DR-228 Artificial intelligence based predictive model for response to Immune Checkpoint inhibitors based on multiplex immunohistochemistry and whole genome analysis (ARCTIC)
Immunotherapy, like nivolumab and pembrolizumab, has drastically improved the survival of many cancer patients. However, some patients do not clinically benefit from treatment with immunotherapy. Many predictive biomarkers have been proposed to anticipate if a patient will be a so called responder or non-responder. However, none seem to be completely predictive. As immunotherapy can cause major side effects and is very costly, unnecessary treatment has to be avoided as much as possible. Therefore, the Erasmus MC and HMF are collaborating in a biomarker study (ARCTIC) to stratify patients who will benefit from ICI. The ARCTIC project combines existing clinical predictors with immune profiles and the genomic features, generated by the HMF in the same individuals, to develop a prognostic/stratification signature for selecting which individuals will benefit from ICI treatment.
Andrew Stubbs Erasmus MC the Netherlands
Terug naar nieuwsMeer nieuws
‘Hoopgevend’ – arts en patiënt over DNA-analyse tumor
In de toekomst zou hij graag alle patiënten met uitzaaiingen (…) zo snel mogelijk moleculair karakteriseren. Aldus oncoloog dr. Niven …
Elke patiënt krijgt zijn eigen medicijn dankzij databank
In een laboratorium in Amsterdam wordt voor het eerst op grote schaal DNA van kankerpatiënten verzameld. Het doel: leren van …
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 …
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.