Intelligence artificielle et cancer du cerveau
Une nouvelle cartographie révolutionne la prise en charge du glioblastome
Initié en 2017 par Monique Dontenwill de l’équipe ONKO3T, grâce à une subvention de l’Institut National du Cancer, ce projet a réuni plusieurs équipes, dont celle de Mohamed Elati, chercheur au laboratoire CANTHER (CNRS / Inserm / Université de Lille / CHU de Lille / Institut Pasteur de Lille).
Le glioblastome est la tumeur cérébrale la plus fréquente et la plus agressive, avec environ 3 500 nouveaux cas chaque année en France. Malgré les avancées scientifiques, il demeure à ce jour incurable, notamment en raison de son extrême hétérogénéité moléculaire et cellulaire.
Grâce à l’analyse de plus de 500 facteurs de transcription et au recours à l’intelligence artificielle et au machine learning, les chercheurs ont réussi à intégrer les données de 16 études internationales (soit près de 1 600 patients) pour établir la plus grande cartographie jamais réalisée de l’activité génétique du glioblastome.
Cette étude collaborative, publiée dans NPJ Precision Oncology, a permis d’identifier 7 sous-types de tumeurs distincts, chacun associé à des mécanismes biologiques spécifiques et à des pronostics différents.
Le résultat de ces travaux, GBM-cRegMap, est un outil bioinformatique inédit désormais accessible à la communauté scientifique. Il permettra de mieux caractériser les tumeurs dès leur diagnostic initial et au moment des récidives, ouvrant ainsi la voie à des thérapies beaucoup plus personnalisées.
Un pas décisif vers une meilleure prise en charge du glioblastome :
- Compréhension affinée de l’hétérogénéité tumorale
- Personnalisation des traitements
- Remise en question des modèles précliniques existants
Toutes nos félicitations aux auteur.e.s de cette publication et au développement de cette plateforme web innovante dédiée à l’analyse de la plasticité et de l’hétérogénéité du glioblastome (GBM).
Bernhard, C., Geles, K., Pawlak, G. et al. A coregulatory influence map of glioblastoma heterogeneity and plasticity. npj
Precis. Onc. 9, 110 (2025). https://doi.org/10.1038/s41698-025-00890-0
