Description du projet
Délimiter l’hétérogénéité des tumeurs à l’aide d’organoïdes
Un nombre croissant de preuves suggèrent que l’hétérogénéité cellulaire favorise la croissance des tumeurs et induit une résistance aux traitements. Cependant, nous manquons d’informations fondamentales sur son émergence spatiotemporelle. Pour remédier à ce problème, le projet SpatialOrganoids, financé par l’UE, procédera à des analyses expérimentales et informatiques de cultures d’organoïdes 3D du cancer du sein au fil du temps. En saisissant les changements spatiotemporels des phénotypes cellulaires, les scientifiques identifieront les déterminants moléculaires et spatiaux de l’hétérogénéité du cancer du sein. Compte tenu de la forte incidence du cancer du sein chez les femmes et de la grande hétérogénéité intra- et inter-patient, les résultats du projet contribueront à l’élaboration de nouvelles stratégies de traitement ciblées.
Objectif
Cell-to-cell heterogeneity in biological systems has been broadly studied in unicellular organisms and mammals. Furthermore, non-genetic, in addition to genetic heterogeneity has been recently proposed to support tumour growth and to induce resistance to cancer therapy. However, the molecular events on a spatial and temporal level that lead to the emergence of tumour heterogeneity are largely unknown. To address this question, I will study breast cancer, which shows the highest cancer incidence in women and is characterised by extensive intra- and inter-patient heterogeneity in cellular and molecular phenotypes. As model system, I select 3D organoid cultures, which are gaining popularity in cancer research due to their ability to reconstruct tumour-like molecular features and to recapitulate treatment response.
Here, I propose experimental and computational time-course analyses of breast cancer organoids to understand molecular and spatial determinants that underlie the emergence of heterogeneity in cancer cell phenotypes. On the experimental side, I will use imaging mass cytometry and perturbation experiments to capture and validate spatio-temporal changes in cellular phenotypes, interactions and signalling networks. Statistical modelling will quantify dynamic changes in phenotypic heterogeneity over the time-course of organoid growth. Finally, I will predict the emergence of intra-organoid heterogeneity across multiple organoid lines, which allows me to derive targeted treatment strategies.
In sum, the proposed work will disentangle and perturb the spatio-temporal emergence of phenotypic intra-tumour heterogeneity, which is characteristic of breast cancer tissues.
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.
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- sciences médicales et de la santémédecine cliniqueoncologiecancer du sein
- sciences naturellessciences biologiqueszoologiemammalogie
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Programme(s)
Régime de financement
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinateur
8006 Zurich
Suisse