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Personalized medicine platform for cancer diagnosis and therapy selection by multiplexed molecular- and ex vivo drug response- profiling

English title Personalized medicine platform for cancer diagnosis and therapy selection by multiplexed molecular- and ex vivo drug response- profiling
Applicant Gut Gabriele
Number 183415
Funding scheme Bridge - Proof of Concept
Research institution Institute of Molecular Life Sciences Universität Zürich
Institution of higher education University of Zurich - ZH
Main discipline Clinical Cancer Research
Start/End 01.11.2018 - 31.05.2020
Approved amount 194'338.00
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All Disciplines (2)

Discipline
Clinical Cancer Research
Experimental Cancer Research

Keywords (4)

Computer vision; Multiplexed Immunofluorescence; Personalized Medicine; Cancer diagnosis

Lay Summary (German)

Lead
Eines der Hauptziele von personalisierter Medizin ist es durch moderne biotechnologische Verfahren effektivere Therapien zu erzielen, indem der richtige Patient mit der richtige Medikation behandelt wird. Eine erfolgreiche Paarung erhöht nicht nur die Überlebenschancen des Patienten, sie senkt auch die Kosten für unser Gesundheitssystem. Dieses Projekt leistet dazu einen Beitrag.
Lay summary

Die Analyse genetischer Mutationen des Krebses eines Patienten hat Therapieergebnisse verbessert, indem sie Klinikern patienten-personalisierte Medikationsstrategien aufzeigt. Bei vielen Patienten fehlt jedoch eine klarer mutationsbasierter Therapieindikator oder er wurde bereits erfolglos exploriert. Solchen Patienten kann mit Verfahren der personalisierter Medizin oft nicht weitergeholfen werden. Dies weist auf, wie spärlich ausgestatte der Werkzeugkasten für personalisierte onkologische Medikation noch immer ist. Dieses Projekt zielt darauf ab, eine personalisierte Medizinplattform für die Krebsdiagnose und Therapieselektion durch hochmolekulare- und ex-vivo Arzneimittelantwort-Profilbildung zu etablieren. Einerseits werden Krebszellen einer Vielzahl von Arzneimitteln ausgesetzt und deren Reaktion darauf systematisch quantifiziert. Andererseits werden Krebsgewebeschnitte mit modernsten Bildgebungsverfahren hochmolekularen charakterisiert. Mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen werden dann die vielversprechendsten Therapieansätze identifiziert. Die Forschungsresultate dieses Projekts werden dazu beitragen, ein neues personalisiertes Diagnostik- und Therapieidentifikationsverfahren zu etablieren und das Verständnis für Arzneimittelresistenzen von Tumoren erweitern.

Das Projekt befasst sich mit translationaler Forschung. Um die Überlebenschancen von Krebspatienten zu verbessern, ist es wichtig, neue personalisierte Verfahren zur Krebsdiagnostik und Therapieselektion zu entwickeln, welche nicht genetische Mutationen messen, sondern die phänotypische Reaktion von Krebszellen auf Arzneimittel quantifizieren.

Direct link to Lay Summary Last update: 16.10.2018

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Abstract

Solid tumor diagnosis and personalized cancer medicine are both multi-billion markets and predicted to grow at 14.3% and 10.7 % CAGR, respectively in the coming years. Such growth is fueled by substantial financial investments in novel biomedical technology by world-leading pharma companies and a permissive regulatory environment. Importantly, most established pharma companies prefer to reach out to personalized medicine experts and to buy in personalized medicine services/technology instead of building corporate solutions. I predict a high demand for our research and diagnosis services based on the market size, its growth, the eagerness of established market players to use novel personalized medicine technologies, and many personal communications with industry and academia. The expectation of personalized medicine is no less than the transformation of health care. The engine driving this transformation are cutting-edge biomedical technologies which generate rich patient-specific data, promised to massively improve drug discovery, disease diagnosis and therapy. To improve care and survival chances for millions of patients, it is paramount, to develop technologies both capable of quantifying and analyzing highly multiplexed, spatially resolved protein readouts at all these scales simultaneously, as well as technologies capable of identifying patient-tailored actionable cancer treatments.
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