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Organoïdes, IA et big data... Ces techniques pour mieux identifier les médicaments qui marchent contre le cancer

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Le nombre annuel global de nouveaux patients touchés par le cancer sera de 30 millions en 2040.

Le nombre annuel global de nouveaux patients touchés par le cancer sera de 30 millions en 2040. Gorodenkoff - stock.adobe.com

DÉCRYPTAGE - Issue de Gustave-Roussy, la start-up Orakl a développé un modèle unique pour mieux identifier les patients susceptibles de répondre favorablement à une molécule donnée.

Avec une incidence en hausse de 50 %, le nombre annuel global de nouveaux patients touchés par le cancer sera de 30 millions en 2040. Or à l’ère de la médecine personnalisée contre cette maladie extrêmement complexe et hétérogène, il n’existe aujourd’hui pas plus de 200 molécules qui constituent des thérapies efficaces. Cette « librairie » limitée de médicaments doit pourtant fournir à chaque patient un traitement adapté, qui devra être remplacé en cas d’apparition d’une résistance. « L’arsenal thérapeutique n’est pas du tout à la hauteur de l’enjeu en oncologie  », déclare Fanny Jaulin, directrice de recherche à Gustave-Roussy.

Un grand nombre de nouveaux médicaments sont régulièrement développés, mais peu des molécules qui rentrent en essai clinique parviennent sur le marché. « Bien que ces essais coûtent entre 1 et 2 milliards d’euros et prennent entre 8 et 10 ans, 96 % des molécules testées seront jetées à la poubelle », explique Fanny Jaulin. Selon elle, cela n’est pas…

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Le Figaro

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