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L'un des objectifs fondamentaux du programme est de rapprocher et de diffuser les connaissances informatiques qui sont déjà appliquées dans d'autres domaines, mais qui n'ont qu'une application minime dans le monde médical; et malgré le fait que la médecine génomique soit une réalité, il est nécessaire d'interpréter avec précision l'énorme volume d'informations cliniques actuellement disponibles et de les associer aux données biologiques générées après une analyse bioinformatique. Ainsi, bien qu'il s'agisse d'un défi difficile à relever, il permettra d'explorer les effets des variations génétiques et les thérapies potentielles rapidement, à moindre coût et avec une plus grande précision que ce qui est actuellement possible.

L'être humain n'est pas naturellement équipé pour percevoir et interpréter des séquences génomiques, ni pour comprendre l'ensemble des mécanismes, des voies et des interactions qui se déroulent dans une cellule vivante, ni pour prendre des décisions médicales comportant des dizaines ou des centaines de variables. Pour aller de l'avant, il faut un système doté d'une capacité d'analyse surhumaine pour simplifier l'environnement de travail et montrer les relations et les proximités entre les variables. En Génomique et en Biologie, il est désormais reconnu qu'il vaut mieux consacrer des ressources à de nouvelles techniques de calcul qu'à la collecte pure et simple de données, ce qui est peut-être déja le cas en Médecine et en Oncologie. Nous disposons de millions de données et de publications, mais lorsqu'elles sont analysées par des médecins ou biologistes, les conclusions sont totalement subjectives et relatives aux publications qui sont hiérarchisées de manière arbitraire, ce qui génère des connaissances partielles, et de plus en plus éloignées des connaissances génétiques et biologiques disponibles et soutenues par le calcul. Par conséquent, le progrès considérable dans la mise en œuvre de la médecine de précision consiste à combler cette lacune, en analysant massivement les informations médicales et pharmacologiques disponibles.

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Module 1. Oncologie génomique ou de précision

1.1. Utilité du profilage de l’expression génétique dans le cancer
1.2. Sous-types moléculaires du cancer du sein
1.3. Plateformes génomiques de pronostic prédictif dans le cancer du sein
1.4. Cibles thérapeutiques dans le cancer du poumon non à petites cellules

1.4.1. Introduction
1.4.2. Techniques de détection moléculaire
1.4.3. Mutation de l’EGFR
1.4.4. Translocation ALK
1.4.5. Translocation ROS
1.4.6. Mutation de l’BRAF
1.4.7. Réarrangements NRTK
1.4.8. Mutation HER2
1.4.9. Mutation/amplification de MET
1.4.10. Réarrangements RET
1.4.11. Autres cibles moléculaires

1.5. Classification moléculaire du cancer du côlon
1.6. Études moléculaires dans le cancer gastrique

1.6.1. Traitement du cancer gastrique avancé
1.6.2. Surexpression de HER2 dans le cancer gastrique avancé
1.6.3. Détermination et interprétation de la surexpression de HER2 dans le cancer gastrique avancé
1.6.4. Médicaments ayant une activité contre HER2
1.6.5. Trastuzumab en première intention dans le cancer gastrique avancé

1.6.5.1. Traitement du cancer gastrique avancé HER2+ après progression des traitements contenant du trastuzumab

1.6.6. Activité d’autres agents anti-HER2 dans le cancer gastrique avancé

1.7. Les GIST comme modèle pour la recherche translationnelle: 15 ans d’expérience

1.7.1. Introduction
1.7.2. Les mutations de KIT et PDGFRA comme promoteurs majeurs dans les GIST
1.7.3. Génotype dans les GIST: valeur pronostique et prédictive
1.7.4. Génotype dans les GIST et résistance à l’imatinib
1.7.5. Conclusions

1.8. Biomarqueurs moléculaires et génomiques dans le mélanome
1.9. Classification moléculaire des tumeurs cérébrales
1.10. Biomarqueurs moléculaires et génomiques dans le mélanome
1.11. Immunothérapie et biomarqueurs

1.11.1. Scénario des thérapies immunologiques dans le traitement du cancer et nécessité de définir le profil mutationnel d’une tumeur
1.11.2. Biomarqueurs d’inhibiteurs de points de contrôle: PD-L1 et au-delà

1.11.2.1. Le rôle de PD-L1 dans la régulation immunitaire
1.11.2.2. Données des essais cliniques et biomarqueur PD-L1
1.11.2.3. Seuils et tests d’expression de PD-L1: un tableau complexe
1.11.2.4. Biomarqueurs émergents

1.11.2.4.1. Charge mutationnelle tumorale (TMB)

1.11.2.4.1.1. Quantification de la charge mutationnelle des tumeurs
1.11.2.4.1.2. Preuve de la charge mutationnelle de la tumeur
1.11.2.4.1.3. La charge comme biomarqueur prédictif
1.11.2.4.1.4. La charge comme biomarqueur pronostique
1.11.2.4.1.5. L’avenir de la charge mutationnelle

1.11.2.4.2. Instabilité des microsatellites
1.11.2.4.3. Analyse de l’infiltrat immunitaire
1.11.2.4.4. Marqueurs de toxicité

1.11.2.5. Développement de médicaments à point de contrôle immunitaire dans le domaine du cancer
1.11.2.6. Médicaments disponibles

Module 2. Évolution de la pratique clinique actuelle et nouvelles applications de l’oncologie génomique

2.1. Biopsies liquides: Mode ou avenir?

2.1.1. Introduction
2.1.2. Cellules tumorales circulantes
2.1.3. ctDNA
2.1.4. Utilisations cliniques
2.1.5. Limites de l’ADN
2.1.6. Conclusions et avenir

2.2. Rôle de la Biobanque dans la Recherche Clinique

2.2.1. Introduction
2.2.2. La mise en place d’une biobanque en vaut-elle la peine?
2.2.3. Comment commencer à mettre en place une biobanque
2.2.4. Consentement éclairé pour la Biobanque
2.2.5. Prélèvement d’échantillons pour la Biobanque
2.2.6. Contrôle de la qualité
2.2.7. Accès aux échantillons

2.3. Essais cliniques: nouveaux concepts fondés sur la médecine de précision

2.3.1. Qu’est-ce qu’un essai clinique? En quoi diffèrent-elles des autres types de recherche?

2.3.1.1. Types d’essais cliniques

2.3.1.1.1. En fonction de leurs objectifs
2.3.1.1.2. En fonction du nombre de centres participants
2.3.1.1.3. Par méthodologie
2.3.1.1.4. En fonction du degré de masquage

2.3.2. Résultats des essais cliniques en oncologie thoracique

2.3.2.1. En rapport avec le temps de survie
2.3.2.2. Résultats liés à la tumeur
2.3.2.3. Résultats rapportés par les patients

2.3.3. Les essais cliniques à l’ère de la médecine de précision

2.3.3.1. Médecine de précision
2.3.3.2. Terminologie relative à la conception des essais à l’ère de la médecine de précision

2.4. Incorporation de marqueurs exploitables dans la pratique clinique
2.5. Application de la génomique en pratique clinique par type de tumeur
2.6. Systèmes de support à la décision basés sur l’intelligence artificielle en oncologie

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