Project

Ontwikkeling van patiënt avatars in zebravis voor gepersonaliseerde selectie van tyrosine kinase inhibitor gebaseerde combinatietherapie ter bestrijding van recidief pediatrisch sarcoom

Code
365O04523
Looptijd
25-09-2023 → 31-12-2024
Financiering
Middelen door bilaterale samenwerking (privé en stichtingen)
Onderzoeksdisciplines
  • Medical and health sciences
    • Cell death
    • Cell growth and development
    • Genetics
    • Cancer biology
    • Cancer therapy
Trefwoorden
pediatrisch sarcoom gerichte therapie zebravis avatar
 
Projectomschrijving

Een wekedelen tumor of sarcoom bij kinderen is een zeldzame tumor die onstaat in het bindweefsel. Ondanks optimale behandeling van niet uitgezaaide hooggradige sarcomen, hervalt 50-80% van de patiënten binnen de 2 jaar en de mediane overlevingstijd bedraagt slechts 15 maanden. Ondanks verschillende klinische studies met nieuwe therapieën, bleef de behandeling de afgelopen 20 jaar ongewijzigd. De zeldzaamheid van de ziekte en het feit dat er meer dan 50 subytpes bestaan, verhinderen de opzet van grote gerandomiseerde studies. Bovendien zijn er geen merkers beschikbaar waarmee het effect van de behandeling kan worden opgevolgd. Dit verhoogt het risico op afwezigheid van respons op therapie, de aanwezigheid van bijwerkingen en de kans op herval. In dit project beogen we tegemoet te komen aan de dringende nood om de meest effectieve individuele therapie te voorspellen doormiddel van de ontwikkeling van patiënt ‘avatars’ in diermodellen waarin de therapierespons eerst uitgebreid getest zal worden. Het gebruik van diermodellen die de menselijke ziekte nabootsen is van het grootste belang om de klinische besluitvorming te verbeteren. Wij willen anticiperen op geïndividualiseerde combinatietherapie. We beogen een diverse en representatieve cohorte opbouwen van zebravis xenograft modellen van sarcoom patiënten, die een rijke bron van patiënt avatars vormen voor uitgebreide dosis-respons evaluatie van combinatie therapeutische strategieën. Dit zal het uiteindelijke doel ondersteunen om de therapierespons van patiënten te maximaliseren met behulp van pre-klinisch gevalideerde gepersonaliseerde tumorrespons handtekeningen.