DELIVER
Lauréat du prestigieux appel ANR « Recherche Hospitalo-Universitaire en santé (RHU-5) », DELIVER est un programme de R&D public-privé de pointe qui combine des modèles dérivés de patients, et intègre les dernières technologies d’imagerie avec de l’IA et de grandes cohortes prospectives de patients inclus dans des programmes de surveillance du CHC, afin d’apporter des innovations thérapeutiques pour la fibrose hépatique avancée et le CHC.
La fibrose avancée et le cancer du foie, tel que le CHC, sont particulièrement difficiles à traiter. Aucun traitement approuvé n’existe contre la fibrose hépatique. Le CHC est l’un des cancers les plus meurtriers, avec près d’un million de décès dans le monde en 2020. L’incidence de la fibrose hépatique avancée et du CHC dus à la stéatose hépatique croît de façon alarmante, principalement en raison d’une mauvaise alimentation, d’un mode de vie sédentaire et du vieillissement de la population.
DELIVER vise à transformer les soins prodigués aux patients atteints d’une maladie hépatique avancée ou d’un cancer en proposant des solutions novatrices, sur plusieurs fronts. Ce projet multidisciplinaire intègre : l’évaluation clinique d’une biothérapie innovante découverte par l’équipe du Prof. Baumert et développée par Alentis, le développement de nouveaux modèles pour découvrir de nouvelles combinaisons thérapeutiques, et la caractérisation de biomarqueurs circulants et d’imagerie pour rendre possible le traitement des maladies du foie et des cancers avancés avec une médecine de précision.
Informations relatives au projet
Démarrage : 01/07/2022 – Fin : 30/06/2027 – Budget : €6.7 m
Notre consortium
Le consortium international et multidisciplinaire de DELIVER combine la recherche de haut niveau et l’excellence clinique des équipes de l’Institut de recherche en médecine translationnelle et maladies hépatiques (ITM), l’IHU Strasbourg, et l’Université Sorbonne Paris Nord – AP-HP à Paris, l’expertise en développement de médicament et l’agilité de la biotech Alentis, ainsi que l’innovation en imagerie médicale apportée par le spécialiste Guerbet.
Notre expertise complémentaire et nos connaissances assureront un développement clinique rapide et une translation de nos découvertes pour bénéficier au patient.
Progrès à date
Le projet DELIVER a démarré en 2022. Le programme scientifique se déroule comme prévu : nous avons atteint nos jalons et produit nos livrables dans les délais attendus. Alentis poursuit le développement clinique de l’anticorps monoclonal ALE-F02 spécifique à la Claudine-1, avec un premier essai clinique chez l’humain. Après une phase 1 menée auprès de volontaires sains, l’étude en Phase 1b FEGATO-01, évaluant la sécurité, la pharmacocinétique et l’engagement de la cible chez des patients atteints de fibrose hépatique avancée, a été complétée avec succès.
Un travail concerté entre Guerbet, l’AP-HP, l’Inserm et l’IHU Strasbourg est en cours pour identifier de nouveaux biomarqueurs d’imagerie et sanguins. Les bases de données prospectives entièrement annotées en scanner (CT), IRM et échographie (US) ont été complétées. Le développement de modèles d’apprentissage profond exploitant ces données pour la détection précoce du CHC a été initié, avec des résultats préliminaires très prometteurs. De plus, nous avons identifié un panel de biomarqueurs sanguins potentiellement prédictifs du risque de CHC chez des patients atteints de maladies hépatiques.
Au sein de l’Inserm U1110, le développement de modèles dérivés de patients de nouvelle génération est en cours, avec la mise en place réussie d’un modèle murin humanisé pour Claudin-1 et la finalisation d’un prototype de foie sur puce. Enfin, l’étude de Claudin-1 dans la biologie du cancer du foie a révélé un rôle jusqu’alors inconnu de cette protéine dans la signalisation pro-oncogénique et la reprogrammation du microenvironnement tumoral. Des preuves de concept précliniques visant à traiter le cancer du foie avec des anticorps monoclonaux anti-Claudin-1 ont été menées avec succès.
