Eftersom varje cancerfall är olika på molekylnivå är det fortfarande svårt att välja den bästa läkemedelsbehandlingen för varje patient trots alla framsteg som har gjorts inom cancerforskningen.
Jing Tang som arbetar vid Institutet för molekylärmedicin i Finland (FIMM) löser problemet genom att integrera data. Han utvecklar matematiska metoder och beräkningsmetoder som kan användas för att identifiera de läkemedelskombinationer som sannolikt kommer att passa bäst och vara effektivast för patienten.
– Läkemedelsutvecklingen är i ett revolutionerande skede. Den snabba biotekniska utvecklingen och de nya beräkningsmetoderna som skapar modeller av patologiska processer har haft stort inflytande på vårt angreppssätt. Vårt mål är att kunna erbjuda cancerpatienter individualiserad behandling som baserar sig på en kombination av patientens genetiska data och drogkänslighet, förklarar Jing Tang.
Många av de frågor som intresserar Tang är desamma som läkare ägnar sig åt varje dag: Varför har just den här patienten nytta av ett läkemedel, medan en annan liknande patient inte har det? Varför har ett tidigare effektivt läkemedel inte längre samma effekt? Hur kan vi välja den bästa möjliga behandlingen för just den här patienten?
Lätt att bygga nytt på en stabil grund
Jing Tang är den första forskaren vid FIMM som har fått ERC-finansiering.
– Mina viktigaste fördelar i den tuffa konkurrensen var min mångvetenskapliga bakgrund och den translationella approachen i min ansökan. Att FIMMs program för individuell cancerbehandling och moderna forskningsutrustning är kända spelade också en stor roll.
Vanligtvis väljs forskningsprojekten vid forskningsorganisationerna ut enligt vad enskilda forskningsgruppsledare är intresserade av, men FIMM har beslutat att fokusera på några specifika problem som har samhällelig betydelse. Största delen av personalen vid institutet arbetar med att lösa dessa problem. Tangs ERC-projekt grundar sig på ett forskningsprogram för individualiserad systemmedicin som redan har nästan tio år på nacken.
– Att få fram mångsidig och högklassig data om patienterna på molekylnivå är inte längre ett problem. I dag är det tolkningen av data som tar tid. Utan metoder för att integrera data och skapa matematiska modeller går vi lätt vilse och vi kan inte förädla ”big data” till betydelsefull information som stöder patientens behandling.
Stöd från finansieringsexperter och kolleger viktigt
I år har 325 forskare i början av sin självständiga forskarkarriär beviljats ERC Starting Grant. Endast 11 procent av alla ansökningar godkändes.
– Enligt ansökningskriterierna får den sökandes doktorsavhandling vara högst sju år gammal. Det var första gången jag ansökte om ERC-finansiering. Mitt beslut underlättades av att det var min sista chans att få ett Starting Grant, nästa år uppfyller jag inte längre kriterierna.
Om man har tur och hör till de 30 procent som kallas till intervju, har man bara tio minuter på sig att övertyga expertpanelen. Man måste alltså utnyttja tiden klokt. Både Helsingfors universitet och Finlands Akademi stöder de som söker ERC-finansiering genom att ordna utbildning och övningsintervjuer. Enligt Jing Tang var övningarna guld värda, och han tror inte att han skulle ha klarat sin intervju lika bra om han inte hade utnyttjat möjligheten och fått respons på sitt framträdande.
– Jag fick några riktigt knepiga frågor, men tack vare övningsintervjuerna hade jag förberett mig på dem. Det kändes bra efter intervjun och jag var nöjd med min prestation.
Patienten i fokus
För ERC-finansieringen kommer Tang att rekrytera både forskare som redan har disputerat och doktorander till sin forskningsgrupp. Tang vill samla ihop ett fördomsfritt och multiprofessionellt team, med medlemmar från olika akademiska discipliner.
– Mitt mål är att förbättra samarbetet mellan bioinformatik och klinisk forskning.
– Vi inledde vår forskning om läkemedelskombinationer med hematologiska cancerformer, men våra metoder har ett brett tillämpningsområde och härnäst kommer vi att testa dem på äggstockscancer. Alla cancerformer kan undersökas med metoden och i framtiden kan vi också utsträcka vår forskning till andra typer av multifaktoriella sjukdomar. Jag letar aktivt efter nya kliniska forskningspartner och jag förhåller mig öppet till alla dataintensiva biomedicinska frågeställningar, konstaterar Tang.
Tang tycker att det är viktigt att andra forskare och läkare fritt kan använda de verktyg och tillämpningar som utvecklas i forskningsprojektet.
Min vision är att vi om fem år kan erbjuda alla patienter betydelsefull och individuell information genom att kombinera drogkänsligheten med sjukdomens egenskaper på molekylnivå. De nya kopplingar mellan sjukdomar och läkemedel som vi upptäcker är värdefulla med tanke på patientens behandling, och de hjälper klinikerna att följa hur patientens sjukdom framskrider och att fatta de bästa vårdbesluten.