L'objectif de cette étude rétrospective est de développer un classificateur multi-omique pour prédire la réponse au blocage des points de contrôle PD-1/PD-L1 pour les CPNPC sans mutation (EGFR, ALK et ROS1). Le classificateur sera développé à partir de données d'entraînement comprenant des scanners d'imagerie diagnostique au départ, des résultats de tests d'expression de PD-L1 et des données cliniques, moléculaires, démographiques, de réponse et de survie pertinentes.
Projet mené en collaboration avec les sociétés Onc.Ai (US) et MedExprim, co-responsables de traitement.
Directeur Général
640 patients avec les critères de sélection précisés ci-après. Les critères d’exclusion seront détectés lors de la relecture des dossiers par des ARC.
CRITERES DE SELECTION |
CRITERES D’EXCLUSIONS |
Patients atteints d'un cancer de type NSCLC |
Recherche de mutation génétique indisponible |
Patients traités par immunothérapie (priorité au pembrolizumab) |
Expression PDL1 indisponible |
Ayant des scanner et/ou petScan |
Au moins 1 FU après la baseline, sauf si le patient est décédé après la baseline |
Recherche scientifique menée dans l’intérêt légitime de lutte contre le cancer (articles 6.1.f et 9.2.j du Règlement (UE) n° 2016/679)
Dr Maurice Pérol
Data Factory, CLB
Med Exprim (FR), fournissant les outils nécessaires à l’export des données
Onc.Ai (US), réalise l’analyse des données
Graticule (US), aide Onc.Ai à récolter les données
Au CLB : 3 ans après les derniers traitements de recherche
Données transférées considérées anonymisées au sens de la CNIL : pas de durée limite de conservation.