Fiche projet
Année
2026
Appel à projets
Appel à projets « Soutien à l'émergence de projets - Innovation translationnelle » (Cancéropôle Est)
Acronyme
CART-PREDICT
Resumé
Les thérapies par lymphocytes T à récepteur antigénique chimérique (CAR-T) ont profondément transformé la prise en charge des lymphomes réfractaires. Toutefois, près de la moitié des patients présentent une progression ou développent des toxicités sévères, soulignant le besoin d’outils prédictifs permettant d’optimiser la sélection des patients avant traitement. Les approches actuelles, fondées sur la charge tumorale (PET-scan, ctDNA) ou des biomarqueurs inflammatoires, restent insuffisantes pour capturer la complexité de l’état inflammatoire systémique conditionnant l’efficacité des CAR-T.
Ce projet propose d’exploiter les miARN associés aux vésicules extracellulaires (EVs) comme biomarqueurs reflétant l’état inflammatoire afin d’identifier une signature prédictive de la réponse aux CAR-T chez des patients atteints de lymphome diffus à grandes cellules B. Dans un premier objectif, les profils EV-miARN seront générés par small RNA-sequencing à partir de la cohorte BioLymph2020, puis analysés par machine learning afin d’identifier une signature miARN (mi-S) capable de distinguer répondeurs et non-répondeurs.
Le second objectif vise à développer une stratégie de détection de la mi-S compatible avec une application clinique. La méthode EXTRA-CRISPR sera d’abord implémentée pour une détection simplexe, puis une approche multiplexe basée sur la plateforme N-Plex et intégrant une amplification par rolling circle amplification sera développée afin de permettre une quantification multiplexe et sensible des miARNs de la mi-S.
La faisabilité du projet repose sur l’accès à une cohorte clinique caractérisée, sur des protocoles établis d’isolement et d’analyse des EVs, ainsi que sur des collaborations structurées en machine learning et pour la détection des miARNs. En parallèle de projets intégrant protéines d’EVs, ctDNA et imagerie TEP, ce travail contribuera au développement futur de signatures multimodales.
Partenaires
Territoire
Bourgogne
Mots clés
CAR-T, machine learning, biomarqueur, vésicules extracellulaires, miARN, lymphome, DLBCL, médecine translationnelle, diagnostic, biologie moléculaire, biopsie liquide, détection des acides nucléiques
