Integrated multiomic analyses of patients treated with Axl inhibitors to predict therapy response, clinical benefit and mechanism of action.

Lungekreft er fortsatt den vanligste årsaken til kreftrelaterte dødsfall med anslagsvis 1,6 millioner tilfeller globalt som fører til 1,4 millioner årlige dødsfall. BerGenBio har nylig rapportert lovende resultater fra studier der Axl-hemmeren bemcentinib kombineres med immunterapi (pembrolizumab) hos disse pasientene. For å forstå hvilke pasienter som kan ha nytte av denne behandlingen, må man ta i bruk nye analyseverktøy som inkluderer «høydimensjonal» tumor bildeanalyse, serumproteomikk og DNA/RNA-sekvensering for på den måten å hente ut mest mulig informasjon fra kliniske prøver. Dette prosjektet har som mål å etablere nye analysemetoder som skal anvendes i BerGenBio sine pågående kliniske studier med lunge- og andre kreftformer, og å integrere data fra både nye og eksisterende plattformer for å bygge en omfattende modell som kan forklare mekanismen bak medisinenes effektivitet og forutsi hvem som vil respondere på behandlingen. Det siste året har det blitt utviklet verktøy som gir oss mulighet til multidimensjonal bildeanalyse av tumor vev og verktøy for bearbeiding og analyse av disse bildene. I tillegg har det blitt tatt i bruk maskinløringsverktøy som gir muligheten til å forutsi hvilke pasienter som vil respondere på behandling med bemcentinib. Det er ventet at resultater fra dette arbeidet vil bli publisert det neste halve året.

-

Immunotherapy, the therapeutic targeting of a patient’s immune system to treat cancer, has rapidly become established as a key treatment for multiple cancer indications. However, only a minority of patients respond to the treatment. An important challenge in immunotherapy is now to identify, in advance, which patients are likely to respond. BerGenBio has recently shown that the combination of bemcentinib, a selective Axl receptor inhibitor, with the immunotherapeutic pembrolizumab benefits a subset of particularly hard-to-treat non-small cell lung cancer (NSCLC) patients. This project will use cutting-edge high-dimensional imaging to examine tumor material collected from patients prior to treatment with bemcentinib and pembrolizumab in order to identify tumor- and immune-associated features that predict whether the patient will benefit from taking the drugs. Establishing an Axl- and immunotherapy-targeted panel to extract single-cell information from patient samples using this imaging technology and analyzing the resulting data with respect to the spatial relationships between cells are both key R&D challenges in this project (Aims 1-3). The panel will first be used to analyse a collection of samples from NSCLC patients but will be expanded to analyze samples from patients receiving bemcentinib treatment for other diseases (Aim 4). Patient samples from BerGenBio clinical trials are routinely tested with pre-validated assays to measure circulating protein biomarker levels and gene/protein expression in tumor tissue. These “multi-omics” data will be integrated with the imaging data (Aim 5) to yield comprehensive signatures of response, build on our existing mechanistic knowledge of Axl inhibition in cancer, and identify novel predictive biomarkers that can be tested using routine clinical diagnostics. Overall, we aim to demonstrate that we can identify patients who will benefit from Axl-inhibiting drugs.