Les lauréats passés

2021 : Prix de recherche de 30 k€ sur les tumeurs endocrines

2022 : Prix de recherche de 100 k€ en physiopathologie clinique

RECAPitNETT: A REgistry for Characterizing Aggressive PitNETs through Transcriptome. Caractérisation moléculaire d’un registre de tumeurs endocrines hypophysaires agressives

Caractérisation moléculaire d’un registre de tumeurs endocrines hypophysaires agressives Les tumeurs hypophysaires sont des tumeurs endocrines fréquentes qui représentent 15 % des tumeurs intracrâniennes. Bien que des progrès substantiels aient été réalisés dans la caractérisation anatomopathologique de ces tumeurs, les marqueurs pronostiques permettant d’appréhender l’évolution des tumeurs hypophysaires et les voies thérapeutiques associées au comportement invasif et agressif de ces tumeurs font toujours défaut. La prise en charge de ces tumeurs rares est discutée en réunion pluridisciplinaires nationale toutefois les options thérapeutiques sont limitées et en l’absence de marqueur prédictif de réponse, les approches thérapeutiques sont similaires pour tous. L’objectif de notre étude est de mettre à profit notre réseau national de tumeurs rares en créant un registre de tumeurs hypophysaires rares et une banque de tumeurs qui bénéficiera d’une analyse moléculaire (transcriptome) qui, corrélée aux données cliniques recueillies, permettra d’identifier des facteurs pronostiques permettant une personnalisation thérapeutique mais également permettra l’identification de nouvelles voies moléculaires accessible à de nouvelles thérapies. Ce projet ambitieux est l’occasion d’une première et importante amélioration de la prise en charge des patients atteints de tumeurs endocrines hypophysaires agressives, et favorisera la recherche sur ce type de tumeur rare au niveau national

2023 : Prix de recherche de 100 k€ sur le retentissement neurocomportemental et neurocognitif des maladies endocriniennes chroniques

Etude du profil neurocognitif et neurocomportemental des patients atteints d’anomalies génétiques de l’expression de GNAS ; pour une prise en charge multidisciplinaire améliorée

Dr Aline Lefebvre                      Pr Agnès Linglart

2023 : Prix de recherche sur le retentissement neurocomportemental et neurocognitif des maladies endocriniennes chroniques Aline Lefebvre et Agnès Linglart : Etude du profil neurocognitif et neurocomportemental des patients atteints d’anomalies génétiques de l’expression de GNAS ; pour une prise en charge multidisciplinaire améliorée. La pseudohypoparathyroïdie (PHP), ou « inactivating PTH/PTHrp signaling disorder» (iPPSD), est causée par un défaut d’expression des transcrits du gène GNAS. Les patients iPPSD présentent une résistance hormonale, une hypocalcémie, une hypothyroïdie et de nombreux autres signes comme l’obésité précoce, la petite taille , la brachydactylie ou un déficit neurocognitif. La plupart des patients présentent un déficit cognitif et/ou un trouble neurocomportemental dont l’incidence et la gravité sont très variables. La littérature est actuellement très pauvre, hétérogène et rétrospective, et ne permet pas de déterminer la prévalence de ces anomalies ni leur caractéristiques, limitant ainsi la capacité de prévention et de prise en charge. Notre étude vise à caractériser cliniquement (examens, tests, questionnaires), radiologiquement (IRM) et neurophysiologiquement (EEG) les troubles neurodéveloppementaux dans une cohorte iPPSD phénotypée et génotypée (Cohorte INSERM RaDiCo IDmet), à identifier les facteurs de risque et proposer une prise en charge optimisée sur la base de ces résultats. L’étude sera menée au CRMR CaP sous la coordination du Dr LEFEBVRE, pédopsychiatre, et du Pr. LINGLART, investigatrice principale de la cohorte RaDiCo

2023 : Allocation de Recherche en Endocrinologie de 32 k€ décernée par la SFE et le FRIEMM

MOLTHYNOD-IA : apport du séquençage à haut débit et de l’intelligence artificielle pour préciser la nature des nodules thyroïdiens cytologiquement indéterminés

Dr Camille Buffet

Les nodules thyroïdiens sont fréquents mais une minorité, seulement 5 à 15% d’entre eux s’avèreront être des cancers. Le diagnostic de cancer de ces nodules repose à l’heure actuelle essentiellement sur la réalisation d’une ponction à l’aiguille fine qui permet d’analyser une petite partie des cellules composant le nodule (appelée cytologie thyroïdienne). Malheureusement dans certains cas cette analyse ne permet pas de conclure formellement sur la nature cancéreuse ou bénigne du nodule et cette analyse est alors qualifiée de « douteuse » ou « indéterminée ».
L’amélioration ces dernières décennies des techniques de biologie moléculaire a permis une meilleure connaissance des anomalies présentes dans les cancers thyroïdiens. Ces techniques récentes permettent d’analyser un grand nombre d’anomalies moléculaires en une seule fois et à partir de petites quantités de matériel génétique (ADN, ARN) extraits des cellules recueillies au cours d’une ponction à l’aiguille fine d’un nodule thyroïdien. Des données provenant essentiellement des Etats-Unis montrent que ce type de stratégie améliore le diagnostic de nature des nodules thyroïdiens (bénin/cancer). Malheureusement ces tests moléculaires ne sont actuellement pas disponibles en France.
Nous allons mener une étude dans notre centre expert dans la prise en charge des pathologies de la thyroïde en France pour tester la performance d’un test moléculaire pour améliorer le diagnostic de nature (bénin/malin) d’un nodule thyroïdien « douteux » sur l’analyse cytologique.
L’objectif principal de notre étude est de démontrer que notre test moléculaire est assez performant pour écarter avec une excellente probabilité le risque qu’un nodule thyroïdien soit cancéreux quand ce test est négatif. En collaboration avec un laboratoire de l’INRIA spécialisé en Intelligence Artificielle (IA), nous souhaitons tester l’hypothèse que l’IA puisse améliorer la prédiction de nature bénigne ou maligne des nodules cytologiquement indéterminés.
A l’avenir, le bénéfice attendu pour les patients avec nodules thyroïdiens « douteux » à la cytologie est de pouvoir adapter leur prise en charge au résultat du test moléculaire et/ou de l’algorithme d’IA et donc pouvoir éviter des chirurgies diagnostiques pour des nodules bénins et des chirurgies en 2 temps pour certains cancers de la thyroïde. Cette stratégie doit permettre de faire des économies de santé en évitant des chirurgies inutiles et leurs conséquences (complications post-opératoires, arrêts de travail).