DR-056 The identification and characterization of predictive markers of therapy response in metastatic breast cancer by assessing cell heterogeneity in RNA sequencing data.
The use of molecular pathology (for example DNA-testing) has increasingly allowed the selection of the right treatment for the right patient (personalized medicine). Nonetheless, the majority of anticancer treatments remains not patient-specific. As a result, patients still receive ineffective treatments. A possible explanation for this might be found in the tumoral heterogeneity (ie. the presence of different types of cells). Recently, an computional algorithm (Tumor Cell Deconvolution (TCD)) has been developed in breast cancer patients to assess the cellular heterogeneity of a tumor, for every patient specific. With the TCD, we can identify specific cell types, and can explore whether these specific cell types determine the response to therapy.
Emile Voest NKI/AvL the Netherlands
Terug naar nieuwsMeer nieuws
GLOW-studie eindigt – maar WGS blijft waardevol voor patiënten met glioblastoom
Per 1 oktober 2025 wordt de GLOW-studie officieel beëindigd. De tussentijdse analyse heeft onder medisch specialisten een groeiend enthousiasme laten …
ASCO 2021: Presentaties whole genome sequencing
Op het congres van de American Society of Clinical Oncology (ASCO) van 4-8 juni 2021 hebben onderzoekers Kris Samsom en …
‘Meer kans op nieuwe, unieke bevindingen’
Joris van de Haar, PHD student Antoni van Leeuwenhoek ‘De data van Hartwig Medical Foundation gebruiken we voor verschillende projecten. Het …
Door WGS hebben we in de moleculaire diagnostiek op onze afdeling een stap gemaakt van de analyse van minder dan 100 genen naar circa 20.000 genen per patiënt. Dat levert ontzettend veel waardevolle informatie, niet alleen voor de patiënt van vandaag, maar ook voor de patiënt van de toekomst.