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Résultats des AAP 2024

Découvrez les lauréats de nos derniers appels à projets 2024

ÉMERGENCE ET INNOVATION

Porteur de projet:
Dr Judith FAVIER

Équipe:
« Génétique et Métabolisme des cancers rares », PARCC, HEGP

Résumé grand public:
Les cancers du rein surviennent chez 15 000 personnes/an en France et sont responsables d’environ 4 500 décès/an. Nous nous intéressons aux cancers rares du rein (30 % des cas) qui sont rarement à l’origine de métastases (5% des cas) mais deviennent à ce stade très agressifs avec une survie des patients de moins de 2 ans. Ce pronostic très sombre nécessite d’identifier au plus tôt les patients avec des tumeurs à risque de métastaser. Des études suggèrent qu’il existe des marqueurs de gravité visibles par exemple lors de l’analyse microscopique de la tumeur, lorsqu’on étudie son métabolisme ou lorsque l’on retrouve des mutations sur certains gènes au sein de la tumeur. Toutefois ces pistes sont encore au stade de recherche et aucun marqueur biologique n’est utilisé en routine diagnostique pour identifier les patients porteurs de ces tumeurs à risque.

L’objectif de notre travail sera de définir ces marqueurs en comparant les tumeurs rares du rein localisées avec les mêmes types de tumeurs mais ayant disséminé, à l’origine de métastases. Nous regarderons le métabolisme de ces tumeurs, ce qu’elles utilisent comme nutriments pour se développer et disséminer et quelles mutations génétiques favorisent ces métastases.

L’objectif est d’identifier des marqueurs biologiques, pouvant être utilisés en routine sur les plateformes hospitalières, permettant d’identifier ces formes rares et grave de cancers du rein afin d’adapter la surveillance et le traitement des patients avant qu’ils ne développent une métastase.

Porteur de projet:
Pr Jessica ZUCMAN ROSSI

Équipe:
« Génomique fonctionnelle des tumeurs solides (FUNGEST) », Centre de Recherche des Cordeliers

Résumé grand public:

Nous cherchons à découvrir des signatures basées sur l’évaluation des métabolites tumoraux associées aux différents sous-groupes moléculaires du carcinome hépatocellulaire (cancer primitif du foie) et à relier ces découvertes aux processus mutationnels et aux résultats cliniques. Dans la première partie de l’étude, nous analyserons 100 échantillons de carcinome hépatocellulaire, déjà classés en sept sous-groupes moléculaires grâce au séquençage du génome entier et de l’ARN. En utilisant une technique avancée de métabolomique, nous quantifierons 5400 métabolites dans ces tumeurs. Notre objectif est d’identifier les métabolites significativement surexprimés ou sous-exprimés dans chaque sous-groupe moléculaire. Dans la deuxième partie de l’étude, nous voulons corréler les signatures mutationnelles connues dérivées du séquençage du génome entier avec les profils métabolomiques de ces tumeurs. En examinant les signatures mutationnelles spécifiques au CHC, nous espérons comprendre la relation entre les processus mutationnels responsable de la transformation maligne et l’accumulation de ces métabolites dans la tumeur. De plus, nous identifierons les signatures métabolomiques associées aux causes courantes du carcinome hépatocellulaire (par exemple, alcool, syndrome métabolique, hépatites B et C) et aux causes rares (par exemple, aflatoxine B1, hémochromatose, déficit en alpha-1 antitrypsine), y compris les cas sans causes connues.
Dans la troisième partie de l’étude, nous relierons les signatures métabolomiques identifiées aux résultats cliniques après résection hépatique chez les 100 patients (récidive tumorale et survie). Cette approche intégrative vise à améliorer notre compréhension du paysage métabolique du CHC et de ses implications en matière de pronostic.

MASTER 2

Équipe:
« Génomique fonctionnelle des tumeurs solides (FUNGEST) », Centre de Recherche des Cordeliers

Directeur d’équipe:
Pr Jessica ZUCMAN ROSSI

Résumé grand public:
Hepatoblastoma is the most common liver cancer in children, typically affecting those under five years old. While treatments combining a specific chemotherapy drug (cisplatin) with surgery help most children survive, some patients develop chemoresistance, which limits treatment options.

Researchers have discovered that hepatoblastoma is an heterogenous tumors composed by three different cells’ types: ‘Hepatocytic’, ‘Progenitor’, and ‘Mesenchymal’ with varying characteristics related to cell differentiation, proliferation, and immune response. The ‘progenitor’ type (the most undifferentiated cells) is particularly problematic because of its chemoresistance, its responsibility for disease recurrence, and its ability to escape the immune environment.

