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DepSHOCK

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Transcriptional footprints of cancer dependency shock as a computational tool fo...

Transcriptional footprints of cancer dependency shock as a computational tool for early anti-cancer drug discovery The oncogenic shock model has been introduced to describe the interplay between pro-survival and pro-apoptotic signals that follow an oncogene's inactivation and lead to cancer cell death. In my recent work, I demonstrated that id... ver más

28/02/2029

FONDAZIONE HUMAN T...

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

FONDAZIONE HUMAN TECHNOPOLE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-02-21

ERC-2023-COG: ERC CONSOLIDATOR GRANTS Scope:Objectives

I+D

Cerrada

0% 100% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

FONDAZIONE HUMAN TECHNOPOLE

2.00M€ | Lider

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Duración del proyecto: 60 meses Fecha Inicio: 2024-02-21
Fecha Fin: 2029-02-28

Líder del proyecto

FONDAZIONE HUMAN TECHNOPOLE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The oncogenic shock model has been introduced to describe the interplay between pro-survival and pro-apoptotic signals that follow an oncogene's inactivation and lead to cancer cell death. In my recent work, I demonstrated that identifying novel cancer dependencies through systematic computational analyses of CRISPR functional genetic screens and multi-omic data is an excellent means to discover and prioritise new anti-cancer therapeutic targets. Here, I extend the oncogenic shock concept to any cancer dependency gene. I call cancer dependency shock (DepSHOCK) the signal dynamics’ interplay that follows the ablation of any gene essential for cancer cell survival, i.e., cancer dependency gene. Any DepSHOCK triggers the sudden inactivation of pro-survival pathways and activates death- inducing signals, with both events impacting down-streaming transcription factors, leaving a measurable gene expression footprint. My hypothesis is that each DepSHOCK footprint can be deconvoluted to infer transcriptional markers of signals that emanate from a dependency gene and drive cancer cell survival through the constitutive activity of specific biological pathways. Here I propose to investigate this hypothesis across tissues, canonical oncogenic addictions, and novel candidate cancer therapeutic targets. To this aim, I plan to establish an experimental/computational platform for the generation and the analysis of unprecedented transcriptional datasets obtained at single-cell resolution upon genetic perturbation of a rationally selected panel of cancer cell lines and therapeutically relevant dependency genes. My overarching goal will be to study the information content of the DepSHOCK footprints and their potential use as computational tools in early anti-cancer drug discovery through new statistical and machine-learning methods delivering mechanistically grounded therapeutic markers and hints for the design of combinatorial therapies.

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