L’intérêt stratégique de ce projet est de mener une étude rétrospective nationale multicentrique afin d’obtenir un état des lieux des pratiques concernant les tumeurs de l’ouraque. Cette étude s’intègre dans une collaboration multicentrique des centres du GETUG mais également de centres libéraux impliqués dans la recherche clinique.

Nous souhaitons effectuer une étude rétrospective dosimétrique sur des patients traités au CLB, atteints de métastases multiples cérébrales et sur d’autres patients atteints de tumeurs paraspinales. 

Le but est de réaliser une étude dosimétrique qui compare les performances d’un nouveau logiciel de planification expert (Brainlab) à celles de Multiplan (Accuray), le logiciel ayant servi à réaliser les plans avec lesquels les patients ont été traités. 

Nous avons donc besoin d’utiliser les CT dosimétriques (anonymisés) des patients pour réaliser de nouveaux plans. Aucun traitement issu du logiciel expert ne sera réalisé sur patients. 

Le responsable de ce programme qui en assure la gestion et la responsabilité, ainsi que du traitement des données est le Centre Léon Bérard. 

Le contenu des données dosimétriques obtenues peut être utilisé à des fins de publications et/ou potentiellement par la société Brainlab à des fins de marketing, étude ou autres démonstrations.  

Seules les données dosimétriques issues du TPS Brainlab pourront être fournies à la société, à leur demande. Les données dosimétriques (RT dose, RT plan) obtenues avec Multiplan ne seront, en revanche, pas fournies. Sur demande, à des fins d’illustration, la société Brainlab pourra avoir des captures d’écran des résultats.

Evaluer le rôle pronostic et prédictif du gène GATA6 sur la survie des patients atteints de cancer du pancréas.

Evaluer les méthodes et le rôle pronostic de la protéine βig-h3 dans le cancer du pancréas.

Développer des méthodes et évaluer la valeur prédictive du micro-environnement des tumeurs pour la réponse aux thérapies.

Valider la valeur pronostique des fibroblastes associés au cancer et évaluer leur valeur prédictive de réponse aux traitements du cancer du pancréas.

Development and implementation machine-learning algorithms in the search of predictive biomarkers for breast cancer treatment. This innovative strategy will lead to personalized medicine in breast cancer by guiding clinicians in the selection of the optimal therapeutic option. Moreover, this generated pipeline for predictive marker discovery could be further adapted for the treatment of other cancer types.

L’objectif principal est de démontrer que l’activité vagale basale initiale dans le cancer de l’ovaire a une valeur prédictive de survie globaleL’objectif principal est de démontrer que l’activité vagale basale initiale dans le cancer de l’ovaire a une valeur prédictive de survie globale.

Apport de l'oncoréhabilitation préthérapeutique dans la prise en charge des cancers de la cavité buccale - Comparer la durée de séjour de la prise en charge des patients selon le passage en onco-réhabilitation ou non

Comparer la réponse à la douleur en fonction de la stratégie de la radiothérapie