Mobiele menu

A systems approach to preventing drug resistance in colon cancer

Projectomschrijving

Veel darmkankerpatiënten reageren niet op therapie. Het is daarom belangrijk om
tumorkenmerken te vinden die voorspellen of die tumor zal reageren. Daarvoor moeten
we beter begrijpen hoe moleculaire 'netwerken' processen in die cel aansturen. In
kankercellen zijn deze processen ontregelt door, bijvoorbeeld, mutaties. Om te
voorspellen hoe een kankercel zal reageren op de behandeling, moeten we begrijpen hoe
deze netwerken werken. In dit project combineren we computationele benaderingen,
experimentele en klinische tests en grote databestanden om inzicht te verschaffen in
mechanismen voor resistentie tegen geneesmiddelen. In dit project hebben we een
computationele methode ontwikkeld om resistentie mechanismen te identificeren. We
hebben deze benadering toegepast op een bepaalde soort darmkanker met een afwijking
in het BRAF gen. We hebben mechanismen geïdentificeerd waardoor deze cellen resistent
worden tegen (combinatie)therapieën.

Verslagen


Samenvatting van de aanvraag

9003037609Colon cancer (CC) is a major cause of death. Current treatment involves chemotherapy combined with anti-EGFR or VEGF drugs and radiotherapy. Screening for biomarkers can indicate whether EGFR-inhibitors will be effective in patients, but otherwise biomarkers for personalizing patient treatment are scarce. First-line combinations of chemotherapy and EGFR-inhibitors for patients being RAS wild-type have led to an increase in overall survival to more than 30 months. However, most patients develop RAS mutations under anti-EGFR therapy, or do not respond to EGFRi for unknown reasons. The majority of patients develop resistance and succumb to the disease. We still have a poor understanding of how gene networks drive cancer, how they modulate response, and how they induce resistance to treatment. Good disease models that provide insight are simply lacking. With the availability of large public data resources, our unique collection of patient samples and patient-derived models and with computational and experimental approaches becoming mature, the COLOSYS consortium aims to develop in silico therapy response predictors. These will allow precision medicine, based on patient-specific driver and resistance mechanisms. We will identify new CC tumor driver genes by integration of multiple data types from large public tumor data repositories. A high quality, open repository of data and knowledge (knowledge commons) will be assembled and used to construct multi-scale computer models of the molecular networks that underlie cancerous cell proliferation. Logic model simulations will predict the effect of drugs in cancer cell lines and patient tumors. We will test these predictions on cell lines as well as patient-derived cell cultures, organoids and mouse xenografts, and perform preliminary testing in patients. The combined computational, experimental and clinical testing will provide a thorough understanding of resistance mechanisms, and allow personalised treatment of colon cancer.

Onderwerpen

Kenmerken

Projectnummer:
9003035005
Looptijd: 100%
Looptijd: 100 %
2016
2020
Onderdeel van programma:
Gerelateerde subsidieronde:
Projectleider en penvoerder:
Prof. dr. E.E. Voest
Verantwoordelijke organisatie:
Nederlands Kanker Instituut