Objectif principal : Analyse descriptive de données d’imagerie en fonction du type de cancer pulmonaire, des caractéristiques de la tumeur, des traitements et de la survie.

Objectifs secondaires :

Analyse descriptive de la cohorte, des diagnostics de cancer, du parcours de soin et des résultats patient.

Recherche de facteurs prédictifs du pronostic, de la réponse au traitement, de la récidive et de la survie.

Développement d’algorithmes pour l’analyse d’image à partir de données d'imagerie enrichies.

Recherche de signatures prédictives de diagnostic et pronostic, incluant les signatures omic, pathomic, et / ou radiomic

• Objectif principal

Déterminer si un outil d’intelligence artificielle (deep learning) permet via l’analyse d’images de la tumeur des patientes, de prédire un statut moléculaire tumoral associé à une meilleure réponse à certains types de traitements (chimiothérapie à base de platine)

• Évaluer la faisabilité d’un parcours d’éducation thérapeutique coordonné entre les professionnels de la ville et de l’hôpital pour des patients adultes atteints de cancer, toutes pathologies confondues
  • Proportion de patients ayant réalisé un parcours complet d’Education Thérapeutique du Patient : 1 Bilan Educatif Partagé (BEP) initial + au moins 1 atelier en ville (à domicile ou à proximité du domicile) + 1 BEP Final sur 1 an
  • Nombre de patients n’ayant pas pu bénéficier du projet (défaut d’IDEL disponible sur le territoire ciblé)
  • Nombre de patients ayant refusés le projet avec motifs associés
  • Nombre d’IDEL contactés
  • Nombre de patients sortis avant la fin du parcours
• Évaluer l’apport d’une ETP de proximité pour les patients
  • Un questionnaire sur son niveau de compétences et connaissances (savoirs et savoirs-faire) (à l’inclusion et à la fin du programme), et des modifications de comportements (à chaque atelier éducatif).
  • Un questionnaire de satisfaction (à la fin de chaque parcours éducatif)
  • Questionnaire de valeur perçue de l’ETP à 2 mois de la prise en charge
• Évaluer l’impact d’une ETP de proximité pour les professionnels de ville et de l’hôpital intervenants dans le projet
  • Un questionnaire de niveau de compétences en ETP après la formation pour les professionnels de ville
  • Un questionnaire de satisfaction vis-à-vis du contenu, de l’applicabilité, de l’appréhension et de la disponibilité des outils éducatifs, du process et procédures (niveau de fluidité dans le partage d’information entre les différents professionnels du parcours du patient, les freins et leviers, disponibilité des informations relatives au patient pour mener à bien les actions à domicile)
  • Nombre de professionnels formés
  • Nombre d’ateliers réalisés par professionnel

Dans le cadre du PHRC-K Neuroblu (https://pediatrie.e-cancer.fr/chercheur/repertoires-des-projets-et-des-appels-a-projets/carte-des-projets-de-recherche-en-cancerologie-pediatrique/phrc-k17-034), des patients âgés de moins de 18 ans atteints de neuroblastome sont traités en suivant le protocole de l’étude Lutathéra.

Nous souhaitons, dans le cadre d’une étude ancillaire, estimer de manière personnalisée la distribution de dose de ce traitement au Lu177 à partir des images acquises par les SPECT/CT et PET/CT.

Les traitements sont réalisés en médecine nucléaire, au Lumen. L’obtention de ces données se greffe au traitement.

La dose estimée pourra ensuite être corrélée aux données biologiques caractéristiques d’un irradiation.

L’objectif de ce projet est de proposer une plateforme de criblage de molécules sur des modèles in vitro prédictif se rapprochant le plus possible d’épithélium respiratoires.

Pour cela des prélèvements frais de poumons vont être utilisés avec une première étape de mise en culture et d’isolation des cellules primaires humaines afin de les transformer par la suite en épithélium respiratoire en interface air-liquide.

L'objectif du projet est d'intégrer de multiples couches de données provenant des études de cohorte du CLB en utilisant la plateforme logicielle de Turing Biosystems. Puis d'analyser ces données pour interpréter les interactions entre les composants biologiques (tels que les cellules, les gènes, les protéines, les métabolites dans les tumeurs et/ou les échantillons de sang), les expositions (par exemple, les fumeurs, les buveurs), les données cliniques (par exemple, les symptômes, l'IMC) et les résultats cliniques possibles (par exemple, la survie, la réponse prédite aux thérapies, les métastases, etc.) Le but est de mieux comprendre le microenvironnement tumoral et ses interactions dans différents groupes de patients, et d'identifier des biomarqueurs potentiels pour prédire différents résultats cliniques intéressant les cliniciens.

Un autre objectif clé est de préparer une publication en collaboration avec l'équipe de Pierre Saintigny montrant l'utilisation de données multicouches et son intérêt pour étudier le carcinome épidermoïde de la tête et du cou. Cet article aiderait également à la soumission d'un appel Horizon mené par Pierre Saintigny et le CLB, ainsi qu'à montrer l'utilité des outils de Turing Biosystems qui seront utilisés dans cette proposition de subvention.

Étudier l’efficacité en termes de contrôle local et de survie de la radiothérapie stéréotaxique hépatique en 5 fractions à l’encontre de tumeurs hépatiques primitives et secondaires.