Mes données de santé

Die Informationswebsite für Patienten, die im Unicancer-Netzwerk behandelt werden oder in klinische Studien des Unicancer-Netzwerks eingeschlossen sind

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Ziele

Une étude de type preuve du concept (Fu et al, npj Precis Onc 2023) nous a montré que l’intelligence artificielle sur lame histologique pouvait prédire le type de mutation et le risque de rechute dans les tumeurs stromales gastro-intestinales (GIST). Afin de rendre ces résultats applicables en clinique, nous voulons réaliser une étude Européenne collectant de 5 à 10 000 patients dans une vingtaine de centres de 7 pays, ceci afin d’obtenir des algorithmes efficaces et reproductibles.

 

Intérêt : Mieux prédire le risque de rechute en vue de l’indication d’un traitement ciblé de type adjuvant

Objectif : Prédire le type de mutation pour une partie des patients permettant une économie de temps, de matériel et de moyens mis en œuvre

Verantwortlicher für die Verarbeitung

Institut Bergonié (Bordeaux)

Kategorien der verwendeten Daten
Données d’identification (sans donnée nominative) / Données de santé / Données génétiques
Origine de données utilisées
Soins
Institut Bergonié (Bordeaux)
Centre Léon Bérard (Lyon)
Gustave Roussy (Villejuif)
Institut Paoli Calmettes (Marseille)
Centre Oscar Lambret (Lille)
Institut Curie (Paris et Saint-Cloud)
Autre (hors Centres de lutte contre le cancer)
Andere
5 à 10 000 patients porteur d’une tumeur stromale gastro-intestinale (GIST) dans une vingtaine de centres de 7 pays - période allant de 1980 à 2022
Bevölkerung, die Gegenstand der Forschung oder Datenverarbeitung ist

 Population : patient porteur d’une tumeur stromale gastro-intestinale (GIST) : Diagnostic de GIST certain, disposer d’une lame histologique de la tumeur initiale non traitée, analyse moléculaire de la tumeur connue, période allant de 1980 à 2022 

Rechtsgrundlage

Exécution d’une mission d’intérêt public

Interne und externe Datenempfänger

- Equipe projet Institut Bergonié

- Université de Dresde (Medical Faculty of Technical University Dresden / EKFZ for Digital Health)  

Startdatum der Forschung
01/01/2024
Dauer der Datenspeicherung

Jusqu’à 2 ans après la dernière publication. En l'absence de publication : conservation jusqu'à la signature du rapport final de la recherche.

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