Oncologie clinique computationnelle

Objectifs

Notre groupe se consacre à la recherche computationnelle sur le cancer et à l’oncologie de précision. En nous appuyant sur la génomique du cancer, l’intégration multimodale des données des patients et l’apprentissage statistique, nous étudions les fondements moléculaires de l’évolution tumorale, les relations génotype-phénotype et les déterminants de la réponse au traitement. Nous développons des outils d’aide à la décision clinique pour la classification diagnostique et la stratification du risque chez les patients.

Domaines de recherche

Classification moléculaire et modélisation prédictive du cancer — Nous menons des études de profilage moléculaire à grande échelle afin d’améliorer la classification de la maladie, la stratification des risques et la prédiction de la réponse thérapeutique. En intégrant des données multimodales sur les patients, nous développons des modèles statistiques des résultats cliniques. Nos projets actuels portent sur (i) les sous-types moléculaires des hémopathies malignes myéloïdes, (ii) la modélisation pronostique multimodale, et (iii) le suivi des réponses moléculaires au traitement à l’aide de dosages d’ADN acellulaire.

Hématopoïèse clonale dans le cancer — Nous étudions l’acquisition de mutations somatiques dans les cellules sanguines, phénomène connu sous le nom d’hématopoïèse clonale, ainsi que son rôle dans le développement du cancer et la survie des patients. Nos recherches explorent les relations entre les thérapies anticancéreuses, l’évolution clonale et les tumeurs malignes liées au traitement. À l’aide de cohortes de patients suivies sur le long terme et de technologies d’analyse unicellulaire, nous caractérisons la dynamique évolutive et les effets systémiques de l’hématopoïèse clonale, y compris son influence sur l’évolution des tumeurs solides.

Détection précoce et prise en charge des tumeurs malignes secondaires — Nous menons des études clinico-génomiques sur les tumeurs malignes liées aux traitements afin d’améliorer la précision des diagnostics et les stratégies de prise en charge. En assurant un suivi longitudinal des patients présentant un risque de leucémie à la suite de traitements anticancéreux, nous visons à identifier des biomarqueurs prédictifs de la transformation et à développer des stratégies de prévention.

Principaux résultats et orientations futures

Nos travaux ont contribué à améliorer la classification moléculaire et la stratification des risques pour de nombreux types de cancers, à mieux comprendre l’hématopoïèse clonale et les tumeurs malignes liées aux traitements, ainsi qu’à développer des modèles prédictifs et des outils informatiques pour l’oncologie de précision. Nos travaux futurs intégreront des biomarqueurs unicellulaires et circulants afin de suivre l’évolution clonale et de développer des stratégies d’interception de précision. Grâce à une recherche interdisciplinaire et translationnelle, nous visons à faire progresser l’oncologie de précision et à améliorer la prise en charge des patients.