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L’ESPOIR DE GUÉRIR LE CANCER A UN NOM :

Pr André
Dr Bernard
Pr Barlesi
Virginie
LE VÔTRE

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Depuis toujours, les cancers sont classés selon l’organe d’origine de la maladie. Mais cette classification ne correspond plus aux avancées thérapeutiques et peut entraver l’accès à certains traitements innovants pour des formes de cancers difficiles.

Et si nous changions totalement notre vision du cancer ?

Parce que chaque malade est unique, son cancer l’est aussi. Il faut donc adapter les traitements aux spécificités biologiques, immunologiques et épigénétiques de la tumeur du patient : c’est l’ultrapersonnalisation des traitements.

L’espoir de guérir le cancer à un nom : PRISM

Avec PRISM, Gustave Roussy bouleverse l’oncologie et propose désormais de classer les cancers par anomalies biologiques, moléculaires et cellulaires pour décider du traitement le mieux adapté au patient.

L’objectif ? Identifier les patients porteurs des formes les plus agressives d’un cancer dès le diagnostic pour anticiper de possibles résistances aux traitements et permettre aux patients d’accéder à l’innovation thérapeutique très en amont dans leur parcours de soin, avant les rechutes.

Soutenez ce projet scientifique révolutionnaire : faites un don et contribuez à guérir le cancer au 21e siècle.

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2 programmes ambitieux menés grâce à Prism

Unlock, Comprendre la résistance aux thérapies innovantes
L’intelligence artificielle au service de la cancérologie

Unlock, Comprendre la résistance aux thérapies innovantes

La résistance est un enjeu majeur dans la prise en charge des patients atteints de cancer. En effet, il arrive que les cellules cancéreuses mettent en œuvre des mécanismes conduisant à leur réapparition ou leur prolifération.

Mené par Luc Friboulet, chercheur, et le Dr Yohann Loriot, oncologue médical, le programme Unlock a pour objectif d’identifier de nouvelles possibilités de prise en charge pour prévenir ou contourner les mécanismes de résistance.

L’objectif premier d’Unlock est de réaliser des prélèvements tumoraux à différents moments du traitement : avant, pendant et lors d’une résistance. Parallèlement, lors des biopsies tissulaires, un échantillon de sang est prélevé pour analyser l’ADN tumoral circulant. De nouvelles technologies vont ensuite être mobilisées pour étudier ces échantillons.

Unlock permettra d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques et de bâtir de nouvelles options de prise en charge.

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Vous participez au financement de 2 journées de recherche et faites renaître l’espoir chez de nombreux patients.

L’intelligence artificielle au service de la cancérologie Centraliser les données pour créer un avatar de chaque patient

Le cancer est une maladie complexe qui nécessite de croiser différentes données (IRM, analyse de sang, image scanner…) pour avoir une vision complète.

50 000 patients viennent en consultation à Gustave Roussy chaque année. Autant d’informations à organiser et à exploiter ! En s’appuyant sur ce grand volume de données relatives aux diagnostics et traitements de patients précédemment pris en charge, il est possible d’effectuer des comparaisons entre les patients. Pour rendre accessibles rapidement et facilement ces données, l’institut développe un programme d’intelligence artificielle au service de la cancérologie.

Une structure dédiée, le Data Analysis Center, se chargera d’extraire, de préparer, d’exploiter et de valoriser toutes ces données. Ce catalogue permettra la mise en place du concept de patient jumeau pour aboutir à la constitution de l’avatar numérique de chaque patient. En analysant l’expérience passée du patient, nous pouvons mieux traiter le patient d’aujourd’hui et l’orienter vers les meilleures stratégies thérapeutiques dès le diagnostic.

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vous financez 2 analyses moléculaires pour espérer mieux comprendre le cancer.

PRISM permet l’émergence de tests prédictifs

pour personnaliser toujours plus la prise en charge du patient

Cancer du sein Un algorithme pour prédire la fatigue sévère dès le diagnostic

Plus du tiers des femmes traitées pour un cancer du sein déclarent subir une fatigue sévère plusieurs années après le diagnostic. Pourtant, il n’existait pas d’outil disponible pour aider les cliniciens à la repérer précocement et ainsi mieux prendre en charge ce symptôme invalidant au quotidien.

Le Dr Antonio Di Meglio et la Dr Inès Vaz-Luis, oncologues dans le département d’oncologie médicale de Gustave Roussy, ont mis au point avec leur équipe un algorithme prédictif du risque d’apparition de fatigue sévère dès le diagnostic d’un cancer du sein et jusqu’à 2 ans et 4 ans après, hors rechute.

Cet algorithme prédictif est un outil de prévention personnalisée essentiel pour orienter précocement vers des stratégies de prise en charge ciblées.

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vous financez l’extraction de l’ADN de 3 tumeurs pour espérer mieux soigner plus de cancers.

On n’a jamais autant guéri du cancer !

Il est plus que jamais l’heure d’y croire…

Éric, touché par un sarcome. Sa jambe devait être amputée.

« De 2013 à 2018, je suis suivi pour un kyste bénin à la cheville. Mais de nouveaux examens indiquent qu’il faut opérer. Après l’opération, le vrai diagnostic tombe : c’est un sarcome. Le chirurgien m’annonce alors qu’en coupant la tumeur, il a augmenté le risque de dissémination et qu’il va devoir amputer ma jambe. J’ai consulté d’autres spécialistes avec toujours le même verdict : l’amputation.

Le Dr Charles Honoré m’a proposé une tout autre approche pour sauver ma jambe.

J’ai contacté Gustave Roussy et le Dr Charles Honoré m’a proposé une tout autre approche pour sauver ma jambe : la perfusion isolée de membre qui consiste à injecter les médicaments dans la jambe pour réduire la taille de la tumeur et la rendre opérable.

J’ai ensuite été opéré pour retirer toute la tumeur. Puis, j’ai reçu des séances de radiothérapie pour éradiquer les résidus de cellules cancéreuses : aujourd’hui, j’ai encore mes deux jambes ! Je dois beaucoup à Gustave Roussy. »

Lire aussi le témoignage d'alain

Éric
Alain

Une vision révolutionnaire de la cancérologie

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patients vus en consultation et/ou hospitalisation dont 12 000 nouveaux patients.

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sur
10

inclus dans un essai.

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