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Informacijska stranica za pacijente liječene u mreži Unicancer ili uključene u klinička ispitivanja mreže Unicancer

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Ciljevi

Développement d’un modèle préclinique dérivé du patient atteint d’un hépatocarcinome ou d’un cancer du pancréas pour une analyse de l’efficacité et la toxicité médicamenteuse à l’échelle de la population.

Le développement de nouvelles molécules thérapeutiques est un processus long et coûteux avec un taux d’échec élevé. PredictCan Biotechnologies SAS a développé une technologie innovante de reprogrammation cellulaire à partir des informations physiologiques contenu dans le sérum de chaque individu. Ce concept de modèle préclinique pourrait permettre de (1) de prédire avec exactitude la réponse thérapeutique et (2) de détecter la toxicité hépatique associée pour un meilleur rapport bénéfice-risque.  A ce jour la preuve de concept est validée pour la détection de toxicité hépatique, mais la capacité de prédire la réponse thérapeutique des patients atteints de cancer reste encore à prouver.

Pour cela le Centre Léon Bérard va mettre à disposition de PredictCan des sérums de patients atteints de cancers du foie ou du pancréas. Ces sérums vont être mis en contact avec les lignées cellulaires issues de leur technologie afin de les reprogrammer et en faire des modèles prédictifs de la réponse du cancer à un traitement donné.

Voditelj obrade

Directeur Général

Kategorije korištenih podataka
Données de santé / Données génétiques
Origine de données utilisées
Soins
Centre Léon Bérard (Lyon)
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Populacija koja je predmet istraživanja ili obrade podataka

49 sérums issus de 49 patients (6 hépatocarcinomes et 43 ADK pancréatiques)

CMT 2023-02

Pravna osnova

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)

Interni i vanjski primatelji podataka

Séverine Tabone-Eglinger, responsable du Centre de Ressources Biologiques

Sara CHERRADI, chef de projet chez PredictCAN, développement des modèles précliniques

Datum početka istraživanja
11/04/2023
Razdoblje čuvanja podataka

2 ans après la publication scientifique puis archivage sur un support distinct

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