Regio Noord-Holland | Modelleren van 3D neo-epitopen structuren om cross-reactiviteit van therapeutische antistoffen te voorspellen

De toepassing van immunotherapie gericht tegen peptide:HLA complexen (pHLA) op kankercellen wordt hedendaags op een grotere schaal verhinderd, gezien anti-pHLA immunotherapieën worden geassocieerd met veiligheidsrisico’s vanwege mogelijke cross-reactiviteit met peptides gepresenteerd op gezonde cellen. In recente klinische onderzoeken zijn zelfs sterfgevallen gemeld die verband hielden met deze onverwachte off-target toxiciteit. Daartoe is er een grote medische vraag naar meer gerichte (immuno)behandelingen tegen kanker die zowel effectiever zijn als minder toxiciteit veroorzaken. In dit project binnen de KIA ‘Gezondheid en Zorg’ beoogt Kweekkas de haalbaarheid te onderzoeken voor het ontwikkelen van een artificial intelligence/machine learning (AI/ML) model dat de 3-demensionale structuur van peptide-HLA complexen kan voorspellen. Hiermee kan mogelijke cross-reactiviteit van een therapie voorspeld worden en kunnen meer effectieve en veiligere anti-pHLA immunotherapieën gerealiseerd worden..Kweekkas doet dit op basis van een academische en industriële achtergrond in celbiologie en immunotherapieën, wat bijdraagt aan het onderzoeken en ontwikkelen van de technische uitdagingen van het te ontwikkelen platform. Om het beoogde model naar de markt te brengen, zijn verschillende ontwikkelingen essentieel. Gedurende dit haalbaarheidsonderzoek zal Kweekkas onderzoek doen naar de technische en economische haalbaarheid van het platform.