Description grand public : 

Le projet consiste à valider la pertinence d’une liste de cibles thérapeutiques liées à la survie des patients avec un cancer du pancréas en utilisant l’intelligence artificielle. 

Description détaillée : 

Le projet consiste à valider la pertinence d’une liste de cibles thérapeutiques liées à la survie des patients PDAC de façon causale en utilisant l’intelligence artificielle. Le premier objectif sera la caractérisation du profil génomique (RNAseq, DNAseq) puis protéique (large multiplex immunofluorescence) de ces patients « late » avec 3 principaux buts : 1/ Etudier le lien entre l’expression de la cible et son impact sur la survie (OS/PFS) à l’aide d’analyses de Cox et de Kaplan-Meier. 2/ Une analyse multi-omics (DNAseq, RNAseq, 30-plex IF) sera réalisée en interne pour mieux appréhender l’hétérogénéité du cancer du pancréas, de comprendre le lien entre l’expression de la cible et l’environnement tumoral du pancréas, le lien avec la survie des patients et identifier des sous-populations d’intérêt par cible. Cette analyse pourra fournir des hypothèses sur des potentiels partenaires de combo avec les SoC. 3/ Construire un patient virtuel late-stage afin de trouver de nouvelles cibles thérapeutiques innovantes et identifier également la ou les meilleures sous-populations de patients qui seraient susceptibles de bénéficier d’un traitement dirigé contre ces cibles. L’obtention des données cliniques (historique des traitements, réponse au traitement, ligne de traitement, stade, grade de la pathologie ainsi que la survie sont indispensables pour répondre à ce premier objectif). Le second objectif est de définir des caractéristiques sanguines correspondant aux sous-populations de patients d’intérêt afin de faciliter par la suite leur recrutement dans un essai clinique. Pour se faire, environ 3000 protéines présentes dans le plasma de ces patients seront dosées en interne chez Servier. Ces données seront mises au regard des données générées sur le tissu afin de mieux comprendre le lien entre le microenvironnement tumoral et les aspects circulants. Processus de travail et délais : Dans un premier temps, l’objectif est pour tester la qualité des ARN et ADN extraits des tissus (core needle biopsies ou résections chirurgicales) sur la base de la valeur du RIN, DIN, des données d’absorbance ainsi que le DV200 sur 20 échantillons (tissus + sang total apparié). Cette étape (QC testing) sera décisive pour la suite du projet (Go/no Go décision). Au niveau des délais, si le QC testing est validé, l’objectif est d’obtenir les données génomiques en Q2 2025 afin de commencer l’analyse et la construction du patient virtuel late-stage dès Q3 2025. Pour le second objectif sur l’aspect circulant, une sélection des sous-populations d’intérêt est nécessaire avant le dosage des protéines dans le plasma et sera réalisé Q1 2026