Les progrès technologiques, en particulier le développement du séquençage à haut débit, ont conduit à l’émergence d’une nouvelle génération de biomarqueurs tumoraux moléculaires. Ces nouveaux outils ont profondément modifié la prise en charge thérapeutique en oncologie avec une caractérisation moléculaire de plus en plus précise des tumeurs amenant à un ciblage thérapeutique personnalisé. La détection des cellules tumorales circulantes et/ou de l’ADN tumoral circulant dans des prélèvements sanguins, encore appelés « biopsies liquides », peut désormais fournir un instantané du profil génétique de la tumeur du patient grâce à une procédure alternative et moins invasive qu’une biopsie du tissu tumoral lui-même. Cette méthode de caractérisation moléculaire et de suivi de la maladie en temps réel facilite la recherche d’éventuelles rechutes, de l’émergence de résistances ou d’une nouvelle cible thérapeutique. À long terme, les biopsies liquides pourraient également fournir un moyen de détection précoce du cancer. Ces nouvelles approches nécessitent le traitement d’une quantité, toujours croissante, de données, en particulier cliniques, notamment dans l’optique d’élaborer des scores clinico-biologiques composites. L’utilisation de l’intelligence artificielle est un outil d’avenir dans ce domaine, mais elle soulève des questions éthiques et des implications pour l’organisation du système de santé qui devront être abordées.

Technological advances, in particular the development of high-throughput sequencing, have led to the emergence of a new generation of molecular biomarkers for tumors. These new tools have profoundly changed therapeutic management in oncology, with increasingly precise molecular characterization of tumors leading to increasingly personalized therapeutic targeting. Detection of circulating tumor cells and/or circulating tumor DNA in blood samples –so-called ‘liquid biopsies’– can now provide a genetic snapshot of the patient's tumor through an alternative and less invasive procedure than biopsy of the tumor tissue itself. This procedure for characterizing and monitoring the disease in real time facilitates the search for possible relapses, the emergence of resistance, or emergence of a new therapeutic target. In the long term, it might also provide a means of early detection of cancer. These new approaches require the treatment of ever-increasing amounts of clinical data, notably, with the goal of calculating composite clinical-biological predictive scores. The use of artificial intelligence will be unavoidable in this domain, but it raises ethical questions and implications for the health-care system that will have to be addressed.