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Analysis of functional tissue motifs for precision medicine in metastatic breast cancer

Description du projet

Des motifs de tissu fonctionnel dans le cancer du sein métastatique

Le cancer est une maladie hétérogène entraînée par l’interaction dynamique de la tumeur et des compartiments des cellules immunitaires et stromales. Il est donc important de caractériser la complexité de la maladie au niveau individuel pour développer et offrir des solutions médicales de précision. Le projet Precision Motifs, financé par l’UE, s’attèlera à mettre au point une approche d’imagerie tissulaire en 3D hautement multiplexée afin d’identifier les motifs de tissu fonctionnel dans le cancer du sein métastatique. Ces motifs, identifiés à l’aide d’un réseau de modélisation probabiliste, permettront de développer un système novateur de classification des maladies, susceptible d’être appliqué à la prise de décisions thérapeutiques auprès des patients atteints de cancer.

Objectif

Cancer precision medicine aims to bring the right drug (or right drug combination) to the right person. To achieve this, the molecular cause of an individuals disease must be identified and a treatment chosen that targets that cause to remedy the dysfunction. Tumors are dynamic ecosystems with high heterogeneity in tumor, immune, and stromal cell compartments. This complexity is the main obstacle to implementation of precision medicine. Consequently, approaches that rationalize and use tumor ecosystems for precision medicine are needed. To enable this, I propose to establish the concept of functional tissue motif, a multiscale network representation of multi-cellular assemblies that executes a definable set of anti-tumor or pro-tumor functional outputs. The utility of functional tissue motifs for precision medicine will be demonstrated in the context of metastatic breast cancer, which causes nearly 450,000 cancer-associated deaths each year. We will develop a highly multiplexed 3D tissue imaging approach with unprecedented throughput that provides subcellular resolution to analyze a large cohort of primary and matched metastatic tumors. We will then use viable tumor samples ex vivo to systematically perturb intra-cellular and inter-cellular network wiring using approved drugs, and the drug effects will be measured by highly multiplexed imaging. Functional tissue motifs will be identified using community and geostatistical methods and probabilistic network modeling. Analysis of functional tissue motifs in the light of the clinical data will be used to derive a novel classification system and to identify vulnerabilities in metastatic breast tumors. These vulnerabilities will be validated in follow-up experiments and in a clinical study. Given their focus on functional output, information content and versatility, functional tissue motifs promise to be a powerful concept and should enable to point to appropriate treatments, and inform development of new therapies.

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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Régime de financement

ERC-COG - Consolidator Grant

Institution d’accueil

UNIVERSITAT ZURICH
Contribution nette de l'UE
€ 2 000 000,00
Coût total
€ 2 000 000,00

Bénéficiaires (1)