Étude clinique de recherche non interventionnelle, internationale, multicentrique, visant à constituer la plus vaste collection de données multimodales (comprenant données cliniques, données d'imagerie et données omiques) en oncologie
Atlas multi-omique et spatial du cancer
Promoteur : OWKIN
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 19 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.
Texte original (anglais)
A Non-interventional, International, Multicentre Clinical Research Study to Build the Largest Collection of Multimodal Data (Including Clinical Data, Imaging Data and Omics Data) in Oncology
Multi Omics and Spatial Atlas In Cancer
Cancer is amongst the leading causes of disease-related morbidity and mortality. A major challenge in cancer treatment is the development of biology-informed, personalised treatment strategies. Recent advances in artificial intelligence (AI) and next-generation sequencing (NGS) technologies have shed further insights into disease biology and treatment pathways, thus identifying new, precision medicine-based therapeutic opportunities. The biological mechanisms leading to cancer development and progression arise from complex and plastic networks of dysregulated cellular programs involving many signalling pathways and effector molecules. Cancer cells alter their surrounding environment via cell-cell interactions with non-tumor cells or by secreting cytokines, chemokines and other factors. This reprogramming of the tumour microenvironment (TME) is critical for cancer progression, invasion, and metastasis. Moreover, there are increasing studies that show that both innate and adaptive immune cell types contribute to tumorigenesis and treatment resistance when present within the TME. Understanding the crosstalk between cancer cells and the surrounding TME will inform on mechanisms of sensitivity and resistance to treatment, including immunotherapy (IO) and targeted therapies. Spatially resolved-Omics is an emerging field that characterises cell types by gene/protein expressions within their spatial context in the tissue organisation. Recent high profile spatial transcriptomics studies have uncovered specific cell identities that define the surrounding TME. The MOSAIC study, a collaborative initiative across industry and top oncology hospitals, proposes to go way beyond current cancer molecular profiling projects by combining the generation and analysis of multiple data modalities (3 essential mandatory modalities: Clinical Data, Hematoxylin and Eosin (H\&E) microscopic image, Spatial transcriptomics; up to 3 high priority data modalities depending on technical feasibility and sample size: bulk Ribonucleic Acid Sequencing (RNAseq), bulk Whole Exome Sequencing (WES), Single-cell transcriptomics; and potentially other optional data modalities and follow-up experiments such as single-cell omics, immunohistochemistry and spatial proteomics or other molecular profiling of proteins and molecules) on a minimum of 2,000 tumour samples across a different cancer indications. This will generate broad molecular and cellular profiling data of the tumour and its microenvironment from cancer patients, integrated with clinical data, at an unprecedented scale and resolution. This study will enroll patients diagnosed with one of the eligible cancer indications and for which a formalin fixed paraffin embedded (FFPE) tumor sample from already performed biopsy and/or surgical resection is available within their local pathology archive or their affiliate centers archives. The MOSAIC study expects to have a strong impact for patients in terms of new targeted therapeutic drug discovery, identification of patient subgroups requiring either specific treatment or broader clinical care and identification of novel treatment response and resistance mechanisms.
Le cancer figure parmi les principales causes de morbidité et de mortalité liées à la maladie. L'un des principaux défis du traitement du cancer est le développement de stratégies thérapeutiques personnalisées fondées sur la biologie. Les avancées récentes en intelligence artificielle (IA) et dans les technologies de séquençage de nouvelle génération (NGS) ont permis de mieux comprendre la biologie de la maladie et les voies thérapeutiques, identifiant ainsi de nouvelles opportunités thérapeutiques fondées sur la médecine de précision. Les mécanismes biologiques conduisant au développement et à la progression du cancer résultent de réseaux complexes et plastiques de programmes cellulaires dérégulés, impliquant de nombreuses voies de signalisation et molécules effectrices. Les cellules cancéreuses modifient leur environnement environnant par des interactions cellule-cellule avec des cellules non tumorales ou par la sécrétion de cytokines, de chimiokines et d'autres facteurs. Cette reprogrammation du microenvironnement tumoral (MET) est essentielle à la progression, à l'invasion et à la formation de métastases du cancer. En outre, un nombre croissant d'études montre que les types de cellules immunitaires innées et adaptatives présents dans le MET contribuent à la tumorigenèse et à la résistance au traitement. Comprendre les interactions entre les cellules cancéreuses et le MET environnant permettra d'éclairer les mécanismes de sensibilité et de résistance au traitement, y compris l'immunothérapie (IO) et les thérapies ciblées. Les approches omiques à résolution spatiale constituent un domaine émergent qui caractérise les types cellulaires par l'expression des gènes/protéines dans leur contexte spatial au sein de l'organisation tissulaire. Des études récentes de transcriptomique spatiale de premier plan ont mis en évidence des identités cellulaires spécifiques définissant le MET environnant. L'étude MOSAIC, initiative collaborative associant industriels et grands hôpitaux d'oncologie, propose d'aller bien au-delà des projets actuels de profilage moléculaire du cancer en combinant la génération et l'analyse de multiples modalités de données (3 modalités essentielles obligatoires : données cliniques, image microscopique en coloration hématoxyline-éosine (H&E), transcriptomique spatiale ; jusqu'à 3 modalités de données hautement prioritaires selon la faisabilité technique et la taille des échantillons : séquençage de l'acide ribonucléique en masse (ARNseq), séquençage de l'exome entier en masse (WES), transcriptomique unicellulaire ; et potentiellement d'autres modalités de données optionnelles ainsi que des expériences de suivi telles que l'omique unicellulaire, l'immunohistochimie, la protéomique spatiale ou d'autres profilages moléculaires de protéines et de molécules) sur un minimum de 2 000 échantillons tumoraux couvrant différentes indications cancéreuses. Ceci générera des données de profilage moléculaire et cellulaire étendues de la tumeur et de son microenvironnement à partir de patients atteints de cancer, intégrées à des données cliniques, à une échelle et une résolution sans précédent. Cette étude inclura des patients diagnostiqués avec l'une des indications cancéreuses éligibles et pour lesquels un échantillon tumoral fixé au formol et inclus en paraffine (FFPE), issu d'une biopsie et/ou d'une résection chirurgicale déjà réalisée, est disponible dans les archives de leur service d'anatomopathologie local ou de leurs centres affiliés. L'étude MOSAIC devrait avoir un impact important pour les patients en termes de découverte de nouveaux médicaments thérapeutiques ciblés, d'identification de sous-groupes de patients nécessitant un traitement spécifique ou une prise en charge clinique plus large, et d'identification de nouveaux mécanismes de réponse et de résistance au traitement.
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