Nu ook nog handel met voorkennis erbij. Plannen voor een beursexit delen maar koersgevoelige informatie niet openbaar publiceren en via via te weten komen. Maandag nog een melding naar de AFM hierover.
Onderzoekers ontdekken nieuw dual-target mechanisme bij behandelingsresistente eierstokkanker
31-01-2025 - 9:15 uur
ANN ARBOR, Michigan – Onderzoekers van het University of Michigan Rogel Cancer Center en BenevolentAI hebben een veelbelovende nieuwe therapeutische benadering voor platina-resistente eierstokkanker geïdentificeerd.
Hooggradige sereuze eierstokkanker treft wereldwijd jaarlijks meer dan 300.000 vrouwen, waarbij tot 90% van de patiënten resistentie ontwikkelt tegen standaard platina-gebaseerde chemotherapie. De ziekte is bijzonder moeilijk te behandelen vanwege een gebrek aan consistent te targeten eiwitten.
Het onderzoek, gepubliceerd in Molecular Cancer Therapeutics, maakte gebruik van technologie van BenevolentAI, genaamd het Benevolent Platform, om uitgebreide biomedische gegevens te analyseren, waaronder wetenschappelijke literatuur en genomische databases. Het platform verbond ogenschijnlijk uiteenlopende datapunten, die doelen identificeerden die nog niet eerder waren onderzocht bij eierstokkanker, ondanks dat ze aanwezig waren in klinische gegevens.
De analyse gaf prioriteit aan 74 veelbelovende doelen voor experimentele tests, wat leidde tot de identificatie van twee belangrijke moleculaire drivers van de ziekte: TRAF2 en NCK interacterende kinase, of TNIK, en cycline-afhankelijke kinase 9, of CDK9.
De studie toonde aan dat patiënten met verhoogde niveaus van zowel TNIK als CDK9 aanzienlijk kortere overlevingskansen hebben. Verdere moleculaire analyse onthulde ook een nieuwe interactie tussen deze eiwitten, waarbij CDK9 een voorheen onbekende rol speelde bij het activeren van het Wnt-signaalpad, een cruciaal moleculair mechanisme dat kankercellen in staat stelt chemotherapie te weerstaan.
"Dit onderzoek vertegenwoordigt een significante vooruitgang in ons begrip van behandelingsresistentie bij eierstokkanker," zei studieauteur Analisa DiFeo, Ph.D., hoogleraar pathologie en verloskunde en gynaecologie bij Michigan Medicine. "Door de interactie tussen TNIK en CDK9 te onthullen en hun gecombineerde rol in behandelingsresistentie te valideren in meerdere patiënt-afgeleide modellen, hebben we een veelbelovende nieuwe therapeutische benadering geïdentificeerd. De ontdekking dat CDK9 het Wnt-signaalpad reguleert, zou verstrekkende implicaties kunnen hebben voor de behandeling van andere kankers waarbij deze mechanismen actief zijn."
De onderzoekers valideerden deze bevindingen met behulp van NCB-0846, een gedocumenteerde TNIK-remmer die werd geïdentificeerd via de analyse van het platform. Testen in patiënt-afgeleide 3D-modellen toonden aan dat NCB-0846 effectief zowel TNIK als CDK9 aanpakte, wat een superieure werkzaamheid aantoonde in vergelijking met het aanpakken van beide eiwitten afzonderlijk. Deze zeer ziekterelevante modellen, waaronder ex vivo organoïden en van patiënten afgeleide cellijnen, leveren een aantal van de meest klinisch vertaalbare preklinische bewijzen die mogelijk zijn, en bieden een sterkere validatie dan traditionele cellijnbenaderingen.
"Deze dual-targeting-benadering benadrukt het vermogen van ons AI-platform om nieuwe ziektebiologie te ontdekken. Deze ontdekking illustreert de kracht van het combineren van AI-gestuurde voorspellingen met experimentele validatie in van patiënten afgeleide modellen", aldus Ivan Griffin, D.Phil., medeoprichter en chief business officer van BenevolentAI.
Aanvullende auteurs: Noah Puleo, Harini Ram, Michele L. Dziubinski, Dylan Carvette, Jessica Teitel, Sreeja C. Sekhar, Karan Bedi, Aaron Robida, Michael Nakashima, Sadaf Farsinejad, Marcin Iwanicki, Wojciech Senkowski, Arpita Ray, TJ Bollerman, James Dunbar, Peter Richardson, Andrea Taddei, Chantelle Hudson
Financiering voor dit werk is afkomstig van National Cancer Institute-subsidie ??P30 CA046592, de Silver Family Foundation, de Barbara Robson Foundation en het Debra A. en Dean A. Frick Ovarian Cancer Research Fund
Dit werk werd ondersteund door deze gedeelde bronnen van het Rogel Cancer Center: Flowcytometrie, proteomics, structuur- en geneesmiddelenscreening, kankerdatawetenschap