Nilsson, Sven-Erik Avlant – Data driven modeling of the tumor microenvironment

Bakgrund

Människokroppen består av celler som hjälps åt att utföra olika uppgifter. I varje enskild cell finns tiotusentals olika sorters molekyler, som var och en har specifika funktioner. friska celler samverkar de här systemen på ett ändamålsenligt sätt. Det gör att cellerna reagera korrekt på signaler från omgivande celler så att kroppen fungerar normalt. Cancer uppstår när det blir fel på cellen som gör att den förökar sig okontrollerat. Detta beror ofta på förändringar i arvsmassan (DNA), exempelvis mutationer.

Beskrivning

Eftersom cellens system är sammankopplade, kan fel leda till kedjereaktioner som får den att utföra fel uppgifter. Detta kan också påverka närliggande celler som annars är friska. Det kan vara svårt att förutsäga vad som händer när något går fel och därför hur problemet kan lösas. Datorsimuleringar av dess processer kan förbättra vår förståelse av cancerns mekanismer. Med hjälp av nya maskininlärningsmetoder är det möjligt att simulera cancerceller. Det här projektet syftar till att generera data från bukspottkörtelcancer celler och fibroblaster, för att träna dess modeller.

Mål

Med hjälp av datormodellen kommer vi försöka besvara frågor om vad som händer när cancerceller utbyter signaler med närliggande celler. Detta kommer användas för att hitta läkemedelskandidater. Mitt lab kommer att bekräfta modellens förutsägelser med laboratorieexperiment. På sikt förväntas forskningen leda till en mer komplett förståelse av cancercellers relationer till närliggande celler. Detta kan leda till behandlingar som tar hänsyn till cancerns unika egenskaper, vilket kan göra behandlingar mer effektiva och minska deras bieffekter.