Publications
Crouchet E, Almeida N, Durand SC, et al. A patient-derived HCC spheroid system to model the tumor microenvironment and treatment response. JHEP Rep. 2025, 7, 1–14. doi: 10.1016/j.jhepr.2024.101252.
Crouchet E, Dachraoui M, Jühling F, et al. Targeting the liver clock improves fibrosis by restoring TGF-β signaling. J Hepatol. 2025;82(1):120-133. doi: 10.1016/j.jhep.2024.07.034.
Nahon P, Lusivika-Nzinga C, Merle P, et al. Value of non-invasive test dynamics in guiding HCC surveillance decisions after HCV cure in patients with cirrhosis, J Hepatol, 2025. doi: 10.1016/j.jhep.2025.02.008.
Dana J, Meyer A, Paisant A, et al. Improving risk stratification and detection of early HCC using ultrasound-based deep learning models. JHEP Rep. 2025;7(10):101510. Published 2025 Jul 5. doi:10.1016/j.jhepr.2025.101510
Del Zompo F, Crouchet E, Ostyn T, et al. Claudin-1 is a mediator and therapeutic target in primary sclerosing cholangitis. J Hepatol. 2025;83(6):1305-1319. doi:10.1016/j.jhep.2025.08.005
Nahon P, Lusivika-Nzinga C, Merle P, et al. Value of non-invasive test dynamics in guiding HCC surveillance decisions after HCV cure in patients with cirrhosis. J Hepatol. 2025;83(3):701-711. doi:10.1016/j.jhep.2025.02.008
Roca Suarez AA, Jühling F, Moehlin J, et al. Protein tyrosine phosphatase delta is a STAT3-phosphatase and suppressor of metabolic liver disease. eGastroenterology. 2025;3(1):e100159. Published 2025 Jan 27. doi:10.1136/egastro-2024-100159
Galvanin C, Buch S, Nahon P, Trépo E. PNPLA3 in Alcohol-Related Liver Disease. Liver Int. 2025;45(1):e16211. doi:10.1111/liv.16211
Ganne-Carrié N, Nahon P. Differences between hepatocellular carcinoma caused by alcohol and other aetiologies. J Hepatol. 2025;82(5):909-917. doi:10.1016/j.jhep.2024.12.030
Nahon P. Establishing five-year overall survival as a new standard for trials in advanced HCC. J Hepatol. 2025;83(4):833-834. doi:10.1016/j.jhep.2025.05.001
Desert R, Gianonne F, Saviano A, et al. Improving immunotherapy for the treatment of hepatocellular carcinoma: learning from patients and preclinical models. Gut Liver. 2025;2(1):s44355-025-00018-y. doi:10.1038/s44355-025-00018-y
Â
Nahon P, Ronot M, Sutter O, et al. Study protocol for FASTRAK: a randomised controlled trial evaluating the cost impact and effectiveness of FAST-MRI for HCC suRveillance in pAtients with high risK of liver cancer. BMJ Open. 2024 Feb 17;14(2):e083701. doi: 10.1136/bmjopen-2023-083701.
Nahon P, et al. The clinical and financial burden of nonhepatocellular carcinoma focal lesions detected during surveillance of patients with cirrhosis. Hepatology 79(4):p 813-828, April 2024. doi: hep.0000000000000615
Dana J, Sutter O. Prognostic stratification in early-stage hepatocellular carcinoma: imaging biomarkers are needed. Liver Int. 2024;44(4):881-883. doi: 10.1111/liv.15869.
Meyer A, Mazellier JP, Dana J, Padoy N. On-the-Fly Point Annotation for Fast Medical Video Labeling. Int J CARS 19, 1093–1101 (2024). doi: 10.1007/s11548-024-03098-y.
Crouchet E, Baumert TF. Unraveling the role of the liver myeloid compartment during hepatitis C virus cure. J Hepatol. 2024;80(2):184-187. doi: 10.1016/j.jhep.2023.04.016.
Saviano A, Roehlen N, Baumert TF. Tight Junction Proteins as Therapeutic Targets to Treat Liver Fibrosis and Hepatocellular Carcinoma. Semin Liver Dis. 2024; 44(02): 180-190. doi: 10.1055/s-0044-1785646.
