La prédiction de la réponse à l’immunothérapie chez les patients atteints de cancer pulmonaire de stade avancé est pénalisée par l’absence actuelle de biomarqueurs performants. Cela expose certains patients à une toxicité inutile et une perte de temps thérapeutique efficace.

L’imagerie, en particulier la TEP-TDM au 18F-FDG, joue un rôle clef dans l’évaluation initiale et le suivi post-thérapeutique de ces patients. Les paramètres métaboliques qu’elle pourvoie, tels que le volume tumoral métabolique, ont montré une bonne performance prédictive à la fois sur l’évaluation initiale et lors du suivi.

La segmentation des lésions tumorales et l’extraction des paramètres métaboliques sur la TEP-TDM au 18F-FDG est un pré-requis indispensable à l’exploitation clinique de ces données, qui est pour l’heure fastidieuse et chronophage et par conséquent non réalisée.

Des algorithmes de segmentation automatique des lésions hypermétaboliques sur l’image TEP FDG sont donc nécessaires.

Objectif principal :

Evaluer la performance pronostique sur la survie globale à 12 mois des paramètres métaboliques de la TEP-TDM au 18F-FDG, extraits automatiquement par un algorithme d’IA, chez les patients atteints d’un cancer du poumon de stade avancé traités par immunothérapie seule ou en association avec la chimiothérapie.

Objectifs secondaires :

• Evaluer la performance pronostique du volume métabolique automatique sur la survie sans progression à 6 mois.
• Evaluer la performance pronostique du volume métabolique automatique sur la survie sans progression à 12 mois.

Evaluer la performance pronostique du volume métabolique automatique sur la survie globale à 24 mois

Décrire l’adhésion des patients au recueil informatisé hebdomadaire des effets indésirables (plateforme MIRIO) pendant leur participation à un essai de recherche clinique pris en charge en UDTP.

a)    Décrire la Satisfaction des patients, des Attachés de Recherche Clinique Investigateur du Centre de Recherche Clinique de l’ICO, ARC Promoteur des essais de recherche clinique paramétrés dans l’outil et des médecins référents des patients inclus quant à l’utilisation de la plateforme MIRIO,

b)    Décrire l’adéquation entre les effets indésirables saisis par le patient dans la plateforme MIRIO et l’évaluation du médecin référent à la suite de la consultation

UNICANCER a développé un projet de recherche intitulé "une évaluation de l'incidence et des résultats de la maladie métastatique du système nerveux central (SNC) chez les patientes atteintes d'un cancer du sein métastatique (CSM), ENDEAVOUR". L'étude sera coordonnée par UNICANCER en collaboration avec le Gruppo Italiano Mammella Consorzio Oncotech et les partenaires académiques du Comprehensive Cancer Centre Netherlands (IKNL) ("Partenaires académiques") qui contribueront respectivement avec leurs bases de données (base de données de l'étude italienne GIM14-BIOMETA et base de données de l'étude néerlandaise IKNL, ainsi que la base de données ESME).

Développement d’une cartographie dosimétrique des niveaux de risques de complications dentaires post radique chez les enfants et adolescents jeunes adultes.            a) Estimer la variation de la précision de contourage entre le contourage expert et une segmentation automatique sur atlas. 

b) Estimer l’acceptabilité du degré d’imprécision de l’outil yDERO dans le reporting dosimétrique par rapport au contourage expert et à l’analyse visuelle.

c) Déterminer le type de contourage initial le plus transposable à l’anatomie en croissance en comparant le volume des dents défini sur IRM à la dosimétrie et sur IRM 5 ans plus tard.

L’objectif de cette étude est de décrire les cas très rares de PMBL sans localisation au niveau du médiastin (dits « extra-médiastinaux ») afin de pouvoir mieux les reconnaitre, de mieux comprendre les mécanismes impliqués dans leur survenue, et pour identifier de nouvelles cibles thérapeutiques qui pourraient conduire à une prise en charge thérapeutique plus personnalisée à l’avenir.

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

En savoir + : voir note d'information ci dessous.

Le cancer de la prostate reste incurable au stade métastatique. Ces travaux de recherche permettront d’évaluer la valeur pronostique du statut TLS dans ce cadre. Ce marqueur d’intérêt a montré des résultats encouragent sur la réponse au traitement ainsi que sur la survie des patients dans d’autres cancers.

Les données contenues dans l'entrepôt ESME présentent un intérêt pour la communauté scientifique. Leur mise à disposition à d'autres chercheurs permet d’ouvrir de nouvelles perspectives pour la recherche en santé.

La mise au catalogue de la base ESME permettra d’ouvrir de nouvelles perspectives pour la recherche en santé en accordant un accès plus large (sous couvert des formalités réglementaires requises) dans un espace sécurisé à de nombreux chercheurs.

Pour en savoir plus sur la base ESME: https://recherche.unicancer.fr/fr/programmes/esme/

En vous rendant sur le site internet du Health Data Hub, responsable de traitement du catalogue, vous pouvez y découvrir tous les projets qui sont ainsi menés, et en savoir plus notamment sur le contenu du catalogue et sur les engagements du Health Data Hub vis à vis de la société civile.”

Lien vers les projets : https://www.health-data-hub.fr/projets

Lien vers le catalogue : https://www.health-data-hub.fr/catalogue-de-donnees

Evaluer les générateurs de sCT développés par le LTSI et les comparer à ceux disponibles commercialement; COMPARAISON DU REPOSITIONNEMENT DU PATIENT 

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

Contexte : 

L’impact positif de la prise en charge palliative précoce en oncologie est connu depuis de nombreuses années et a conduit en 2016 l’American Society of Clinical Oncology (ASCO) à établir des recommandations en faveur de cette intervention précoce dans le parcours de soins des patients.

Notre établissement a créé depuis 2014 une hospitalisation de jour de soins palliatifs afin de permettre une évaluation globale des patients atteints de cancer en situation palliative suivis dans notre centre associant une évaluation globale en soins de support, ainsi qu’une évaluation conjointe de l’équipe de soins palliatifs et du référent onco-hématologue.

Avec le temps, le sentiment dominant des équipes était celui d’adressage de patients dans des situations médicales mais aussi psycho-sociales de plus en plus complexes, et de rencontres de plus en plus tardives dans le parcours de soins.

Objectif principal : L’objectif de ce travail a donc été de réaliser une analyse descriptive des demandes d’hospitalisation de jour adressées à l’équipe mobile afin de savoir si le modèle de l’HDJ de soins palliatifs permettait la rencontre intégrée et précoce recommandée par l’ASCO.

Objectif secondaire : Analyse de l’impact de la rencontre en HDJ de soins palliatifs sur la trajectoire de fin de vie des patients.