Our project aims to understand how these different tumor cells types spread and change, especially under chemotherapy. We want to find out why some tumors cells resist to the treatment and how they interact with their microenvironment.

We use advanced technology (high-plex immunofluorescence technology) to study the spatial arrangement of tumors and microenvironment cells. Additionally, a pilot experiment on 3-dimensional mapping of tumor and immune cells will be performed. Using special software, we will analyze images of these samples to map out where each type of cell is located and understand interaction between these different cells type

By creating a detailed map of these tumors and their surroundings, we hope to identify specific tumor architectures associated to chemoresistance. This information could lead to new ways to treat resistant hepatoblastoma tumors by targeting tumor/immune barriers or inhibiting specific immune checkpoints.

In summary, our goal is to better understand hepatoblastoma tumors architecture to improve treatment strategies and outcomes of affected children.

Equipe:
« Acquisition de connaissances basé sur des données et des modèles de santé (HeKA) », Centre de recherche des Cordeliers

Directeur d’équipe:
Dr Sarah ZOHAR, Pr Anita BURGUN

Résumé grand public:

Le projet PREDPAN : Améliorer la détection du cancer du pancréas

Le projet PREDPAN vise à découvrir de nouveaux facteurs de risque du cancer du pancréas en analysant les données médicales des patients de l’APHP (Assistance Publique – Hôpitaux de Paris). En utilisant des techniques avancées d’intelligence artificielle, ce projet cherche à améliorer le diagnostic et à proposer des méthodes de dépistage plus efficaces.

Objectifs du Projet

  1. Développement d’algorithmes intelligents : Utiliser des outils d’apprentissage automatique pour analyser les dossiers médicaux et améliorer la détection précoce du cancer du pancréas.
  2. Étude de l’historique médical : Évaluer comment les antécédents médicaux des patients peuvent influencer le risque de développer ce cancer.

Méthodologie

  • Période d’étude : De août 2017 à août 2022.
  • Participants : Les patients diagnostiqués avec un cancer du pancréas et un groupe de comparaison sans cancer.
  • Techniques utilisées : Des méthodes comme le PheWAS (une technique d’analyse des associations phénotypiques) et des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) pour extraire les informations pertinentes des rapports médicaux.

Importance de l’Étude

Le projet PREDPAN offre une opportunité unique de mieux comprendre les causes du cancer du pancréas et d’améliorer les stratégies de prévention et de traitement. Les résultats de cette étude pourraient grandement bénéficier à la santé publique en permettant une détection plus précoce et une meilleure prise en charge de cette maladie grave.

Equipe:
« Chimie médicinale et recherche translationnelle (CMRT)», Cibles Thérapeutiques et Conception de Médicaments (CITCOM)

Directeur d’équipe:
Pr Michel VIDAL

Résumé grand public:

Le cancer de prostate est la tumeur masculine la plus fréquente en termes d’incidence et de mortalité, et dont le pronostic à la phase métastatique est défavorable. Son traitement repose sur des traitements systémiques anti hormonaux, du fait de la dépendance aux androgènes, dont la castration. Cependant, des résistances surviennent inéluctablement. L’Abiratérone, bloquant la synthèse des androgènes constitue alors une solution thérapeutique de choix. Cependant un échec du traitement peut survenir et dont les mécanismes de résistance sont aujourd’hui non connus. Des facteurs génétiques ou encore des facteurs liés au métabolisme des androgènes semblent être associés à une résistance à l’Abiratérone, et ainsi au pronostic de la maladie. L’étude OPTIMABI a évalué le bénéfice d’une escalade de dose d’Abiratérone chez des patients sous exposés sur le controle de la maladie tumorale. L’étude est négative mais suggère des mécanismes de résistance pré établis ou apparaissant en cas de sous exposition au traitement. Cette étude a permis la collection d’échantillons plasmatiques dans le cadre de l’étude en vue d’études ancillaires, permettant d’évaluer les différents facteurs et d’en suivre l’évolution. L’identification de ces facteurs pronostiques et prédictifs de réponse au traitement s’inscrit dans une démarche actuelle de médecine personnalisée, basée sur des facteurs liés à la tumeur et au patient. Une meilleure évaluation du pronostic et de la réponse au traitement permettrait de guider le clinicien dans la stratégie thérapeutique et d’optimiser la prise en charge.

Aide au montage financier d’une thèse: Pas de candidature reçue