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Méthodes statistiques pour l’analyse génétique moléculaire du cancer du sein

Project Type: 
initié par le stagiare

Cette recherche a comme objectif de développer, d’évaluer et d’appliquer des méthodes statistiques informatives qui serviront à reconnaître des gènes nouveaux ou des voies originales de transmission responsables de la récurrence du cancer du sein.

Project Leader(s): 

Boursier postdoctoral : docteur Yildiz Yilmaz, école de santé publique Dalla Lana, Université de Toronto

Professeur : docteure Shelley Bull, école de santé publique Dalla Lana, Université de Toronto

L’objectif de la recherche est de développer, d’évaluer et d’appliquer des méthodes statistiques informatives qui serviront à reconnaître des gènes nouveaux ou des voies originales de transmission responsables de la récurrence du cancer du sein. Un modèle sera mis au point pour mesurer le délai de récurrence du cancer au moyen de mesures moléculaires, pathologiques et cliniques qui permettront de paramétrer les scans génétiques de grande dimension sur tout le génome. Cela permettra à certains cancéreux de demeurer en vie longtemps. Ces modèles de traitement serviront à résoudre des problèmes de conception et d’analyse auxquels fait face la recherche en génétique moléculaire. Ils concernent les volets de cette recherche qui étudient les mesures moléculaires, pathologiques et cliniques relevées dans le traitement du cancer du sein, et qui évaluent l’information génétique moléculaire pour établir les facteurs pronostiques de survie et développer des modèles de prévision des risques. L’accès à de nouveaux outils d’analyse puissants pour les chercheurs en biomédecine facilitera la découverte de candidats qui pourraient profiter du développement de nouvelles interventions thérapeutiques et orientera les études futures des mécanismes biologiques fondamentaux sous-jacents qui seront menées au Samuel Lunenfeld Research Institute.