L'Atlas du génome du cancer

Résumé

L'Atlas du génome du cancer (ou The Cancer Genome Atlas en anglais, abrégé en TCGA) est un projet qui fut lancé en 2005 pour cataloguer les mutations génétiques responsables du cancer en utilisant le séquençage génomique et la bio-informatique. TCGA applique des techniques d'analyse génomique à haut débit pour améliorer notre capacité à diagnostiquer, traiter et prévenir le cancer grâce à une meilleure compréhension de la base génétique du cancer. Le projet fournit une exploration systématique des changements génétiques impliqués dans plus de 20 types de cancers chez l'humain. Le portail contient des données (information clinique, caractérisation génomique et analyse des séquences associées aux tumeurs) et des outils intégrés d'analyse. TCGA est supervisé par le Centre de génomique du cancer de l'Institut national du cancer et l'Institut national de recherche sur le génome humain, financé par le gouvernement américain. Un projet pilote de trois ans, commencé en 200

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/L'Atlas_du_g%C3%A9nome_du_cancer

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Robin Graf

2010

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Conditional Selection of Genomic Alterations Dictates Cancer Evolution and Oncogenic Dependencies

Elena Battistello, Giovanni Ciriello, Titouan Laessle, Marco Mina, Elisa Oricchio, Franck Claude Raynaud, Mohammad Sadegh Saghafinia, Stephanie Jocelyne Sungalee

Cancer evolves through the emergence and selection of molecular alterations. Cancer genome profiling has revealed that specific events are more or less likely to be co-selected, suggesting that the selection of one event depends on the others. However, the nature of these evolutionary dependencies and their impact remain unclear. Here, we designed SELECT, an algorithmic approach to systematically identify evolutionary dependencies from alteration patterns. By analyzing 6,456 genomes from multiple tumor types, we constructed a map of oncogenic dependencies associated with cellular pathways, transcriptional readouts, and therapeutic response. Finally, modeling of cancer evolution shows that alteration dependencies emerge only under conditional selection. These results provide a framework for the design of strategies to predict cancer progression and therapeutic response.

Cell Press2017

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MedCo: Enabling Secure and Privacy-Preserving Exploration of Distributed Clinical and Genomic Data

Bryan Alexander Ford, Joao André Gomes de Sá E Sousa, Jean-Pierre Hubaux, Olivier Michielin, Mickaël Misbach, Jean Louis Raisaro, Juan Ramón Troncoso-Pastoriza

The increasing number of health-data breaches is creating a complicated environment for medical-data sharing and, consequently, for medical progress. Therefore, the development of new solutions that can reassure clinical sites by enabling privacy-preserving sharing of sensitive medical data in compliance with stringent regulations (e.g., HIPAA, GDPR) is now more urgent than ever. In this work, we introduce MedCo, the first operational system that enables a group of clinical sites to federate and collectively protect their data in order to share them with external investigators without worrying about security and privacy concerns. MedCo uses (a) collective homomorphic encryption to provide trust decentralization and end-to-end confidentiality protection, and (b) obfuscation techniques to achieve formal notions of privacy, such as differential privacy. A critical feature of MedCo is that it is fully integrated within the i2b2 (Informatics for Integrating Biology and the Bedside) framework, currently used in more than 300 hospitals worldwide. Therefore, it is easily adoptable by clinical sites. We demonstrate MedCo’s practicality by testing it on data from The Cancer Genome Atlas in a simulated network of three institutions. Its performance is comparable to the ones of SHRINE (networked i2b2), which, in contrast, does not provide any data protection guarantee.

2019

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