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
Het Prinses Máxima Centrum en Hartwig Medical Foundation lanceren eerste nationale DNA-databank voor kinderkanker
Gezamenlijk zullen de twee organisaties de eerste nationale kinderoncologische DNA-databank opbouwen door het complete DNA van iedere kinderkankerpatiënt in Nederland …
GenomeWeb: ‘Dutch Team Looks to Drug Repurposing to Improve Patient Outcomes, Lower Costs’
The project is an attempt to address the rising healthcare costs associated with new cancer drugs and to identify biomarkers …
Ook in het DNA-tijdperk geldt: meten is weten
Emile Voest (internist-oncoloog en medisch directeur van het Nederlands Kanker Instituut en Antoni van Leeuwenhoek in Amsterdam) verklaart in het …
Als je WGS één keer doet bij een patiënt met gemetastaseerde kanker, weet je meteen alles wat je nodig hebt om een gerichte behandeling te bieden als die – geregistreerd of in onderzoeksetting – beschikbaar is.