Résumé : Deux facteurs révolutionnent actuellement la prise en charge des patients atteints de cancers : la capacité de « lire » la séquence génomique de la tumeur d’une part et l’arrivée de plusieurs centaines de molécules de thérapie ciblées d’autre part.

Le croisement de ces deux facteurs va permettre de personnaliser de façon considérablement plus efficace les couples Patients / médicaments, mais va également générer un niveau de complexité plusieurs milliers de fois supérieur à ce qu’il est actuellement, et générer un besoin d’assistance pour guider les choix thérapeutiques des médecins oncologues.

L’objet du projet ICE consiste à développer un outil d’assistance aux choix thérapeutiques basés sur la séquence de la tumeur cancéreuse et de les croiser avec l’ensemble des informations disponibles sur les molécules pharmaceutiques. Il s’adresse aussi bien aux médecins biologistes experts ou non dans l’utilisation des données de grand séquençage, qu’aux cliniciens qui attendent des données fiables intégrées et cliniquement validées.

Pour répondre au enjeux du projet ICE, il est nécessaire d’avoir recours aux développements récents des processus d’analyse bio-informatique, d’apprentissage automatique et de fouille de données, d’accès et de traitement de l’information, de visualisation de masses de données et surtout les processus de confrontation et d’intégration des résultats obtenus avec ceux déjà contenus dans les grandes bases de données et de connaissances qui sont collectées par les autres laboratoires et acteurs dans l’analyse génomique.

Dans ce contexte, l’approche Big Data apporte des solutions pour :

• Stockage, indexation et accès aux données
• Extraction de connaissances, apprentissage et la visualisation de grandes masses de données
• Qualité des données, confidentialité et sécurité des données
• Analyse des données issues du séquençage génomique. (Méthode d’annotation avancée et Interprétation)