Dans le cadre de l’appel à projet Émergence 2024 lancé par le Cancéropôle Île-de-France, 11 candidats ont été retenus.
Cet appel à projet vise à financer des projets de recherche innovants et émergents dans le domaine de la recherche sur le cancer, toutes disciplines confondues. En 2024, l’appel à projet était exclusivement dédié à la thématique « Intelligence artificielle et cancers : enjeux cognitifs, cliniques, sociaux et politiques », thématique qui exclut l’acquisition de données mais qui permet la structuration de données déjà acquises pour des projets IA. Le financement des projets retenus est d’un montant maximal de 40 000 € par projet, pour une durée de 1 an (dépenses engagées pendant les 12 mois du projet). Seules les équipes localisées en Région Île-de-France sont éligibles.
Les 11 projets retenus sont les suivants :
Acronyme | Titre | Candidat | Laboratoire |
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LOC_AI | Identification de marqueurs pronostiques dans le lymphome primaire du système nerveux central à l’aide de l’intelligence artificielle | Agusti ALENTORN | Institut du Cerveau, équipe Génétique et développement des tumeurs cérébrales |
IA-COPc | Intelligence artificielle pour évaluer l’impact de l’exposome chimique sur le cancer du sein et son coût sociétal : vers une approche intégrée et interdisciplinaire pour la santé publique | Karine AUDOUZE | INSERM U1124, T3S Toxicité environnementale, Cibles Thérapeutique, Signalisation Cellulaire et Biomarqueurs, équipe 1b SysTox |
CIPANGO | Contribution de l’Intelligence artificielle Pour l’ANalyse des données RIVAGE en Oncologie | Catherine BELIN | AP-HP Hôpital Saint-Louis, Laboratoire Inflammation, Cancer, Réparation, Service de Neurologie à orientation Oncologique |
Classification des variants somatiques | Développement d’un classificateur basé sur l’IA pour distinguer les variants germinaux des variants somatiques | Jaydutt BHALSHANKAR | Institut du Cerveau, équipe Génétique et développement des tumeurs cérébrales |
IA-ClaNNE | Classification des néoplasies neuroendocrines agressives par analyse d’image basée sur l’intelligence artificielle | Anne COUVELARD | APHP, DMU Dream, équipe Anatomo-Pathologie |
IASarcoStart | Examen du tissu musculaire en pathologie digitale : élaboration d’algorithmes en vue d’un diagnostic fiable de la sarcopénie liée au cancer | Filippo Gustavo DALL’OLIO | Gustave Roussy, Laboratoire Aspects métaboliques et systémiques de l’oncogenèse pour de nouvelles approches thérapeutiques (METSY), équipe Relations hôte-tumeurs dans les carcinomes ORL |
NeoFit | Phénotypage digital (activité physique, fréquence cardiaque, sommeil) de femmes atteintes de cancer du sein traitées par chimiothérapie néoadjuvante | Lidia DELRIEU | Institut National des Sports, de l’Expertise et de la Performance (INSEP) Institut de Recherche biomédicale et d’épidémiologie du sport |
SCORPP-IA | Développement d’un score pronostique pour le cancer de la prostate par une approche pathomique sur pièces de prostatectomie radicale | Jacqueline FONTUGNE | Institut Curie, UMR144 Biologie Cellulaire et Cancer, équipe Oncologie Moléculaire |
ARAMIS | Génération d’une représentation latente des images TEP par IA pour la classification des cancers | Fanny ORLHAC | Institut Curie, Laboratoire d’Imagerie Translationnelle en Oncologie, équipe LITO |
PMOIA | Pathologie de la Muqueuse Orale et Intelligence Artificielle | Juliette ROCHEFORT | AP-HP Hôpital Pitié Salpêtrière, CIMI Paris, équipe Microenvironnement Immunitaire et Immunothérapie |
TransMetCUP | Intégration de données transcriptomiques et de méthylation de l’ADN pour le diagnostic des CUP | Nicolas SERVANT | Institut Curie, Unité d’oncologie computationelle, Plate-forme de bioinformatique |