Qu’est-ce que MOSAIC² ?
MOSAIC² (Multiscale Optimised Strategy for Artificial intelligence-based Imaging biomarkers in digestive Cancer) est la continuation de notre première FHU, MOSAIC. Comme son ancêtre, MOSAIC² vise à relever plusieurs défis technologiques, notamment l’accès limité à des données multicentriques et multi-échelles de qualité, l’insuffisance d’analyses intégratives en imagerie multi-échelle et la pertinence des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) pour l’imagerie multimodale.
Le projet élargit son périmètre en intégrant de nouvelles équipes d’imagerie et d’IA, expertes des cancers du foie, du pancréas et du poumon, partageant des caractéristiques pathomoléculaires communes (hétérogénéité tumorale, impact du microenvironnement tumoral) et des défis cliniques similaires (mauvais pronostic, rares altérations ciblables, réponse imprévisible aux traitements).
Le projet se concentrera sur deux types de tumeurs digestives : les carcinomes hépatocellulaires (CCH) et les tumeurs neuro-endocrines (TEN), car ils partagent des caractéristiques morphologiques et cliniques :
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Néoplasmes hypervasculaires.
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Hétérogénéité clinique en termes de potentiel d’agressivité.
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Absence (actuelle) de marqueurs d’imagerie pertinents et reproductibles en corrélation avec les signatures moléculaires.
Malgré un diagnostic et une reconnaissance standardisés et bien définis, le CHC et les TNE représentent un défi clinique et thérapeutique. La combinaison d’approches d’imagerie complémentaires explorant des caractéristiques sur plusieurs ordres d’échelles spatiales (des propriétés structurelles et fonctionnelles macroscopiques aux empreintes moléculaires) fournira des signatures phénotypiques exhaustives de pronostic tumoral et de théranostic au moment du diagnostic initial. En conséquence, l’acquisition et l’intégration de données morphologiques hétérogènes par l’IA permettront d’acquérir une compréhension globale pour relier les biomarqueurs d’imagerie non invasifs aux changements structurels fondamentaux. Une fois validés, ces nouveaux biomarqueurs dérivés de l’imagerie offriront une gestion clinique personnalisée, tenant compte du pronostic individuel et de la réponse au traitement.
Des équipes cliniques d’imagerie de haut niveau issues de trois centres de l’AP-HP [Nord (Bichat/Beaujon), Est (Henri-Mondor) et Sud (Paul-Brousse/Kremlin-Bicêtre)], des équipes de recherche académique expérimentées, des partenaires industriels spécialisés dans l’imagerie (imagerie fonctionnelle, biologie spatiale, physique), des équipes de vision par ordinateur (data engineering, machine learning), avec l’appui du data warehouse clinique et des spécialistes de la gestion des données d’imagerie (DSN & EDS AP-HP), ainsi que des unités de recherche clinique (URC PNSO).
Objectif de la recherche clinique et translationnelle, valeur ajoutée de MOSAIC²
L’imagerie occupe une place centrale dans la prise en charge des patients atteints de cancer et constitue un outil particulièrement pertinent pour capturer l’hétérogénéité inter- et intra-tumorale, qui influence le diagnostic, le pronostic et la réponse thérapeutique.
MOSAIC² a pour ambition d’identifier des profils d’imagerie tumorale cliniquement pertinents, prédictifs de la réponse aux thérapies immunologiques et ciblées chez les patients atteints de cancers du foie, du pancréas et du poumon.
À terme, MOSAIC² permettra d’améliorer la prise en charge personnalisée des patients et de rapprocher les connaissances entre cancers grâce à l’imagerie augmentée.
Caractère innovant et structurant de MOSAIC²
MOSAIC² explorera l’hétérogénéité tumorale en caractérisant le microenvironnement tumoral (TME) dans les cancers du foie, du pancréas et du poumon selon une approche holistique intégrant les dimensions architecturales, moléculaires et physiques.
Des technologies spatiales moléculaires avancées, couplées à l’intelligence artificielle, permettront de mieux comprendre l’impact de l’organisation du TME aux niveaux moléculaire et physique sur la résistance aux traitements.
Le concept d’« imagerie augmentée », en établissant les liens entre les marqueurs d’imagerie macroscopiques et les propriétés biologiques de la tumeur et de son environnement, offrira la possibilité de traduire des signatures pathomoléculaires en biomarqueurs d’imagerie non invasifs.
L’approche « trans-cancer », fondée sur l’exploitation des caractéristiques communes entre différents types de cancers, ouvrira de nouvelles perspectives pour comprendre les mécanismes de résistance thérapeutique. Enfin, MOSAIC² développera également des programmes de formation innovants.