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Obiettivi

Une étude de type preuve du concept (Fu et al, npj Precis Onc 2023) 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 6 pays, ceci afin d’obtenir des algorithmes efficaces et reproductibles.

L’objet du traitement est l’envoi de lames anatomopathologiques numérisées et de données clinico-biologiques associées à l’equipe “Clinical Artificial Intelligence” de la Medical Faculty of Technical University Dresden (Dir : Pr Jakob KATHER).

Un système d’intelligence artificielle (modèle de deep learning) sera appliqué sur ces lames numérisées pour permettre (1) une prédiction du type de mutation dans un ou plusieurs sous-groupes de la cohorte avec pour conséquences une économie de temps, de matériel tumoral et de moyens mis en œuvre et (2) une meilleure évaluation du risque de rechute que la classification actuelle permettant une indication du traitement adjuvant ciblé plus pertinent.

Responsabile del trattamento

Directeur Général

Categorie di dati utilizzati
Données d’identification (sans donnée nominative) / Données de santé / Données génétiques
Origine de données utilisées
Soins
Centre Léon Bérard (Lyon)
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
Popolazione oggetto della ricerca o del trattamento dei dati

550 cas de GIST suivis au CLB

Condition médicale : patient porteur d’une tumeur stromale gastro-intestinale (GIST) 

Critères d’inclusion : diagnostic de GIST certain, disposer d’une lame histologique de la tumeur initiale non traitée, analyse moléculaire de la tumeur connue, période allant de 1980 à 2022.

Nombre final de patients = 5-10 000 dans une vingtaine de centres de 7 pays.

Base giuridica

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)

Destinatari interni ed esterni dei dati

Co-coordinateurs:

  • Prof Jakob KATHER, “Clinical Artificial Intelligence” team, Medical Faculty of Technical University Dresden, Allemagne
  • Prof Jean-Michel COINDRE, département de pathologie, Institut Bergonié, France

Equipes associées

  • Biopathologie (CLB) : Dr Alexandra MEURGEY, pathologiste
  • EMS (CLB):
    • Dr Julien BOLLARD, chef projet
    • Dr Françoise DUCIMETIERE, cheffe équipe
    • Myriam JEAN-DENIS, data manager base sarcome
Data di avvio della ricerca
02/08/2024
Periodo di conservazione dei dati

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

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