DR-187 Discovering non-coding driver alterations and the clinical utility of mutational signatures
Cancers develop by the accumulation of “driver” genetic alterations providing tumor cells a growth advantage. Whole genome sequencing allows to identify these driver events, but also the mechanisms at the origin of genome insults. Our project has two major aims. Firstly, we will use deep learning approaches to discover driver alterations in the non-coding part of the genome that remains poorly understood. Secondly, we will analyze mutational signatures to discover genomic instability phenotypes related to treatment response. Leveraging the tremendous resource of HMF genomic and clinical data, we hope to identify new oncogenic mechanisms and therapeutic vulnerabilities.
Eric Letouze Cordeliers Research Center France
Terug naar nieuws
Meer nieuws
CPCT verstrekt ook oudere patiëntgegevens aan database Hartwig Medical Foundation
Het Center for Personalized Cancer Treatment (CPCT) heeft besloten per 15 mei 2020 de gegevens van patiënten die voor 21 …
Zeldzame kanker en niet-zeldzame kanker: even veel behandelmogelijkheden gevonden na DNA-test tumor
24% van alle mensen met kanker heeft een zeldzame vorm van kanker. In de huidige praktijk heeft deze groep patiënten …
Hoge resolutie DNA-foto van uitgezaaide kanker geeft inzicht in behandelopties
Nature-publicatie van Nederlands onderzoek Nederlandse onderzoekers hebben met behulp van DNA-analyse voor het eerst een gedetailleerd overzicht gemaakt van het …
Zolang de behandelaar niet weet waar de primaire tumor zit, heeft hij ook geen gerichte behandelmogelijkheid en kan ook geen inschatting worden gegeven hoe lang iemand nog heeft.