DR-452 AI-Driven Tumor-Agnostic MSI-H Prediction and Immunotherapy Response Modeling
Microsatellite instability (MSI) is a key biomarker of sensitivity to immune checkpoint inhibitors (ICIs) across tumour types. Despite its clinical significance, routine MSI testing is standard only in colorectal and endometrial cancers. As a result, MSI remains underdiagnosed in malignancies where MSI is rare, leading to underutilization of ICIs in these settings. This project will contribute to personalized treatment of MSI solid tumors by enabling the detection of MSI beyond traditionally tested cancers based on H&E slides. In addition, we aim to a multimodal AI modal for response prediction to ICIs based on H&E and NGS data.
Niven Mehra, Radboudumc, the Netherlands
Terug naar nieuwsMeer nieuws
Samenwerken en harmoniseren: op weg naar een lerend zorgsysteem
De ontwikkeling van een nieuw medicijn duurt lang en is kostbaar. Bovendien is de kans klein dat een geneesmiddel effectief …
Interview dr. Katrien Grünberg, hoofd Ned. ver. voor Pathologie
Dr. Katrien Grünberg is hoofd pathologie in het Radboudumc en voorzitter van de Nederlandse Vereniging voor Pathologie (NVVP). Ook in …
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.