Mes données de santé

Ο ιστότοπος πληροφοριών για ασθενείς που αντιμετωπίζονται εντός του δικτύου Unicancer ή συμπεριλαμβάνονται σε κλινικές δοκιμές του δικτύου Unicancer

Στόχοι

Contexte : Le glioblastome (GB) est une tumeur agressive dont la récidive quasi-systématique est en grande partie due à son hétérogénéité et à la présence de cellules souches tumorales (GSC) dont l’agressivité et le profil invasif ou de plasticité sont différents selon les zones de la tumeur et selon les patients. Lors de l’essai clinique STEMRI que nous avons développé et visant à étudier l’enrichissement en GSC dans certaines zones de la tumeur définies par IRM multimodale, nous avons pu obtenir des GSCs issues de différents prélèvements guidés par l’IRM multimodale, caractérisées in vitro mais également in vivo par implantation orthotopique dans la souris et ayant généré des tumeurs de profils différents. Les données de survie des patients correspondants sont également disponibles. Le but de ce projet est d’analyser par Deep Learning les 51 données RNAseq tumoraux et les 116 images correspondantes de coupes histologiques de tumeurs obtenues afin de caractériser et de mettre en évidence des gènes et cibles thérapeutiques potentielles impliquées dans l’agressivité des GSC, l’impact sur la survie des patients et leur mode de récidive. Cette étude permettra à terme de prédire dès le diagnostic de GB, le type de récidive et de proposer un traitement personnalisé.

Objectif principal : Etudier par Deep Learning la capacité à déterminer à partir des données RNAseq des cellules souches de glioblastomes en culture au laboratoire ainsi que des données d’examens microscopiques des tumeurs générées chez la souris par implantation de ces cellules de façon orthotopique, le profil d’agressivité et la prédiction potentielle du pattern de récidive.

Objectifs secondaires : Vérifier le pattern de récidive sur les IRM cérébrales des patients inclus dans l’essai STEMRI et dont les prélèvements tumoraux ont généré les cellules souches caractérisées.

 

Υπεύθυνος επεξεργασίας δεδομένων

Institut Claudius Regaud – IUCT-Oncopole

1 avenue Irène Joliot Curie

31059 Toulouse Cedex 9

France

Κατηγορίες δεδομένων που χρησιμοποιούνται
Données de santé
Origine de données utilisées
Άλλο
STEMRI
Πληθυσμός που αποτελεί αντικείμενο έρευνας ή επεξεργασίας δεδομένων

Patients inclus dans l'essai STEMRI

Νομική βάση

Base juridique et exception permettant de traiter les données au sens des articles 6 et 9 du RGPD

Article 6 (Licéité du traitement) : intérêts légitimes du responsable de traitement

Article 9 (Exception permettant de traiter des données de santé) : intérêt public dans le domaine de la santé publique

 

DROITS DES PERSONNES

L’ensemble de notre démarche est détaillée sur notre site internet, à la page suivante : https://www.iuct-oncopole.fr/recherches-necessitant-une-reutilisation-de-donnees

 

Conformément au Règlement Général sur la Protection des Données, les patients disposent à tout moment d'un droit d'accès, de rectification, d’opposition pour motif légitime sur leurs données (cf. cnil.fr pour plus d’informations sur les droits). Ils disposent en outre :

 

●         Du droit de solliciter une limitation du traitement de leurs données,

●         D’un droit à l’oubli et à l’effacement numérique,

●         D’un droit à la portabilité de leurs données,

●         Du droit d’introduire une réclamation auprès de la CNIL.

 

Pour exercer ces droits, ils peuvent s’adresser, en fournissant une copie d’un justificatif de leur identité, au délégué à la protection aux données de l’Institut pour leurs questions concernant leurs données à caractère personnel, aux coordonnées suivantes :

Mr Guillaume Jauffret - IUCT – Oncopole - 1 avenue Irène Joliot-Curie - 31059 TOULOUSE Cedex 9

DPO-ICR [at] iuct-oncopole.fr (DPO-ICR[at]iuct-oncopole[dot]fr) - Tél : 05 31 15 57 03

 

Εσωτερικοί και εξωτερικοί αποδέκτες δεδομένων

Porteur de l’étude (Nom, Prénom, Service) : Moyal Elizabeth, Département de Radiothérapie, IUCT-O.

Autres membres de l’équipe (Nom, Prénom, Service, Centre) : Ahmad Berjaoui, IRT Saint Exupéry, Toulouse.

Ημερομηνία έναρξης της έρευνας
01/06/2022
Περίοδος διατήρησης δεδομένων

Les bases de données et les tables de correspondance seront conservées en base active sur des serveurs sécurisés distincts jusqu’à 2 ans après la dernière publication des résultats, puis archivées de façon intermédiaire pendant 5 ans avant d’être totalement anonymisées ou détruites.

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