Les approches par biologie des systèmes aident à analyser les mécanismes moléculaires in silico. La diversité des tumeurs de différents patients, mais également des cellules cancéreuses d’un même patient complexifie le paysage rendant irréalisable l’objectif fondamental d’identifier un mécanisme commun à des fins de ciblage thérapeutique. C’est pourquoi l’idée de médecine “personnalisée” ou “de précision” s’est développée, avec pour objectif d’identifier un traitement sur mesure pour chaque patient en fonction de son fond génétique et du profil moléculaire de sa tumeur. Cette tentative, bien qu’ambitieuse, est possible grâce à l’accumulation de caractérisations moléculaires de tumeurs réalisées par séquençage à très haut débit. Cependant, malgré la disponibilité de ces données à très haut débit (données omiques), celles-ci ne sont pas suffisamment exploitées pour aboutir à l’identification de mécanismes dérégulés qui permettraient une meilleure classification des patients ainsi qu’une stratégie thérapeutique personnalisée.

Nous avons invité des experts de différents domaines dans la biologie des systèmes du cancer, en particulier du domaine de la biologie des systèmes à l’échelle uni-cellulaire. Les experts décriront un large éventail de méthodes d’analyses de données à l’échelle uni-cellulaire et d’interprétation en utilisant les connaissances sur les voies spécifiques à un type cellulaire; outils pour étudier les mécanismes moléculaires dans le cancer en utilisant des réseaux de signalisation combinés à des données omiques issues de cellules uniques, le tout associé à des données cliniques. D’autres aspects seront également décrits : algorithmes de prédiction à la sensibilité aux traitements, biomarqueurs et identification de drivers dans le cancer, méthodes de stratification de patients, application de modélisation mathématique, méthodes de machine learning et analyse d’images avec une attention particulière au niveau uni-cellulaire.