Oncostat

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Les développements récents des technologies omiques et l’arrivée de thérapies ciblées ont accru l’intérêt pour les biomarqueurs moléculaires capables de prédire le diagnostic, le devenir clinique et la réponse au traitement de patients atteint d’un cancer (diagnostique, pronostique et prédictif). Actuellement, le traitement des données de séquençage de nouvelle génération et l’intégration des données moléculaires aux données d’épidémiologie clinique sont des défis considérables. Le développement de la médecine personnalisée implique que les tumeurs soient scindées selon leurs caractéristiques moléculaires en sous-catégories plus rares, même pour les tumeurs fréquentes.

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  • Thème 1 «Méthodologie des essais cliniques» Une nouvelle génération d’essais cliniques prenant en compte la mesure répétée des biomarqueurs et utilisant des critères de jugement cliniques substitutifs adaptées à ces données est nécessaire afin d’évaluer les effets des traitements dans des essais cliniques de petite taille. L’équipe propose des nouvelles méthodes d’analyse ou de design d’études cliniques précoces, d’études dans les cancers rares et d’intégration des biomarqueurs dans les essais.
  • Thème 2 «Méta-analyse des traitements et des biomarqueurs» Les méta-analyses à grande échelle sur données individuelles sont des outils essentiels pour fournir un niveau de preuve élevé de l’évaluation de l’efficacité et la toxicité des traitements anticancéreux dans des sous-groupes de patients définis par un profil moléculaire et des biomarqueurs associés. Les bases de données des méta-analyses (principalement dans le cancer de poumon, tête et cou, gastrique et sein) donnent lieu à une recherche méthodologique associée (sur les critères de substitution, la comparaison indirecte).
  • Thème 3 «Évaluation économique des traitements et des biomarqueurs» En raison des coûts élevés de cette nouvelle médecine théranostique en oncologie, des analyses économiques (analyse de coût, de coût-efficacité ou d’impact) sont nécessaires pour évaluer l’efficience des stratégies associant l’utilisation de biomarqueurs et le traitement par des thérapies associées. L’équipe explore aussi la valeur ajoutée des bases de l’assurance maladie pour ces objectifs.
  • Thème 4 «Développement et validation des biomarqueurs» Quand un biomarqueur potentiel pour le diagnostic ou pour la prédiction du devenir clinique des patients a été identifiée, l’évaluation rigoureuse basée sur les preuves nécessite une confirmation dans des études de cohortes de patients, comme dans la cohorte COBLAnCE (Cohorte pour la recherche de biomarqueurs prédictifs du cancer de la vessie), gérée par l’équipe. Cependant, la grande quantité d’information disponible rend la découverte de faux positifs de plus en plus fréquente dans l’analyses des données à haute dimension. L’équipe propose des méthodes statistiques robuste pour l’identification de ces biomarqueurs et l’élaboration des méthodes de prédiction pour des patients futures.

L'equipe Oncostat est actuellemtent  labellisée Ligue Contre le Cancer. Les méthodes développées par l’équipe sont disponible à la communauté scientifique sur le site https://oncostat.github.io/

Localisation

Hôpital Gustave Roussy, Bat. B2M

114 rue Edouard Vaillant
94805 Villejuif


Principaux Financeurs
Inserm
INCA
IReSP
Union Européenne
NIH
LNCC

Membres

Akoli Yves
KOUDOU
Ingénieur.e ou technicien.ne
Biostatisticien.ne

Dernières publications

Statistical analysis of high-dimensional biomedical data: a gentle introduction to analytical goals, common approaches and challenges. Jörg Rahnenführer, Riccardo De Bin, Axel Benner et al.. . 2023; :
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