PREDICT - Towards a PREDICTable combination therapy

Inleiding

To select the best approach for novel cancer immunotherapies, one needs to understand the subtiele balans tussen de immuun-suppressieve pre-behandeling en de behandeling met een universele NK-celtherapie (oNKord®) om de therapie-uitkomst te voorspellen.

Projectdoel

Het projectdoel is om de uitkomst van NK-cel-gebaseerde immunotherapiebehandeling van patiënten met incurabele lokaal gevorderde of gemetastaseerde tumoren te voorspellen waarvoor geen standaardtherapie bestaat.

Genomics Data Analyse

Hierbij stelt het gebruik van genomics data-analyse tools voor geïntegreerde TCR en NK-receptor repertoire-analyse de ontwikkeling van een unieke data-gedreven combinatie therapie in staat die levert:

1. Een nieuwe immuunonderdrukkingsregime in combinatie met allogene NK-celtherapie voor de behandeling van meerdere kankertypes.
2. Een geïntegreerd machine learning-gedreven model dat een optimale immuunonderdrukkingsbehandeling selecteert in combinatie met de daaropvolgende NK-celtherapie voor verbeterde therapie-uitkomst.

Data-gedreven Aanpak

Een slimme data-gedreven aanpak stelt ons in staat om inzicht te krijgen in complexe processen en algemene tendensen in grote datasets te ontdekken.

R&D-partnerschap

Dat is waarom ENPICOM BV, een veelbelovende start-up met toonaangevende technologie in de analyse en visualisatie van immunogenomische data, en Glycostem Therapeutics BV, een wereldleider in NK-celtherapie, de krachten hebben gebundeld in een R&D-partnerschap. Dit R&D-partnerschap maakt voorspellende modellering mogelijk voor het succes van slimme immuunonderdrukking met glucocorticoïden als preconditioning om allogene NK-celinfusie als kankerbehandeling mogelijk te maken.

Bijdragen van Partners

Glycostem Therapeutics BV brengt specifieke immunotherapiekennis naar het project, terwijl ENPICOM BV bijdraagt met marktleidende kennis op het gebied van bio-informatica.