DR-189 Validating the Utility of Meta-Analysis for Learning Translatable Predictive Models from in vitro Pharmacogenomics
Several large initiatives have profiled cancer cell lines – lab grown models of disease – for their response to panels of drugs. These studies aim to identify genomic features that differentiate responders from non-responders. However, translating predictions back to patients has been challenging due to the differences between cell lines and patients, as well as experimental artifacts. We build upon previous work in integrating across studies from different labs to evaluate whether cross lab analysis results leads to better predictions. The genomic and treatment data collected by the Hartwig Foundation (HMF) will allow us to test predictions learned from cell lines.
Benjamin Haibe-Kains University Health Network Canada
Terug naar nieuwsMeer nieuws
SAGE: Nieuw algoritme voor analyse van tumor-DNA onthult mutaties die eerder niet waren gevonden
Hartwig Medical Foundation analyseert tumor-DNA. Dit proces proberen we continu te verbeteren. We delen deze analyses met ziekenhuizen om hen …
Measuring the effects of radiotherapy on cancer may open up avenues for treatment
Radiotherapy works by damaging the DNA of cancer cells. It’s an effective strategy overall, but many cancers have subsets of …
Passend oncologisch klinisch onderzoek voor patiënt in 3 stappen
12 oktober 2018 Voortaan heeft elke behandelend arts in 3 simpele stappen direct toegang tot passend oncologisch klinisch onderzoek op basis …
Kankers zullen steeds vaker voldoen aan de definitie van ‘zeldzaam’ als het gaat om de moleculaire profielen die elke tumor uniek maakt. Hoe meer onderzoek we hiernaar doen, hoe beter we in de toekomst elke patiënt een op maat gemaakte behandeling kunnen aanbieden. Whole genome sequencing en studies als DRUP leveren hier een belangrijke bijdrage aan.