Description du projet
Une méthodologie pour évaluer rapidement la réponse aux médicaments
Pouvoir prédire la réponse à un traitement médicamenteux améliorerait sans aucun doute son efficacité et limiterait les traitements inutiles et les effets secondaires liés aux médicaments. Pour traiter ce problème, le projet SLAM-Dx financé par l’UE a mis au point une méthode très sensible (SLAMseq) permettant de quantifier l’ARN existant et nouvellement synthétisé dans les cellules. Cette méthode devrait permettre de déterminer l’effet d’un traitement médicamenteux associé à des modifications de l’expression génétique provoquées par des thérapeutiques spécifiques. La rapidité, l’efficacité et la précision de SLAMseq en font un outil idéal pour guider les protocoles de traitement anticancéreux personnalisés en clinique. De plus, la méthode SLAMseq peut être utilisée pour un criblage à haut débit au cours du processus de développement de médicaments.
Objectif
One of the greatest challenges today is to select the right drug for the right patient at the right time. A lack of diagnostic tools for predicting therapy response currently hampers patient-tailored treatment decisions in the clinic with severe implications for economy and – most importantly – patient survival.
Profiling transcriptional responses to drug treatment is a key method for probing the activity of targeted therapeutics and guiding their use in the clinic. A major limitation of established gene expression profiling techniques (such as microarrays and RNA-seq) is their limited time resolution precluding the distinction of direct from secondary transcriptional responses to drug therapy. This hampers their utility for deciphering drug action and guiding patient-tailored treatment decisions.
To overcome this problem, as part of an ERC-StG project (Systematic in-vivo analysis of chromatin-associated targets in leukemia, 336860) I have co-developed thiol(SH)-linked alkylation for the metabolic sequencing of RNA (SLAMseq) as a rapid, robust and highly scalable method for the unbiased quantification of changes in mRNA production upon cell perturbations. Its unique features (low input cell numbers, short treatment-to-sample time, 1-day protocol library preparation in 96-well format) may qualify SLAMseq as the first method to probe the function, efficacy and selectivity of candidate therapeutics in primary (tumor) cells with unprecedented precision and on a large scale.
In this ERC-PoC project, I propose to establish technical and commercial proof-of-concept for SLAMseq’s application in preclinical and clinical drug development and optimization, and for patient-tailored treatment selection. Upon the successful proof-of-concept for SLAMseq’s application as diagnostic tool, SLAM-Dx has the potential to revolutionize translational research and personalised medicine in a variety of disease areas.
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 médicales et de la santémédecine fondamentalepharmacologie et pharmaciedécouverte de médicaments
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Programme(s)
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