Deux révolutions récentes sont à l'origine des prochaines avancées dans la lutte contre le cancer : l'explosion des données issues des sciences de la vie et l'essor d'une intelligence artificielle puissante. Les scientifiques du SIB tirent parti de ces évolutions pour générer et permettre de nouvelles connaissances sur la maladie, des diagnostics plus rapides et des traitements personnalisés contre le cancer.
Ces travaux renforcent la position de la Suisse en tant que leader dans l'ensemble de l'écosystème des soins contre le cancer – de la collecte et de la gestion des données sensibles des patients à la recherche de pointe, en passant par les soins cliniques de pointe et l'innovation pharmaceutique.
Relier les données sur le cancer pour en tirer des enseignements
Afin de mieux comprendre le cancer, le SIB met à la disposition des chercheurs, des innovateurs dans le domaine de la santé et des modèles d’IA des données cliniques et tumorales de haute qualité issues de milliers de patients.
Parmi ses réussites et ses projets en cours, on peut citer :
- la mise en commun de données sur le cancer prêtes à être exploitées par l’IA à l’échelle européenne pour l’infrastructure de recherche UNCAN, en tant que partenaire d’UNCAN-Connect, le consortium regroupant 53 partenaires issus de 19 pays qui développe la plateforme, et de CANDLE, un consortium de 40 partenaires issus de 20 pays qui soutient sa mise en œuvre ;
- la création d’un atlas sécurisé de données sur les patients afin d’accélérer le développement de thérapies personnalisées pour les cancers à haut risque, en tant que co-chef de file du consortium public-privé IMMUcan, composé de 34 membres, aux côtés de Merck, de l’Organisation européenne pour la recherche et le traitement du cancer (EORTC), de l’Institut Gustave Roussy et de Bayer ;
- la transformation de directives sur le cancer au format PDF non structuré en données validées par des experts et prêtes pour l’IA, afin de contribuer à l’entraînement de modèles permettant de prédire les résultats thérapeutiques, dans le cadre du projet « AI Tumor Board » mené avec des hôpitaux suisses ;
- l’harmonisation des données sur le cancer dans tous les hôpitaux universitaires suisses pour le « Swiss Precision Oncology National Data Stream » – co-dirigé par Olivier Michielin, chef de groupe au SIB, et constituant un pilier central du Swiss Personalized Health Network (SPHN).
Faire progresser la biologie du cancer
Nos scientifiques font progresser la recherche sur le cancer en développant des outils logiciels – et étudient la maladie avec une précision sans précédent.
Voici une sélection des faits marquants récents.
- De nouvelles découvertes sur la manière dont le cancer de l’ovaire « détourne » les tissus abdominaux sains pour favoriser les métastases.
Publié dans Nature Communications | Groupes du SIB impliqués : Biologie computationnelle (ETH Zurich), DBM Bioinformatique Core Facility (Université de Bâle), PHRT Clinical Proteotype Analysis Center (ETH Zurich) et NEXUS Personalized Health (ETH Zurich) - Caractérisation de l’hétérogénéité des cellules présentes dans et autour des tumeurs de la prostate et mise en corrélation avec l’évolution clinique des patients.
Prépublication | Groupe du SIB impliqué : IA/ML pour la biomédecine (CHUV) - Mise en évidence du rôle central de la mécanique des tissus dans la formation du cancer de la vessie.
Publié dans Nature Physics | Groupe SIB impliqué : Biologie computationnelle CoBi (ETH Zurich) - Découverte de centaines de milliers de variants d’ARN jusqu’alors inconnus dans des cellules individuelles de cancer du rein, avec des implications pour la compréhension de la progression tumorale et l’identification de cibles thérapeutiques.
Publié dans Genome Research | Groupes du SIB impliqués : Science des données en sciences de la vie (Haute école spécialisée du nord-ouest de la Suisse) et Bioinformatique / Biologie des systèmes (Université de Zurich) - Amélioration de la fiabilité des analyses omiques spatiales des cellules tumorales et immunitaires.
Outil logiciel : SPLIT | Groupe du SIB impliqué : Science des données translationnelle (CHUV) - Permettre l’étude d’un type d’ADN répétitif pouvant contribuer au développement du cancer.
Outil logiciel : ConSTRain | Groupe du SIB impliqué : Génomique computationnelle appliquée (Haute école spécialisée de Zurich).
Renforcer les capacités suisses en matière d'oncologie de précision
À ce jour, plus de 70 professionnels de la santé et de la recherche à travers toute la Suisse ont suivi une formation spécialisée visant à transposer les données moléculaires sur le cancer dans la pratique clinique, dans le cadre du premier Certificat d'études avancées (CAS) en oncologie moléculaire personnalisée du pays. Ce programme est organisé conjointement par le SIB, en collaboration avec l’Université de Bâle, l’Hôpital universitaire de Bâle et le Centre hospitalier universitaire de Lausanne (CHUV).
Transformer les connaissances en soins aux patients
L'oncologie de précision applique les connaissances moléculaires relatives à des types, sous-types et stades spécifiques de cancer au profil tumoral et clinique de chaque patient, afin d'orienter le diagnostic, le pronostic et le traitement. Nos scientifiques contribuent à transformer ces informations complexes en recommandations pratiques que les oncologues peuvent mettre en œuvre rapidement.
Renforcer les capacités suisses en matière d'oncologie de précision
À ce jour, plus de 70 professionnels de la santé et de la recherche à travers toute la Suisse ont suivi une formation spécialisée visant à transposer les données moléculaires sur le cancer dans la pratique clinique, dans le cadre du premier Certificat d'études avancées (CAS) en oncologie moléculaire personnalisée du pays. Ce programme est organisé conjointement par le SIB, en collaboration avec l’Université de Bâle, l’Hôpital universitaire de Bâle et le Centre hospitalier universitaire de Lausanne (CHUV).
Parmi les exemples, on peut citer :
- l’accompagnement du diagnostic précoce et du traitement de tous les nouveaux patients atteints d’un cancer aux Hôpitaux universitaires de Genève (HUG) grâce au développement conjoint de la plateforme Oncobench® destinée à l’analyse génétique de routine des tumeurs ;
- soutenir l’identification d’options thérapeutiques alternatives pour les patients atteints de cancers difficiles à traiter, en apportant notre expertise et des profils multi-omiques aux comités suisses d’analyse moléculaire des tumeurs – des groupes multidisciplinaires composés de pathologistes, d’oncologues, de généticiens et de bioinformaticiens qui examinent les tumeurs résistantes aux traitements et les types de cancers rares ;
- démontrer qu’il est possible de générer et d’analyser des profils complets du mélanome suffisamment rapidement pour une application en milieu clinique (publié dans *Nature Medicine*) ;
- ouvrir la voie à des diagnostics moins invasifs, grâce à une méthode permettant de caractériser génétiquement des cellules individuelles au sein d’amas de cellules cancéreuses (publié dans *Nature Genetics*) ;
- en développant conjointement un outil économique et rapide permettant d’identifier des marqueurs protéiques pour l’immunothérapie ( publié dans *Nature Machine Intelligence*).
Dossiers approfondis sur la prise en charge du cancer
Vers une nouvelle génération de soins contre le cancer – SIB Profile 2026
Crédit photo : Keystone – Bibliothèque de photos scientifiques - Zephyr