Prédiction in silico de la réponse pathologique dans une étude de cohorte prospective de patientes atteintes d'un cancer du sein à un stade précoce
Promoteur : Institut Cancerologie de l'OuestTous ses essais recensés
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- Âge annoncé
- À partir de 18 ans
- Sexes admis
- Tous
- Phase
- Non applicable
- Type d’étude
- Interventionnelle
Présentation
Résumé de l’étude
Le cancer du sein (CS) est le cancer le plus fréquent chez la femme en France, avec près de 58 500 nouveaux cas et 12 150 décès estimés en 2018. Deux avancées majeures ont été réalisées ces cinq dernières années pour les patientes atteintes d'un cancer du sein.
La première est thérapeutique, avec l'approbation des inhibiteurs de points de contrôle immunitaire dans le cancer du sein triple négatif (CSTN) avancé et précoce, et l'efficacité impressionnante des nouveaux conjugués anticorps-médicament dans tous les sous-types de cancer du sein.
La seconde est conceptuelle, avec la généralisation des stratégies thérapeutiques adaptatives guidées par la réponse pathologique après traitement néoadjuvant dans le cancer du sein triple négatif, HER2+, RH+ et muté BRCA à un stade précoce. Ce nouveau paradigme dans le traitement des patientes atteintes de cancer a complètement redéfini les facteurs pronostiques précédemment établis avec les approches conventionnelles.
La réponse pathologique demeure un facteur pronostique majeur, en particulier pour le cancer du sein triple négatif et HER2 à un stade précoce. Cependant, ce paramètre est évalué à la fin du traitement néoadjuvant, et pour les patientes présentant une maladie résiduelle, le pronostic reste défavorable malgré certaines stratégies adaptatives.
Notre projet consiste à intégrer des données massives et hétérogènes concernant la maladie (données cliniques et biologiques, résultats d'imagerie et histologiques, incluant des données multi-omiques), ainsi que l'environnement, les antécédents personnels et familiaux de la patiente. Ces données sont multiples et présentent des interactions dynamiques dans le temps. Avec l'aide d'unités de mathématiques disposant de compétences biologiques et de collaborations scientifiques, notre projet vise à améliorer la prédiction de la réponse au traitement, à partir de l'exploration de données massives cliniques et moléculaires hétérogènes. L'objectif principal de ce projet est de mettre en place, de façon prospective, une base de données clinico-biologique en recueillant des données cliniques, biologiques, anatomopathologiques et multi-omiques prospectives auprès de 300 patientes atteintes d'un cancer du sein à un stade précoce traitées à l'ICO, afin de définir un algorithme d'aide à la décision individuelle pour la prédiction de la réponse à ce traitement.
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 14 septembre 2026. Traduction automatique par Intelligence Artificielle, sans relecture médicale. Elle peut comporter des erreurs : en cas de doute, le texte original fait foi. Le portail reprend une sélection de champs de la fiche (titre, résumé, statut, phase, sexes admis, lieux), traduits en français ; consultez la version originale pour les informations complètes.
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