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Identificando novos alvos terapêuticos em Adenocarcinoma Ductal de Pâncreas combinando modelos e abordagens relevantes

Processo: 23/05099-7
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Projeto Geração
Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2023
Data de Término da vigência: 31 de julho de 2028
Área de conhecimento:Ciências Biológicas - Biologia Geral
Pesquisador responsável:Pedro Luiz Porfirio Xavier
Beneficiário:Pedro Luiz Porfirio Xavier
Instituição Sede: Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA). Universidade de São Paulo (USP). Pirassununga , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:22/06305-7 - Identificando novos alvos terapêuticos em Adenocarcinoma Ductal de Pâncreas combinando modelos e abordagens relevantes, AP.GR
Assunto(s):Oncologia molecular   Carcinoma ductal pancreático   Alvo terapêutico   Proteína 9 associada à CRISPR   Repetições palindrômicas curtas agrupadas e regularmente espaçadas   Esferoides celulares   Terapia viral oncolítica   Ensaios de triagem em larga escala
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Adenocarcinoma Ductal de Pâncreas | alvos terapeuticos | Cas9 | Crispr | Esferoides 3D | Terapia oncolítica | Triagem de alto conteúdo | Oncologia Molecular

Resumo

O Adenocarcinoma Ductal de Pâncreas (PDAC) é um dos mais desafiadores tipos de câncer, sem uma terapia alvo bem definida. Assim, tem sido considerado um "cemitério" em relação ao desenvolvimento de terapias. Essa presente proposta engloba projetos ambiciosos que visam identificar novos alvos terapêuticos, além de desenvolver as primeiras etapas de uma nova abordagem terapêutica promissora para PDAC. Nessa proposta, três diferentes desafios científicos e técnicos serão abordados e desenvolvidos: 1) No primeiro desafio, cerca de 1.500 inibidores de pequenas moléculas obtidos em colaboração com o Structural Genome Consortium (SGC) e com o EubOPEN, vão ser triados em esferóides tumorais de PDAC, observando a modulação dos fenótipos tumorais utilizando uma plataforma de triagem de alto conteúdo, identificando assim potenciais alvos terapêuticos. 2) Após, serão estabelecidos ambientes 3D tecido-específico para o cultivo de esferóides PDAC, utilizando um sistema de hidrogel contendo proteínas de matriz extracelular tecido-específicas, mimetizando um microambiente adequado para as células PDAC e avaliando os efeitos dos inibidores de pequenas moléculas mais promissores, selecionados no desafio científico e técnico 1. 3) Finalmente, será desenvolvida uma plataforma inovadora e com potencial terapêutico promissor para PDAC através da geração de um vírus NDV recombinante expressando um sistema CRISPR/Cas9 inibindo os alvos terapêuticos previamente determinados. Assim, poderemos testar a hipótese de que um vírus oncolítico NDV expressando um sistema CRISPR/Cas9 pode apresentar efeitos antitumorais em PDAC tanto pela oncólise mediada pelo vírus, quanto pela edição genômica induzida por CRISPR/Cas9. Após o fim desse projeto, novos alvos e uma abordagem terapêutica promissora vão ser identificados e produzida para PDAC. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
XAVIER, PEDRO L. P.; MARCAO, MAYCON; SIMOES, RENAN L. S.; JOB, MARIA EDUARDA G.; STREFEZZI, RICARDO DE FRANCISCO; FUKUMASU, HEIDGE; MALTA, TATHIANE M.. Machine learning determines stemness associated with simple and basal-like canine mammary carcinomas. HELIYON, v. 10, n. 5, p. 12-pg., . (23/07358-0, 18/00583-0, 23/05099-7, 22/06305-7, 19/14928-1, 22/09378-5, 21/00283-9)