Onco-Urologie Prédictive
GRC 5
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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
Toutes les publications sur HALA Systematic Review of the Diagnostic Accuracy of Deep Learning Models for the Automatic Detection, Localization, and Characterization of Clinically Significant Prostate Cancer on Magnetic Resonance Imaging
Sébastien Molière, Dimitri Hamzaoui, Guillaume Ploussard, R Mathieu, Gaëlle Fiard, Michael Baboudjian, benjamin granger, Morgan Roupret, Hervé Delingette, Raphaële Renard-Penna
European Urology Oncology, 2024, ⟨10.1016/j.euo.2024.11.001⟩. ⟨hal-04827079⟩
Tumour-based mutational profiles predict visceral metastasis outcome and early death in prostate cancers
Olivier Cussenot, Kirsten M Timms, Emmanuel Perrot, Pascal Blanchet, Laurent Brureau, Cara Solimeno, Gaelle Fromont, Eva Comperat, Geraldine Cancel-Tassin
European Urology Oncology, 2024, ⟨10.1016/j.euo.2023.12.003⟩. ⟨hal-04385702⟩
Re: Alexandre R. Zlotta, Leslie K. Ballas, Anderzej Niemierko, et al. Radical Cystectomy Versus Trimodality Therapy for Muscle-invasive Bladder Cancer: A Multi-institutional Propensity Score Matched and Weighted Analysis. Lancet Oncol 2023;24:669–81
Thomas Seisen, Morgan Rouprêt, Pierre Blanchard
European Urology, 2024, 85 (1), pp.e24. ⟨10.1016/j.eururo.2023.07.019⟩. ⟨inserm-04517336⟩
Morphologically-Aware Consensus Computation via Heuristics-based IterATive Optimization (MACCHIatO)
Dimitri Hamzaoui, Sarah Montagne, Raphaële Renard-Penna, Nicholas Ayache, Hervé Delingette
Journal of Machine Learning for Biomedical Imaging, 2023, 2 (UNSURE 2022 Special Issue), pp.361-389. ⟨10.59275/j.melba.2023-219c⟩. ⟨hal-04208018⟩
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