U1361 - Cancer Data Science

L'unité Cancer Data Science U1361 étudie le profilage moléculaire de cohortes de patients atteints de cancer afin de déterminer les caractéristiques de la maladie. L'unité utilise une stratégie déductive pour traduire des données multimodales issues de la population en modèles spécifiques à chaque patient. Ses domaines de recherche englobent la génomique du cancer, l'oncologie computationnelle et les biomathématiques. L'unité analyse l'évolution des tumeurs, les relations génotype-phénotype et les déterminants de la réponse au traitement pour les tumeurs solides et les hémopathies malignes. Les méthodologies utilisées comprennent le séquençage, la transcriptomique spatiale et l’analyse de l’ADN tumoral circulant. L’objectif est de développer des outils mathématiques et d’apprentissage automatique pour traiter les données biomédicales. Les principaux défis concernent l’intégration des différentes modalités de données, l’identification de biomarqueurs de résistance aux traitements et l’extraction de variables exploitables à partir de systèmes biologiques.

Les chercheurs de l’unité ont produit des ensembles de données en libre accès détaillant les données cliniques et génomiques relatives aux néoplasmes myéloïdes et aux tumeurs solides, ainsi que des outils d’aide à la décision tels que le Molecular International Prognostic Scoring System. Des algorithmes dédiés à l’omique spatiale et à l’analyse des mutations ont été mis au point. Les orientations futures s’articulent autour d’approches « pan-cancer », axées sur les mécanismes d’action et de résistance aux thérapies systémiques. L’unité concevra des modèles prédictifs visant à stratifier les patients en fonction de paramètres cliniques et génétiques. L’impact scientifique repose sur les contributions aux logiciels open source et aux critères taxonomiques définis par le consortium. L’impact clinique passe par le déploiement d’algorithmes et de panels de biomarqueurs pour orienter le choix des traitements dans le cadre de la médecine de précision. L’impact sociétal englobe la diffusion des technologies de santé numériques, des recommandations sur les normes de soins et le partage des données via des plateformes publiques.