SAMENVATTING

Achtergrond
Probleem: de voorspelbaarheid van uitkomsten van universele NK-celtherapie (oNKord®) en immuunsysteem onderdrukkende effecten zijn nodig om de beste benadering te selecteren bij een nieuwe immunotherapie tegen kanker.

Doel van het project
Het doel van het project is om de uitkomst te voorspellen van een op NK-cellen gebaseerde immunotherapiebehandeling bij patiënten met ongeneeslijke lokaal gevorderde of metastatische solide tumoren, waarvoor geen standaardtherapie bestaat.
De geïntegreerde TCR- en NK-receptor repertoire-analyse die in dit project wordt ontwikkeld, maakt de ontwikkeling mogelijk van een unieke data-gedreven combinatietherapie die zorgt voor:
– een nieuw immuunonderdrukkingsregime in combinatie met allogene NK-celtherapie voor de behandeling van meerdere kankertypes.
– Een geïntegreerd voorspellend model op basis van machine learning om een slimme behandeling van immuun-onderdrukking en de uitkomst van de daaropvolgende NK-celtherapie te voorspellen.

Aanpak & deliverables
Een slimme machine learning gedreven aanpak is nodig. Dat is de reden waarom ENPICOM BV, een veelbelovende startup met toonaangevende technologie voor analyse en visualisatie van immunogenomische gegevens, en Glycostem Therapeutics BV hun krachten gebundeld hebben in een R&D-samenwerking.
Deze R&D-samenwerking maakt voorspellende modellering mogelijk voor slimme immuunsuppressie met glucocorticoïden als preconditionering om allogene NK-celinfusie toe te staan als kankerbehandeling.

Glycostem Therapeutics BV voegt specifieke immunotherapie-kennis aan het project toe.
ENPICOM BV brengt vooraanstaande kennis en ervaring over bioinformatica en software engineering in.

Betrokken Topsectoren: LSH en HTSM ICT
Het project past in zowel regionale, nationale en internationale LSH en maatschappelijke uitdagingen en HTSM ICT-prioriteiten:
– Farmacotherapie
– Beoordeling gezondheidstechnologie & kwaliteit van leven en moleculaire diagnostiek
– Big data
– Kunstmatige intelligentie (AI), machine learning

Het project heeft een cross-over met de topsector HTSM & ICT, via sector overstijgende technologie: Big Data, Artificial Intelligence (AI), machine learning en ICT voor monitoring en controle.

Het project heeft verder een cross-over met de topsector Chemie over het onderwerp Chemie van het leven, met innovaties gericht op moleculair gebaseerde behandelingen, gepersonaliseerde gezondheid, het faciliteren van technologieën die het begrip van cellulaire processen ondersteunen.