< Terug naar vorige pagina

Project

Toepassing van bio-informatica in onderzoek naar dendritische celgemedieerde immuuncelactivatie: geautomatiseerde analyse van hoog-dimensionale flowcytometrie datasets.

Kan het bio-informatica R-pakket FlowSOM - voor hoog-dimensionale single-cell flowcytometrie datasets - helpen bij onderzoek naar dendritische celgemedieerde immuuncelactivatie?Het primaire doel van dit Klein Project is om het R-pakket FlowSOM te evalueren voor de analyse van hoog-dimensionale flowcytometriegegevens en het gebruik ervan te onderzoeken in de preklinische en klinische evaluatie van immunogeniciteit van een nieuwe generatie kandidaat dendritische celvaccins tegen kanker die momenteel onderzocht worden aan het Laboratorium voor Experimentele Hematologie (UAntwerpen) en het Centrum voor Celtherapie en Regeneratieve Geneeskunde (Universitair Ziekenhuis Antwerpen).Met de toenemende dimensionaliteit van biologische gegevens en technische vooruitgang, zal manuele analyse van flowcytometriegegevens ontoereikend worden. Toepassing van bio-informatica laat een geautomatiseerde en onbevooroordeelde vergelijkingen toe tussen in vitro/ex vivo-gestimuleerde immuuneffectorcellen met nieuwe kandidaat dendritische celvaccins, wat verdere ontwikkeling zal ondersteunen van de dendritische celproducten met de meest superieure immuunstimulerende capaciteiten en wat essentieel zal zijn in longitudinale studies voor het ontrafelen van immuunprofielen die therapiegevoeligheid kunnen voorspellen. FlowSOM is een krachtig algoritme dat zelforganiserende mappen bouwt om een overzicht te bieden van merkerexpressie op alle cellen en om celsubsets te definiƫren die over het hoofd zouden kunnen worden gezien bij manuele analyse. Ons ultiem doel is om een geavanceerd immuunprofileringsplatform te ontwikkelen voor de evaluatie van preklinische en klinische dendritische celgemedieerde immuunresponsen.
Datum:1 apr 2020  →  31 mrt 2021
Trefwoorden:KANKERIMMUUNTHERAPIE, BIO-INFORMATICA, IMMUUNRESPONS, DENDRITISCHE CELLEN
Disciplines:Bio-informatica, Single-cell data analyse, Vaccinologie, Vaccins, Kankertherapie