Vie du laboratoire :
- Le projet Frathea, visant à développer une plateforme de flashthérapie à l’Institut Curie au moyen d’électrons de très haute énergie (VHEE), et mobilisant les efforts du CDR et du DOR, est financé par France 2030 à hauteur de 35 M€.
- Le projet Data-Fol : Modèle de prédiction de la réponse au traitement à l’aide d’une analyse intégrative de données cliniques, moléculaires et d’imagerie dans une large cohorte de lymphome folliculaire, déposé à l’AAP Messidore de l’inserm, porté par Clémentine Sarkozy (cf lettre n° 197), a été sélectionné pour financement (1,5 M€). Le principal objectif de ce projet est d'intégrer des données multi-omiques, patholomiques, radiomiques et cliniques pour prédire la progression de la maladie à 24 mois (POD24) chez des patients présentant une forte charge tumorale.
- Le projet ANR DIMADOSE déposé par Caroline Lafond du LTSI et le centre Eugène Marquis de Rennes, et auquel le LITO participe, a passé la 1ère étape de sélection. Pour rappel (cf lettre n° 203), le projet vise à optimiser l'utilisation des IRM-linac dans le cadre de la radiothérapie adaptative guidée par l'image.
- Cette semaine (le 1er mars), nous accueillons deux nouveaux collègues à Orsay : Hugo Lopez, radiothérapeute, qui fera son stage de M2 sur la prédiction des récidives chez des patients atteints d’un cancer de l’œsophage traité par radiochimiothérapie à partir d’images TEP/TDM, et Charlotte Loisel, ingénieure INSA Lyon, qui nous rejoint pour un CDD avant de poursuivre possiblement sur une thèse dans le contexte du projet ANR international Inter-organ PET, qui vise à modéliser le réseau métabolique des organes et ses perturbations à partir de TEP/TDM corps entier.
A lire :
- Un article didactique sur le rôle de l’imagerie dans le cancer du sein avancé : https://jnm.snmjournals.org/content/early/2024/02/01/jnumed.122.264882
Agenda :
- Mercredi 28 février à 14h : Présentation des travaux de Julie (projet NEMO-PET)
- Jeudi 14 mars à 9h : Utilisation de critères d'imagerie pour prédire la réponse ganglionnaire axillaire à la chimiothérapie néoadjuvante dans le cancer du sein par Caroline Malhaire
- Mercredi 20 mars à 11h : Quantification d’incertitudes pour les méthodes de classification par deep learning par Paul Steinmetz
- Jeudi 11 avril à 11h : Caractérisation par machine learning de paralysies du nerf récurrent à partir d'enregistrements vocaux par Juliette Dindart
L’image/le lien de la semaine :
- Une ressource potentiellement intéressante si vous ne la connaissez pas :