MelanOrganoPredict
Lauréat de notre AAP Amorçage commun avec IA pour la Santé
Les organoïdes de mélanome dérivés de patient·es, une plateforme prédictive prometteuse pour les tests thérapeutiques ?
Le cancer est une maladie hétérogène et évolutive qui bouleverse notre compréhension de la médecine. Le mélanome, très résistant aux thérapies classiques, est particulièrement sensible aux nouvelles thérapies ciblées. Cependant, certain·es patient·es ne répondent pas à ces nouveaux médicaments, et, dans la majorité des cas, les tumeurs initialement sensibles finissent par s’adapter pour devenir résistantes. Notre hypothèse est que l’efficacité de ces nouveaux médicaments au début du traitement, mais également après plusieurs mois ou années de traitement, pourrait être prédite en analysant des biomarqueurs présents dans les cellules de mélanomes avant ou au début du traitement. Cependant le mélanome est très complexe. Nous développons donc un modèle biomimétique à partir de tumeurs de patient·es pour tester la réponse aux médicaments anti-cancéreux et in fine personnaliser le traitement. Avec ce projet, nous évaluerons leur pertinence grâce à l’intelligence artificielle explicable.
- Romain LARIVE, Institut de Recherche en Cancérologie de Montpellier (INSERM U1194).
- Julien Aligon, Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (UMR CNRS 5505)
