-
Medical and health sciences
- Bioinformatics data integration and network biology
- Computational transcriptomics and epigenomics
- Single-cell data analysis
- Medical epigenomics
- Medical genomics
- Medical transcriptomics
- Cancer biology
Glioblastoma (GBM) blijft een van de dodelijkste tumors zonder geschikte behandeling. Het mislukken van alle klinische studies in het afgelopen decennium kan worden toegeschreven aan de uitgebreide (epi)genetische en fenotypische heterogeniteit binnen en tussen patiënten, en de aanwezigheid van 'plastische kankerstamcellen' die zich gemakkelijk kunnen aanpassen aan therapeutische interventies. Van bestralingstherapie (RT), een hoeksteen van de huidige standaardbehandeling, is eerder aangetoond dat het de plasticiteit van de GBM-tumorcellen voedt en resistentie stimuleert. De identificatie van geschikte doelwitten die wel kunnen interfereren met GBM-plasticiteit en stralingsgeïnduceerde resistentie, zouden daarom de effectiviteit van RT kunnen verbeteren en als zodanig de effectiviteit van de huidige standaardbehandeling bij patiënten kunnen vergroten. Hier zullen we een reeks representatieve, van de patiënt afgeleide GBM-modellen onderwerpen aan state-of-the-art stralingsmodaliteiten (fotonen- en koolstof-ioniserende straling). Deze stalen zullen vervolgens worden onderworpen aan uitgebreide (ruimtelijke) single-cell multi-omics en en hun onderliggende regulatieprogramma's zullen worden gekarakteriseerd om moleculaire paden te identificeren waarop geneesmiddelen kunnen ingrijpen om stralingsgeïnduceerde resistentie op een op de patiënt afgestemde manier aan te pakken.