L’équipe « Radiation Epidemiology » de l’U1018 est une équipe spécialisée dans l’épidémiologie des rayonnements ionisants et dans les facteurs de risque des cancers secondaires. De surcroît, l’équipe concentre l’essentiel de son activité sur l’évaluation épidémiologique et moléculaire-épidémiologique (recherche de biomarqueurs) des effets des rayonnements sur la santé ainsi que sur tous les aspects de la survie au cancer. Cette activité comprend la constitution et le suivi de cohortes d’anciens patients, ainsi que la réalisation d’études cas témoins en population générale.

L’activité de l’équipe est facilitée par son implantation à Gustave Roussy, dont la qualité des dossiers médicaux, et la capacité à structurer la recherche translationnelle sont des atouts. L’équipe est fortement impliquée dans les réseaux et projets internationaux et européens sur la survie au cancer de l’enfant. 

L’équipe a développé une étude sur le test fonctionnel de réparation de l’ADN qui pourrait bien permettre d’évaluer le risque de second cancer chez les patients traités pour un cancer de l’enfant et d’adapter les stratégies thérapeutiques aux profils génétiques des sujets. L’équipe a également une expérience dans l’étude du rôle de la réparation des cassures double brin (DSB) de l’ADN dans le risque de second cancer en utilisant un essai biologique avec γH2AX (une protéine connue pour être rapidement phosphorylée après irradiation et est un marqueur de la présence d’ADN- DSB) comme critère d’évaluation de substitution.

L’expérience de l’équipe s’est récemment enrichie par leur implication dans divers projets fondamentaux. Grâce à leur participation à l’analyse bio-informatique de la génétique et au séquençage de l’exome, nous avons acquis des connaissances sur le contrôle de la qualité et les procédures d’appel de variantes. Aussi, avec leur expérience dans l’analyse GWAS et le séquençage d’exome, l’équipe a développé des connaissances dans l’analyse des données GWAS et des variants génétiques rares (fréquence allélique mineure, MAF <5%). Pour ces derniers, l’équipe aura besoin d’utiliser des méthodes appropriées pour l’analyse de données dispersées. Un certain nombre d’approches ont été récemment développées à cet effet, et elles nécessitent une analyse d’agrégation de variants pour augmenter leur puissance. De plus, la dernière version du SKAT permet l’ajustement sur les co-variables et l’analyse concomitante des variantes rares et courantes.