Ontgrendelen van het TCR repertoire voor gepersonaliseerde kanker immuuntherapieën.

Kanker is wereldwijd een van de belangrijkste doodsoorzaken. In de afgelopen decennia zijn nieuwe therapieën ontwikkeld die gericht zijn op het immuunsysteem van de patiënt om een ​​antitumorreactie op te zetten. De effectiviteit van deze immunotherapieën is al in verschillende klinische onderzoeken aangetoond. Niettemin vertonen deze therapieën een grote variatie in hun werkzaamheid, zodanig dat sommige patiënten goed reageren op de therapie, terwijl andere dat niet doen. In dit project gaan we de verschillen tussen de T-celreceptor (TCR) repertoires van responders en niet-responders onderzoekers naar mogelijke merkers die een voorspellende waarde hebben voor de klinische response van de therapie. We zullen dataminingmethoden en nieuw ontwikkelde immuno-informatica software toepassen om die eigenschappen bloot te leggen die van een patiënt een klinische responder of non-responder maken. Dit zal het onderliggende mechanisme van DC-gebaseerde vaccinreactiviteit onthullen. Dit kan de algemene gezondheidszorg in termen van gepersonaliseerde geneeskunde mogelijk versnellen en op termijn kosten besparen.

Trefwoorden:KANKER, IMMUUNTHERAPIE

Disciplines:Bio-informatica, Adaptieve immunologie