Etudier la valeur pronostique des caractéristiques radiomiques et anthropométriques sur la TEP-TDM pré-thérapeutique des CBNPC métastatiques traités par immunothérapie (Pembrolizumab).

Evaluer l’efficacité de la greffe génitale de dérivés de cellules adipocytaires (Nanofat) sur l’atrophie vulvo-vaginale (AVV) induite par les traitements du cancer du sein à 18 mois de la greffe.

a) Evaluer l’efficacité de la greffe sur le ressenti des patientes  b) Evaluer l’efficacité de la greffe sur le plan clinique par le praticien c) Evaluer l’efficacité de la greffe sur le ressenti des patientes, conditionné par une amélioration sur le plan clinique d) Evaluer la corrélation entre le score VAS et le score VHI e) Evaluer la douleur induite par la procédure de la greffe génitale f) Evaluer la satisfaction sexuelle des patientes g) Evaluer la durée de l’effet de la greffe h) Evaluer les complications et toxicités liées au prélèvement de la graisse et à l’injection du Nanofat

Nous souhaitons accroitre les connaissances médicales dans le domaine des infections sévères prises en charge en réanimation chez les patients suivis pour une hémopathie maligne. En effet, le choc septique est habituellement associé à une perte rapide de la masse musculaire du patient ce qui peut avoir des conséquences sur le pronostic des patients en réanimation. La composition corporelle peut être mesurée à l’aide d’une analyse des images scanners qui sont réalisés en routine pour la prise en charge habituelle des patients. Nous souhaitons évaluer l’impact de cette mesure sur le devenir des patients qui ont été admis en réanimation pour infection grave/choc septique.

NB : Cette étude, réalisée à partir des éléments déjà renseignés dans le dossier médical, dans l'établissement de prise en charge, ne présente aucune contrainte ni aucun risque.

Décrire l’efficacité du traitement LASER erbium sur les symptômes vaginaux du SGM 4/6 semaines après la 1e séance, 4/6 semaines après la 2e séance, puis 6 mois, 12 mois et 18 mois après la dernière séance, chez des patientes suivies en cancérologie.

a) Décrire l’efficacité du traitement sur le SGM 4/6 semaines après la 1e séance, 4/6 semaines après la 2e séance, puis 6 mois, 12 mois et 18 mois après la dernière séance de LASER selon l’examinateur. b) Evaluer la satisfaction globale des patientes c) Décrire les effets secondaires immédiats ou différés : douleurs/brulures pendant ou après le traitement, saignements, infections vaginales ou urinaires d) Evaluer l’impact du traitement sur la qualité de vie sexuelle  e) Comparer 2 scores évaluant le SGM : le VHI et le VAS à l’évolution de la satisfaction et de la qualité de vie sexuelle

Étudier l’expression du PSMA (prostate-specific membrane antigen)  en immuno-histo-chimie dans les cancers thyroïdiens différenciés en fonction du profil de fixation en scintigraphie.

Réaliser un état des lieux des pratiques françaises dans la prise en charge des chondrosarcomes laryngés afin de pouvoir proposer un algorithme de stratégie thérapeutique adaptée au pronostic.

Caractériser le nombre et le phénotype des cellules NK de patients atteints de leucémie aigue myéloïde, tester l'activité cytotoxique de ces NK pour des cellules CART TCR/B2M KO et évaluer le niveau de résistance aux NK  lié à l'expression de HLAE

Objectif principal  : Décrire l’efficacité et la toxicité éventuelle d’un traitement systémique utilisant la Vinorelbine orale pour la prise en charge d’une tumeur desmoïde.

Objectifs secondaires :

• Décrire les caractéristiques des patients français âgés de moins de 25 ans exposés à ce traitement: âge, site initialement atteint, taille de la tumeur, stade, diagnostic moléculaire.
• Décrire les types de traitements systémiques antérieurs, les raisons de l’initiation de la Vinorelbine orale, les posologies et les types de médicaments associés, et la réponse tumorale éventuelle (symptômes cliniques et critères radiologiques dont RECIST 1.1). Analyser la corrélation éventuelle entre la réponse au traitement et le profil moléculaire tumoral des patients, ainsi que le nombre et le type de lignes de traitement antérieures.

L’objectif du projet est de développer des outils de reconnaissance automatique des cancers du sein sur les examens IRM. Pour cela, il faut créer une base de données en segmentant des tumeurs sur les images anonymisées qui servira à l’apprentissage automatique par Deep Learning. Les outils de reconnaissances des tumeurs doivent permettre de détecter automatiquement les lésions, afin d’augmenter les performances diagnostiques de radiologues et de diminuer leur temps d’interprétation. Enfin, l’outil développé devra également proposer une caractérisation histologique de la tumeur et de ses biomarqueurs.