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Cancer du sang : De nouvelles données de HARMONY démontrent la puissance de l’analyse des Big Data

Cancer du sang : De nouvelles données de HARMONY démontrent la puissance de l’analyse des Big Data

De nouvelles analyses ont dévoilé des informations cruciales qui peuvent améliorer le traitement de la leucémie myéloïde aiguë et du myélome multiple. La plate-forme HARMONY Big Data exploite la puissance des données au profit des patients atteints de cancers du sang .

 

 

 

 

Afrique54.net – HARMONY Alliance annonce de nouvelles analyses démontrant comment le big data peut faciliter la médecine personnalisée chez les patients atteints de cancers du sang, également appelés hématopathies malignes.

En utilisant les données d’environ 12 000 patients atteints de LMA et de MM qui font partie de la plate-forme HARMONY Big Data, les chercheurs ont obtenu des informations fascinantes sur les bases moléculaires de la leucémie myéloïde aiguë (LMA) et ont développé un modèle amélioré de stratification du risque de myélome multiple (MM). Ces résultats sont présentés lors de la 62e réunion annuelle de la Société américaine d’hématologie.

 

 

Harmony Alliance fournit de nouvelles informations sur la leucémie myéloïde aiguë à partir d’une collecte de données paneuropéenne de séquençage de nouvelle génération ( résumé 1077 – Bullinger et al).

« Nous avons analysé les données génomiques de 4 986 patients atteints de LMA. Nous pourrions confirmer la cooccurrence de certaines mutations. En outre, nous avons pu déterminer quelles mutations se produisent en premier et quelles autres se produisent plus tard dans le processus de la maladie. Nous avons également étudié l’association des schémas de mutation avec des résultats cliniques tels que la rémission, la rechute et la survie. Par exemple, de nombreux patients présentant des schémas de mutation à haut risque ne bénéficient que peu d’une greffe de cellules souches allogéniques (alloSCT), mais nous avons trouvé des combinaisons de génotypes spécifiques à haut risque qui prédisent un bénéfice de survie beaucoup plus important.. », déclare Lars Bullinger, partenaire HARMONY de la Charité de Berlin, Allemagne.

 

 

Un nouveau modèle de stratification des risques (R2-ISS) dans les cas de myélome multiple nouvellement diagnostiqués : Analyse des données sur la maturité de 7 077 patients collectées par le Réseau européen du myélome au sein de la plate-forme Harmony Big Data  ( résumé 1329 – D’Agostino et al).

« Les résultats cliniques des patients atteints de MM sont très variables, la survie allant de quelques mois à plus de dix ans. En étudiant les données de 7 077 patients chez qui le MM a été récemment diagnostiqué, nous avons découvert que les patients qui sont actuellement considérés comme des « patients à risque intermédiaire » constituent un groupe très diversifié avec un risque variable de progression ou de décès. Nous avons mis au point un nouveau système de pronostic identifiant 4 classes de risque. Avec ce modèle, environ la moitié des patients peuvent être classés comme présentant un risque faible ou faible-intermédiaire, et environ la moitié d’entre eux peuvent être classés comme présentant un risque moyen à élevé ou élevé. Les oncologues peuvent utiliser notre modèle amélioré de stratification des risques pour mieux estimer le pronostic des patients au moment du diagnostic de MM. De plus, ce modèle favorise la conception de traitements de MM adaptés en fonction du risque individuel de chaque patient. », indique Mattia D’Agostino, Partenaire HARMONY, Université de Turin, Italie.

 

 

Comprenant les données de 45 000 patients atteints de cancers du sang, la plate-forme HARMONY Big Data est l’une des plus grandes de ce type au monde. Les scientifiques de HARMONY utilisent la plate-forme pour caractériser le paysage moléculaire des hémopathies malignes, comprendre leur physiopathologie et identifier de nouvelles cibles médicamenteuses.

L’analyse des données à grande échelle peut transformer le traitement des patients atteints de cancers du sang. La capacité à personnaliser le traitement d’un patient en fonction de la compréhension moléculaire d’une maladie ou de la stratification des risques permettra de mettre en place des stratégies de traitement à l’avenir afin d’optimiser les résultats pour les patients.

 

Par HARMONY Alliance

 

 

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