Maar liefst 21% van alle kankersterftes in Europa is te wijten aan longkanker. In de laatste 10 jaar is de behandeling van longkanker sterk gewijzigd. Zo worden longtumoren nu steeds vaker behandeld met immuuntherapie. Immuuntherapie activeert het immuunsysteem om de kankercellen op te sporen en deze te vernietigen. De best gekende vorm van immuuntherapie zijn de checkpoint-remmers. Klinische studies toonden aan dat 20% van alle patiënten baat hebben bij deze behandeling. In vergelijking met chemotherapie is dit een goede therapie respons, maar dit cijfer toont ook het belang aan van een goede predictieve biomerker. Zo’n biomerker kan voorspellen of deze therapie al dan niet bij de patiënt zal aanslaan. Zo kan men vermijden dat deze dure en soms toxische behandeling toegepast wordt bij patiënten die uiteindelijk toch geen baat zullen hebben bij immuuntherapie. Momenteel zijn er geen goede biomerkers beschikbaar die een accuraat onderscheid kunnen maken tussen de patiënten die genezen dankzij deze behandeling (responders) en de patiënten die niet gebaat zijn met immuuntherapie (niet-responders). De meest gebruikte biomerker voor immuuntherapie op de dag van vandaag is het opsporen van het eiwit waartegen de checkpointremmers gericht zijn via kleuring van een stukje tumorweefsel. Ons doel is om een biomerker test te ontwikkelen op een vloeibaar biopt, namelijk bloed. Je kan een bloedstaal niet alleen veel gemakkelijker en met minder risico bekomen, maar je kan bloed ook op een meer regelmatige basis afnemen tijdens het gehele behandeltraject van de patiënt. Een ander verschil met de huidige merkers is dat we voor dit project niet naar de tumorcellen zelf zullen kijken maar naar de immuuncellen die circuleren in het bloed wat volgens recente literatuurgegevens een zeer veelbelovende aanpak is. Om deze immuuncomponent in het bloed in detail te ontleden maken we gebruik van single cell technieken. Aangezien deze single cell technieken zeer duur zijn, beogen we een goedkopere test te ontwikkelen als finale test voor klinische implementatie. Deze goedkopere techniek zal steunen op de single cell data om immuun profielen te ontleden en zal gebruik maken van computationele deconvolutie (ontleding van complexe mengels) toegepast op RNA sequencing
data van mengsels van bloedcellen Vervolgens zullen we een aantal strategiën uittesten om een predictieve test te bouwen. De test die het beste onderscheid kan maken tussen responders en nietresponders zullen we selecteren voor verdere validatie. Om deze test te ontwikkelen hebben we heel wat stalen nodig. Naast een eigen collectie zullen we samenwerken met andere oncologische centra
om voldoende stalen te kunnen includeren in de studie. De beoogde biomerker test zal kunnen uitgevoerd worden bij de start van de behandeling of na een eerste behandeling om zo in te schatten welke patiënten al dan niet baat zullen hebben bij immuuntherapie. Voor de patiënten waarvoor we voorspellen dat ze niet zullen reageren op de behandeling, kan direct worden overgeschakeld naar een andere therapie. Op deze manier gaat minder tijd verloren. De patiënten die wel reageren zullen bij start van de behandeling een grotere zekerheid hebben over hun kansen op genezing.