Tirer parti de la génomique fonctionnelle pour révéler de nouvelles cibles pour le traitement du cancer

Résultats attendus :

Les propositions soumises dans le cadre de ce sujet devraient viser à produire des résultats ciblés et adaptés, contribuant à tous les résultats attendus suivants :

• Les chercheurs et les professionnels de la santé acquièrent une compréhension plus approfondie des effets fonctionnels de l'hétérogénéité tumorale lors de l'initiation et de la progression du cancer, favorisant l'identification de cibles thérapeutiques plus précises et novatrices.
• Les chercheurs, les professionnels de la santé et les innovateurs bénéficient de connaissances et d'outils améliorés pour soutenir la découverte et le développement de traitements anticancéreux de nouvelle génération basés sur la génomique.
• Les chercheurs, les innovateurs et les professionnels de toutes les disciplines et de tous les secteurs contribuent à la plateforme de données de recherche UNCAN.eu en assurant l'interopérabilité des données et en permettant un accès durable aux outils et modèles numériques nouvellement développés pour l'analyse et la gestion des données cliniques multimodales.

Portée :

Le sujet proposé contribuera à l'objectif de la Mission européenne contre le cancer d'améliorer la compréhension de l'initiation et de la progression du cancer. Un intérêt particulier est porté aux cancers pédiatriques et adolescents^[1], aux cancers avec des options de traitement limitées, aux cancers réfractaires, aux cancers rares ou aux types de cancer avec de faibles taux de survie à cinq ans. Les propositions peuvent inclure la conception d'études mécanistiques exploratoires utilisant des bio-échantillons longitudinaux de patients, des études cliniques de preuve de concept et/ou des études observationnelles et translationnelles impliquant des données nouvellement collectées ou existantes, le cas échéant. Les candidats sont encouragés à tirer parti des avancées technologiques en génomique fonctionnelle^[2] et en biologie structurale, y compris, mais sans s'y limiter, le séquençage rapide des gènes, les études unicellulaires, la cartographie spatiale des gènes, la transcriptomique spatiale, le profilage épigénétique, les biopsies liquides et les pipelines d'oncologie de précision fonctionnelle. L'utilisation de l'inférence causale, de la modélisation computationnelle et/ou des outils d'intelligence artificielle est encouragée pour la collecte, la visualisation, l'analyse et la gestion de grands ensembles de données complexes et hétérogènes. La collaboration entre différentes disciplines scientifiques, y compris les professionnels de la santé, est envisagée^[3].

Les candidats doivent aborder toutes les activités suivantes :

• Identifier et valider de nouvelles cibles pour des approches thérapeutiques innovantes, en développant des modèles expérimentaux^[4] et des technologies pour accéder aux effets fonctionnels de l'hétérogénéité temporelle des tumeurs sur l'initiation, la progression et la rechute de la maladie.
• Étudier les mécanismes sous-jacents à l'interaction entre les caractéristiques multi-omiques dynamiques de la tumeur, son microenvironnement et les facteurs spécifiques au patient^[5] lors de l'initiation et de la progression de la maladie. Cela inclut l'élucidation des mécanismes de résistance adaptative aux thérapies, en utilisant des données cliniques le cas échéant^[6].
• Appliquer des approches, des outils et des modèles de pointe pour intégrer et analyser des données patient longitudinales multimodales FAIR (Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables, Réutilisables). Ces actifs numériques devraient être mis à disposition via la plateforme de recherche UNCAN.eu. Tous les ensembles de données produits devraient être décrits avec des métadonnées dans le catalogue de données de l'UE de l'Espace européen des données de santé. L'implication des infrastructures de recherche ESFRI existantes offrant des ressources en sciences de la vie^[7], y compris des options de biobanque, devrait être dûment reflétée dans le plan de travail de la proposition.

Il convient de tirer parti, dans la mesure du possible, des données et de l'expérience acquises dans le cadre d'initiatives à grande échelle actuelles telles que : le projet européen 1M+ Genomes^[8] et l'initiative européenne d'imagerie du cancer^[9] et d'autres, le cas échéant. Les propositions retenues devraient établir des collaborations appropriées avec le projet UNCAN-CONNECT qui met en œuvre la plateforme de recherche UNCAN.eu^[10].