Miracle

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Au CHU de Toulouse, nous participons au projet européen de recherche Miracle qui vise à développer et de valider un algorithme pronostique pour les patient·es atteint·es d’un cancer bronchique non à petites cellules (CBPNC) combinant différentes modalités et types de données

Descriptif du projet

Le cancer bronchique non à petites cellules de stade précoce (cancer bronchique non à petites cellules CBPNC-SP) représente 20 à 30% de tous les CBPNC. Il se caractérise par une probabilité de survie élevée après résection chirurgicale. Cependant, si l’on tient compte des CBPNC de stade IA-IIIA, on observe un taux de rechute d’environ 50%, avec une probabilité de survie différente selon le statut TNM (tumeur, ganglion lymphatique, métastase), bien que les patient·es d’un même stade TNM présentent de grandes variations du taux de récidive. Il n’existe actuellement aucun biomarqueur pronostique validé capable d’identifier les patient·es présentant un risque élevé de rechute.

Objectifs du projet

L’objectif principal de cette étude est de développer et de valider un algorithme pronostique pour les patient·es atteint·es de CBPNC combinant différentes modalités et types de données. Cela inclut des données biologiques, cliniques et radiologiques.

Pour atteindre cet objectif, 2 cohortes différentes de patient·es seront utilisées :

  1. l’une pour l’entraînement du modèle (données de l’étude Resting, 220 patient·es),
  2. l’autre pour sa validation (cohorte prospective recrutée au cours du projet Miracle, 220 patient·es).

La survie sans maladie (SSM) constituera le critère principal de l’étude.

Pour élaborer l’algorithme, différentes méthodologies allant des statistiques, de l’apprentissage statistique et de l’apprentissage automatique (AA) aux approches d’apprentissage profond (AP) de pointe seront explorées.

Nous espérons développer et valider une solution pratique pour un algorithme de prédiction de la survie sans maladie (SSM) afin d’identifier les patients atteints d’ES-NSCLC réséqué présentant différents risques de récidive. Cet algorithme pourrait être utile pour améliorer la prise en charge des patients et établir des stratégies thérapeutiques plus efficaces et plus éthiques.

L’objectif secondaire est l’évaluation de la performance de l’algorithme développé sur une cohorte de validation de CPNPC-SP réséqué.

Rôle du CHU

Dans le cadre du projet européen de recherche Miracle, nous apportons notre expertise clinique, fournissons les échantillons nécessaires à l’étude et exécuterons les analyses de séquençage d’ARN et bioinformatiques.

Caractéristiques du projet

  • Nom du projet européen : Miracle (A machine learning approach to identify patients with resected non-small-cell lung cancer with high risk of relapse)
  • Programme européen de recherche auquel ce projet est rattaché : ERA PerMed
  • Durée du projet : 48 mois (du 1er mars 2022 au 31 mars 2026)
  • Coordinateur du projet : Istituto scientifico romagnolo per lo studio e la cura dei tumori IRST IRCCS - Italie
  • Investigatrice principale au CHU : Pr Julien Mazières
  • Service impliqué au CHU : pneumologie et allergologie
  • Partenaires du projet :
    • Université de Paris 8 (LEGS) - France
    • Leipzig University (ULEI) - Allemagne
    • Fundació Hospital Universitari Vall d’Hebron - Espagne
  • Site web de référence sur le projet : Miracle