Descripción del proyecto
Análisis de un tratamiento combinatorio para el cáncer de mama
El cáncer de mama es el que más muertes relacionadas con el cáncer provoca en las mujeres. Está clasificado en diversos subtipos moleculares ampliamente reconocidos. A pesar de la clasificación molecular establecida de los subtipos de tumores, la utilización de combinaciones de fármacos solo resulta beneficiosa para algunos pacientes, lo cual es un indicio de la heterogeneidad de los tumores. El proyecto financiado con fondos europeos RESCUER tiene por fin desarrollar un nuevo enfoque e identificar mecanismos de resistencia a escala de los sistemas, estudiando cómo influyen en el tratamiento las condiciones específicas de cada tumor y paciente. El proyecto integrará datos multidimensionales longitudinales de ensayos clínicos en curso y enfoques de sistemas novedosos, combinando el nivel subcelular/celular y de los órganos en modelos «in silico» para descubrir firmas moleculares de resistencia y predecir la respuesta de los pacientes a los tratamientos combinatorios. Estos nuevos conocimientos se emplearán para identificar fármacos previamente aprobados con un elevado potencial curativo en nuevas combinaciones de fármacos personalizadas.
Objetivo
Breast Cancer (BC) is the first cause of cancer-related death in women worldwide. Breast cancer is classified into well-recognized molecular subtypes. Despite solid pre-clinical evidence, only some patients benefit from administering drug combinations, an indication that patient and tumor heterogeneity is still present in the current stratification. Out of the numerous possible combinations of approved drugs, only a few have been actually tried, and the choice of tested combinations has been to some degree arbitrary. This proposal seeks to develop new approaches and identify mechanisms of treatment resistance at systems level, exploring how the effectiveness of specific targeted therapies applied in different clinical trials is affected by patient- and tumor-specific conditions. For this purpose, the project will gather and integrate longitudinal multidimensional data from ongoing clinical trials and newly generated --omics using systems approaches, which combine sub-cellular/cellular and/or organ level in-silico models and network analysis to build computational frameworks able to discover molecular signatures of resistance and predict patient response to combinatorial therapies. We aim to identify the physiological characteristics of non-responders vs. responders from existing and newly generated multi-omic data and biological samples from in-vivo and ex-vivo clinical studies of specific subtypes of BC patients treated with combination therapy. This new knowledge will be used to investigate the curative potential of new personalized drugs combinations. The overreaching goal is to develop computer “xenograft model” as a cost-efficient and better alternative in terms of ethics, availability to everyone, and animal use. The framework will include optimization algorithms to identify combinations of approved drugs with a high probability to work on individual or thin strata of patients. The project is endowed with a “legal” framework addressing ethical aspects
Ámbito científico
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
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H2020-SC1-2019-Two-Stage-RTD
Régimen de financiación
RIA - Research and Innovation actionCoordinador
0313 Oslo
Noruega