Mukherji A., et al. An atlas of the human liver diurnal transcriptome and its perturbation by hepatitis C virus infection. Nat Commun 15, 7486 (2024). doi: 10.1038/s41467-024-51698-8.
Crouchet E, Dachraoui M, Jühling F, et al. Targeting the liver clock improves fibrosis by restoring TGF-β signaling. J Hepatol. 2025;82(1):120-133. doi:10.1016/j.jhep.2024.07.034
Dana J, Sutter O. Prognostic stratification in early-stage hepatocellular carcinoma: Imaging biomarkers are needed. Liver Int. 2024;44(4):881-883. doi: 10.1111/liv.15869.
Yang, S., Bône, A., Decaens, T., Glaunes, J.A. Refining Deep Learning Segmentation Maps with a Local Thresholding Approach: Application to Liver Surface Nodularity Quantification in CT. In: Ali, S., van der Sommen, F., Papież, B.W., Ghatwary, N., Jin, Y., Kolenbrander, I. (eds) Cancer Prevention, Detection, and Intervention. CaPTion 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 15199. Springer, Cham. doi: 10.1007/978-3-031-73376-5_10.
Crouchet E, Baumert TF. Unraveling the role of the liver myeloid compartment during hepatitis C virus cure. J Hepatol. 2024;80(2):184-187. doi: 10.1016/j.jhep.2023.04.016.
Nehme Z, Roehlen N, Dhawan P, Baumert TF. Tight Junction Protein Signaling and Cancer Biology. Cells 2023, 12, 243. doi: 10.3390/cells12020243
Roehlen N, et al. Treatment of HCC with claudin-1-specific antibodies suppresses carcinogenic signaling and reprograms the tumor microenvironment. J Hepatol. 2023 Feb;78(2):343-355. doi: 10.1016/j.jhep.2022.10.011
Désert R, Giannone F, Schuster C, Baumert TF. Tumor microenvironment-derived serum markers as a new frontier of diagnostic and prognostic assessment in biliary tract cancers. Int J Cancer. 2023 Mar 1;152(5):804-806. doi: 10.1002/ijc.34357
Nahon P, et al. Integrating genetic variants into clinical models for hepatocellular carcinoma risk stratification in cirrhosis. J Hepatol. 2023 Mar;78(3):584-595. doi: 10.1016/j.jhep.2022.11.003
Moreau C, et al. Dynamic personalized prediction of the individual liver-related risk after sustained viral response in HCV patients. J Viral Hepat. 2023 Jun;30(6):567-577. doi: 10.1111/jvh.13830
Cannella R, et al. Adherence to LI-RADS and EASL high-risk population criteria: A systematic review. Hepatology. 2023 Jun 1;77(6):1958-1967. doi:Â 10.1097/hep.0000000000000321
Ronot M, Nahon P, Rimola J. Screening of liver cancer with abbreviated MRI. Hepatology 78(2):p 670-686. doi: hep.0000000000000339Â
Singal AG, et al. International Liver Cancer Association (ILCA) white paper on hepatocellular carcinoma risk stratification and surveillance. J Hepatol. 2023 Jul;79(1):226-239. doi:Â 10.1016/j.jhep.2023.02.022
Mulé S, Ronot M, et al. Automated CT LI-RADS v2018 scoring of liver observations using machine learning: A multivendor, multicentre retrospective study. JHEP Rep. 2023 Jul 22;5(10):100857. doi: 10.1016/j.jhepr.2023.100857
Innes H, Nahon P. Statistical perspectives on using hepatocellular carcinoma risk models to inform surveillance decisions, J. Hepatol., 2023, 79, 1332–1337. doi: 10.1016/j.jhep.2023.05.005
Roehlen N, et al. A monoclonal antibody targeting non-junctional claudin-1 inhibits fibrosis in patient-derived models by modulating cell plasticity. Sci Transl Med. 2022 Dec 21;14(676):eabj4221. doi: 10.1126/scitranslmed.abj4221