Le projet OncoDiag vise à mettre sur le marché un test d’orientation de diagnostic précoce de cancer. En utilisant des approches biophysiques et d’Intelligence Artificielle, une équipe de l’INP en collaboration avec l’APHM, le LIS et le LaHC a développé une méthode innovante et universelle de détection du cancer à partir d’un simple test sanguin. Cette méthode pourrait détecter des cancers avant même l’apparition des tout premiers symptômes et même avant que la tumeur ne soit décelable avec les outils de diagnostic les plus sophistiqués.

L’équipe a montré qu’il existait un profil de dénaturation caractéristique, obtenu par Nano-DSF (qui permet l’analyse sans marquage de la stabilité thermique et chimique des protéines) dans le plasma des patients malades par rapport à des individus sains. Ces profils détectables automatiquement par l’IA, constituent une signature de la maladie et une façon de suivre son évolution et/ou de la détecter.

La constitution d’un « atlas » des « profils/cancer », couplé à la montée en puissance des algorithmes d’IA avec l’augmentation du nombre de données, permettra non seulement de distinguer des plasmas d’individus sains de ceux de malades, mais permettra également d’orienter le diagnostic vers un cancer spécifique. Ainsi OncoDiag, future startup dans le secteur du diagnostic en oncologie, vise à concevoir, développer et commercialiser un tout nouvel outil peu invasif, peu coûteux et universel pour aider les praticiens à déceler précocement les cancers et ainsi mieux les traiter.