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Apport et défis des Big Data en cancérologie - 07/03/17

Doi : 10.1016/j.bulcan.2016.10.020 
Pierre Saintigny 1, 2, , Jean-Philippe Foy 1, 3, Anthony Ferrari 4, Philippe Cassier 2, Alain Viari 4, 5, Alain Puisieux 1
1 Université Lyon, université Claude-Bernard Lyon 1, centre Léon-Bérard, centre de recherche en cancérologie de Lyon, CNRS 5286, Inserm 1052, 69008 Lyon, France 
2 Centre Léon-Bérard, département de médecine et département de recherche translationnelle et de l’innovation, 28, rue Laënnec, 28, rue Laennec, 69373 Lyon cedex 08, France 
3 Université Pierre-et-Marie-Curie, Paris 6, hôpital Pitié-Salpêtrière, service de chirurgie maxillo-faciale, groupe hospitalier Pitié-Salpêtrière, 47-83, boulevard de l’Hôpital, 75013 Paris cedex 13, France 
4 Plateforme de bio-informatique–Gilles-Thomas, synergie Lyon Cancer, 69008 Lyon, France 
5 INRIA Grenoble-Rhône-Alpes, 655, avenue de l’Europe, 38330 Montbonnot-Saint-Martin, France 

Pierre Saintigny, cancer research center of Lyon, CNRS 5286, Inserm U1052, 28, prom Léa-et-Napoléon-Bullukian, 69008 Lyon, France.

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Résumé

Depuis le premier séquençage du génome humain en 2001, le développement de nouvelles technologies à haut débit, ainsi que la diminution considérable du coût du séquençage ont permis des avancées importantes en oncologie. La caractérisation moléculaire des cancers a notamment permis d’identifier des anomalies oncogéniques clés au cours du processus tumoral, permettant le développement de stratégies thérapeutiques personnalisées. Cependant, la quantité d’information considérable ainsi générée a créé de nouveaux défis à relever comme le stockage, le traitement ou encore l’exploitation de l’information. Dans cet article, nous décrivons l’apport et les défis représentés par les Big Data en cancérologie.

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Summary

Since the first draft of the human genome sequence published in 2001, the cost of sequencing has dramatically decreased. The development of new technologies such as next generation sequencing led to a comprehensive characterization of a large number of tumors of various types as well as to significant advances in precision medicine. Despite the valuable information this technological revolution has allowed to produce, the vast amount of data generated resulted in the emergence of new challenges for the biomedical community, such as data storage, processing and mining. Here, we describe the contribution and challenges of Big Data in oncology.

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Mots clés : Big Data, Cancérologie, Classification moléculaire, Hétérogénéité, Médecine de précision

Keywords : Big Data, Oncology, Molecular classification, Heterogeneity, Precision medicine


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Vol 104 - N° 3

P. 281-287 - mars 2017 Retour au numéro
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