive ineffective or even harmful therapies, which endangers lives, burdens healthcare systems, and prevents new therapies from reaching clinical approval.
To address this problem, we are developing a platform that measures hundreds of ex vivo drug responses from small patient biopsies by immunofluorescence, automated confocal microscopy, single-cell image analysis, and machine learning. We preserve cellular memory and maximize physiological relevance by not culturing or sorting cells prior to drug exposure. Sub-cellular, single-cell, and cell population-wide image analysis reveals on-target drug responses and disentangles multicellular ones. In a first interventional clinical trial, this phenotypic information alone led to strongly improved treatment of patients with aggressive hematologic malignancies.
Enabled by this high-throughput, predictive, and phenotypic information, I here propose to identify the molecular and cellular systems that govern treatment response individuality in cancer. (Aim 1) We will combine drug response profiling with RNA sequencing and proteomic measurements of malignant and healthy cells from the same biopsies. Critically, the patient-internal comparisons in both screening and OMICs allow neutralizing complex confounding factors. (Aim 2) New multiplexed immunofluorescence and convolutional neural network-based analyses will identify multiclass cell-types and -states, and quantify non-cell-autonomous responses. (Aim 3) Computational integration and causal inference will identify the molecular determinants and governing principles of drug response individuality in cancer, amenable to further validation. This proposal will thus improve our mechanistic understanding of cancer individuality and develop powerful new tools for OMICs-based precision medicine.
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.
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Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
ERC-STG - Starting GrantInstitución de acogida
8092 Zuerich
Suiza