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SYSTEMS BIOLOGY APPROACH TO PREDICTING OUTCOMES OF LUNG CANCER THERAPIES AND STRATEGIES TO OVERCOME DRUG RESISTANCE IN VITRO There has been extensive research dedicated to identifying predictive biomarkers of tumor sensitivity to ligand-based therapies. Although some biomarkers have emerged, there is still no comprehensive understanding that unifies the... ver más

30/04/2016

CNRS

270K€

Presupuesto del proyecto: 270K€

Líder del proyecto

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo FP7 notifico la concesión del proyecto el día 2016-04-30 No tenemos la información de la convocatoria

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CNRS

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Líder del proyecto

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 270K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto There has been extensive research dedicated to identifying predictive biomarkers of tumor sensitivity to ligand-based therapies. Although some biomarkers have emerged, there is still no comprehensive understanding that unifies the observed tumor cell type-specific behaviors, in particular the differential responses to anti-cancer drugs. The collective realization is that no single protein measurement is predictive of therapeutic outcome. Large-scale studies focusing on multiple genetic biomarkers may be partially inadequate given the observed fractional killing of genetically-identical clonal cell populations. The objective of this proposal is to address this deficiency by coupling high-content analyses (dynamic live cell imaging, high-throughput assays) with theoretical and computational methods to provide a global understanding of the origins of tumor cell heterogeneity in response to anti-cancer drugs that target the apoptotic signaling pathway at the receptor level. Ultimately this approach will serve to identify, on a tumor cell type basis, the most predictive set of biomarkers and design optimal therapeutic combinations.

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