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

Werken aan verbeteringen voor patholoog en KMBP-er
Inlezen data WGS in PALGA De eerste mijlpaal in de samenwerking tussen PALGA en Hartwig Medical Foundation is bereikt. Vanaf …

Oog voor de ethische aspecten van het delen van data
Eline Bunnik is universitair hoofddocent bij de afdeling medische ethiek, filosofie en geschiedenis van de geneeskunde aan het Erasmus MC …

Personalised Medicine kan leiden tot een betere kostenefficiëntie in de zorg
Personalised Medicine betreft een medisch model waarbij gebruikgemaakt wordt van individuele feno- en genotypische kenmerken om een afgestemde therapeutische strategie …

Bij zeldzame kankers is het belangrijk om het DNA te ontrafelen. 21% van de mensen met kanker heeft een zeldzame vorm.