Etude internationale n’impliquant pas la personne humaine, multicentrique et rétrospective de type cohorte associée à une collecte de données cliniques et matériel biologique tumoral.

Ajout échantillons de patientes à la cohorte ancillaire ALIENOR déjà prévu car résultats non significatifs (analyses sur l’ADNct) + ajout d’échantillons de patientes de la cohorte Acsé pour confirmer les résultats obtenus par RNAseq sur la cohorte ALIENORbio.

Les tumeurs de la granulosa sont des tumeurs rares de l’ovaire. Au vu de leur rareté, davantage d’études sont nécessaires afin d’améliorer le diagnostic, le pronostic et les traitements administrés aux patientes. Le pronostic des patientes est très engagé avec de nombreuses rechutes pouvant avoir lieu jusque 30 ans après le diagnostic de la première tumeur. Il est décrit que la mutation du gène FOXL2 (C134W) est retrouvée dans presque tous les cas de granulosa et la recherche de cette mutation dans les biopsies des patientes est devenue aujourd’hui systématique pour établir un diagnostic histologique.

Une partie du projet translationnel ALIENORbio vise à identifier des biomarqueurs de pronostic (rechute, réponse aux traitements) pour améliorer et anticiper la prise en charge des patientes. Pour cela, nous analysons la présence et la quantité de la mutation de FOXL2 au cours du temps dans l'ADN circulant tumoral (ADNct) à partir du plasma des patientes.

 Ayant réalisé cette analyse chez les patientes incluses dans l’essai clinique ALIENOR et ayant obtenu des résultats pour 28 patientes, nous souhaitons augmenter le nombre d’échantillons et les inclure dans nos analyses dans le but de pouvoir apporter une conclusion statistiquement plus forte sur l’utilité de rechercher la mutation de FOXL2 dans l’ADNct. Cette technique étant peu invasive, représenterait un atout majeur dans la prise en charge des patientes atteintes de tumeurs de la granulosa.

Les échantillons tumoraux des patientes incluses dans l’essai ALIENOR ont été processés et soumis à une analyse transcriptomique (séquençage ARN ; RNAseq). Les résultats obtenus sont intéressants et notamment sur le versant immunitaire. Ainsi, nous souhaitons regarder sur des cohortes de patientes avec les mêmes tumeurs mais ayant reçu de l’immunothérapie, le profil transcriptomique permettant de valider nos travaux. De ce fait, nous avons sollicité Unicancer, coordonnateur de l’étude Acsé afin d’avoir accès aux échantillons des patientes.

Hypothèse : Nous avons pour hypothèse que l’analyse de la mutation FOXL2 dans l’ADNct permettrait de prédire la réponse tumorale et/ou la réponse aux traitements pouvant par la suite être utilisé comme une méthode de routine, non invasive, pour le suivi des patientes. De plus, nous avons pour hypothèse qu’en fonction du bras de traitement des patientes dans ALIENOR et/ou d’autres caractéristiques cliniques, nous pourrons mettre en évidence des profils transcriptomiques différents ouvrant la voie à de nouvelles approches thérapeutiques ou de recherche dans ce domaine.

Objectif principal :

• Analyse de la mutation FOXL2 dans l’ADNct de nouvelles patientes atteintes de tumeur de la granulosa et pour qui des échantillons sont disponibles au CLB.
• Analyse transcriptomique de patientes de la cohorte Acsé et ALIENORbio.

Objectifs secondaires :

• Analyser le dossier clinique de ces patientes additionnelles
• Comparer les résultats obtenus entre les patientes incluses dans l’essai ALIENOR et ces nouvelles patientes
• Etablir une conclusion statistique et publiable sur la future utilisation de cette technique non invasive pour la patiente dans la prise en charge des tumeurs de la granulosa à visée pronostic

Objectif principal :

Le projet a pour but de déterminer la valeur pronostic et prédictive de CTGF et L1CAM dans la résistance au sunitinib des patients atteints de mRCC.

Objectifs secondaires :

Identifier de nouveaux biomarqueurs de résistance au sunitinib afin de proposer une meilleure prise en charge des patients et des solutions thérapeutiques personnalisées

Objectif principal :

Valider rétrospectivement le caractère prédictif de réponse et de survie à la gemcitabine dans une cohorte de patient avec un cancer du pancréas métastatique et traité d’emblée par gemcitabine.

L’objectif du projet RUBY est de développer, en collaboration avec IBM, des algorithmes d’intelligence artificielle (deep learning) capables de structurer les données des comptes rendus médicaux des patientes atteintes d’un cancer du sein et de les intégrer automatiquement dans une base de données structurées.

L’objectif de l’étude est de décrire les infections fongiques invasives survenues dans l’année post-allogreffe de CSH, d’en déterminer les facteurs de risques et l’impact d’une prophylaxie

Données traitées pour évaluer les facteurs de risque des complications cicatricielles après chirurgie de résection de sarcome des membres qui ont eu une radiothérapie néo adjvutante.

L’objectif du projet RUBY THYRO est de développer, des algorithmes d’intelligence artificielle (deep learning) capables de structurer les données des comptes rendus médicaux des patients atteints d’une pathologie de la thyroïde et de les intégrer automatiquement dans une base de données structurées.

L’objectif de ce projet collaboratif entre le COL & le CHU est de rendre les images obtenues sur l’une ou l’autre des machines totalement interchangeables. Ceci permettra à terme de réduire les examens doublons (patients passant des examens IRMs sur les différentes machines d’IRM) afin de libérer des créneaux au profit d’autres patients. Le critère de réussite du projet sera la réduction de la variabilité intra et inter machine, c’est à dire qu’une mesure quantitative prise sur une machine devra être similaire (à la marge d’erreur près) à la mesure prise sur une autre machine.

- Court terme : meilleure connaissance technique avec l’approche différent et complémentaire des deux équipes

- Moyen terme : meilleure harmonisation des biomarqueurs quantitatives IRM issues des différentes machines et donc amélioration de sensibilité pour des études bi-centrique

- Long terme : simplification du flux de patient, libération de créneau IRM & résultats cliniques de suivi des biomarqueurs

- Evaluation des artéfacts

- Evaluation qualitatif

Dans l’objectif futur d’assister le chirurgien dans les marges chirurgicales (détection de résidu tumoral), le projet vise à évaluer la faisabilité d’utilisation de la spectrométrie de masse via l’outil SpiderMass pour identifier les cancers de l’ovaire, de l’endomètre, du péritoine et/ou des trompes de Fallope.