GRC 5
  • Santé

Onco-Urologie Prédictive

GRC 5

  • Groupe de recherche clinique

Analyse sémiotique des données moléculaires en onco urologie clinique

Les cancers urologiques (prostate, rein, voie excrétrice urinaire) comptent pour 20% des cas de cancer, et sont donc les tumeurs malignes les plus fréquentes. Les stratégies pour améliorer la prise en charge diagnostique, l’évaluation du pronostic, le choix thérapeutique, et la surveillance de ces tumeurs urologiques sont en perpétuelle évolution, et constituent des défis pour la médecine personnalisée et l’oncologie de précision. Dans ce contexte, le Groupe de Recherche Clinique GRC 5 Onco-Urologie Prédictive réunit des cliniciens de Sorbonne Université de toute spécialité, qui œuvrent à la découverte, l'évaluation, et la validation de biomarqueurs, notamment moléculaires, et de modèles prédictifs. Ses recherches sont également orientées vers le développement et l’amélioration des outils technologiques et des traitements de ces affections.

Le GRC 5 est constituée d’une seule équipe (responsable : Morgan Roupret) dont la thématique porte donc sur les cancers urologiques. Dans cette thématique, cette équipe pluridisciplinaire se focalise sur les sujets de recherche suivants :

  • Constitution et analyse de bases de données clinico-biologiques,
  • Identification et validation de la pertinence clinique de marqueurs génétiques et moléculaires impliqués dans la carcinogénèse des cancers urologiques,
  • Evaluation de nouvelles thérapies,
  • Amélioration et évaluation de nouveaux outils technologiques.

Direction

Pr Morgan Roupret

Direction adjointe

Dr Géraldine Cancel-Tassin

Membres

Pr Raphaele RENARD-PENNA, PU-PH
Pr Véronique PHE, PU-PH
Dr Thomas SEISEN, MCU-PH
Dr Sarah DROUIN, MCU-PH
Dr Jean-Marc SIMON, PH
Dr Jérome PARRA, PH
Dr Christophe VAESSEN, PH
Dr Florie GOMEZ, PH
Dr Ahmed KHALIL, PH
Dr Ugo PINAR, Chef de clinique
Dr Louis LENFANT, Chef de clinique
Mme Cécile GAFFORY, TEC
Mme Valérie ONDET, ARC
Mme Kamilia ZEDEK, ARC

Publications sur HAL - Archive ouverte

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  • Article dans une revue

Morphologically-Aware Consensus Computation via Heuristics-based IterATive Optimization (MACCHIatO)

Dimitri Hamzaoui, Sarah Montagne, Raphaële Renard-Penna, Nicholas Ayache, Hervé Delingette

The extraction of consensus segmentations from several binary or probabilistic masks is important to solve various tasks such as the analysis of inter-rater variability or the fusion of several neural network outputs. One of the most widely used methods to obtain such a consensus segmentation is…

Journal of Machine Learning for Biomedical Imaging, 2023, 2 (UNSURE 2022 Special Issue), pp.361-389. ⟨10.59275/j.melba.2023-219c⟩. ⟨hal-04208018⟩

Coordonnées

Adresse physique

Hôpital Tenon, GRC 5, bâtiment de recherche, 4e étage, 4 rue de la Chine
75020 Paris
Hopital Tenon
Hopital Tenon
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