Hausser, Jean Albert René – Interpreting tumor single-cell and spatial transcriptomics in terms of micro-environmental drivers of tumor growth to target in therapy

Bakgrund

Immune checkpoint inhibitors (ICI) har förändrat cancerbehandling genom att förhindra tumörer från att undvika immunförsvaret. Detta hjälper till att stoppa tumörer från att undvika kroppens immunförsvar, vilket kan leda till längre perioder av att hålla cancer i schack för olika typer av cancer. Men alla svarar inte bra på dessa behandlingar, vilket visar att det finns ett behov av att hitta nya terapeutiska strategier utöver ICI. Att hitta dessa nya terapeutiska strategier är svårt eftersom tumörernas biologi är mycket komplex och inte helt förstådd, och de modeller vi använder för att studera dem på djur eller i labbet har begränsningar.

Beskrivning

För att ta itu med dessa utmaningar är ett tillvägagångssätt att titta direkt på strukturen hos mänskliga tumörer på cellulär och molekylär nivå med hjälp av nya tekniker som producerar detaljerade tumörinformation. Vi ska skapa AI och datoralgoritmer som kan utnyta dessa nya detaljerade tumörinformation till att hitta nya terapeutiska strategier för cancerbehandling. Våra tillvägagångssätt kallas GRINT.

Mål

Vi kommer att testa GRINT i experiment på djur och genom att titta tillbaka på tidigare mänskliga tumördata. GRINT syftar till att göra det bästa av detaljerade tumörinformation från nya tekniker för att hitta bättre mål för cancerbehandling. Genom att göra detta hoppas vi förbättra terapins effektivitet för fler och påskynda utvecklingen av nya behandlingar. Detta projekt kommer att göra det möjligt att bevisa effektiviteten av GRINT, så att vi är redo att använda GRINT för att hjälpa till med nya kliniska studier om cancerbehandlingar.