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SIGNALING METASTATES

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Signaling Networks of Ovarian Cancer Metastates Stem Cells and Maturation Pheno...

Signaling Networks of Ovarian Cancer Metastates Stem Cells and Maturation Phenotypes Tumors are by definition both variable and highly adaptive, allowing them to grow beyond their original onset site and invade other organs, and in the process evading physiological intra and extracellular anti-tumor responses, and... ver más

31/12/2013

EMBL

244K€

Presupuesto del proyecto: 244K€

Líder del proyecto

EUROPEAN MOLECULAR BIOLOGY LABORATORY No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

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Presupuesto del proyecto 244K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Tumors are by definition both variable and highly adaptive, allowing them to grow beyond their original onset site and invade other organs, and in the process evading physiological intra and extracellular anti-tumor responses, and sometimes chemotherapy. This study proposes that ovarian cancers, and the heterogeneous cells that compose them, can be defined as a cell population(s) with an immature surface and signaling phenotype (with attendant self-replicative capacities) as well as a population(s) of cells with a more 'mature cell' phenotype. The expectation is that these two stages define a parent-daughter cell hierarchy and that this series of maturation events can be modeled akin to normal differentiation – with a set of pools of cells with a defined, stable phenotype linked to each other through transition state intermediates. Here, I apply a single cell systems biology approach to map signaling states at each stage of this proposed cancer-associated differentiation of ovarian cancer using perturbation mapping and high throughput systems biology approaches. The proposal will define the mechanistic underpinnings of ovarian cancer stem cells and the more mature phenotypes, the signaling states of cancer stem cells and daughter cells within patients that are resistant to cancer therapy, and finally a map that delineates the robustness profiles of the cancer-associated differentiation signaling networks and thereby optimal entry points for therapeutic interventions.

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