L’IA associée à l’expertise humaine va transformer la collecte de données en recherche clinique, selon une étude publiée dans Annals of Oncology.

Gustave Roussy, premier centre de lutte contre le cancer en France et en Europe, et Lifen, leader français de l’intelligence des données de santé, annoncent les résultats d’une étude multicentrique sur l’automatisation de l’extraction de données de comptes rendus médicaux, publiés dans Annals of Oncology.

Cette étude démontre que l’IA permet, à partir de données très hétérogènes, d’accélérer la constitution d’une grande base de données de manière homogène, fiable et sécurisée, accélérant ainsi la compréhension des maladies et le développement de nouveaux traitements. Ces résultats ouvrent la voie à un changement de paradigme dans la recherche clinique. L’étude s’inscrit dans le cadre de la cohorte LUCC (Large & Unified Cancer Cohort), une initiative française soutenue par France 2030 et portée par Lifen et Gustave Roussy. 

Dans le cadre de la recherche clinique, les bases de données sont aujourd’hui majoritairement renseignées par des experts de la data que sont les techniciens d’études cliniques (TEC) et attachés de recherche clinique (ARC). Ces informations proviennent principalement des dossiers patients, des comptes rendus médicaux et des examens biologiques ou d’imagerie.

Les résultats démontrent que : 

L’IA seule surpasse systématiquement l’approche manuelle sur chacune des 31 variables cliniques étudiées et pour chacun des 10 centres participants.  L’IA seule réduit notamment de moitié les erreurs par rapport à la saisie manuelle (taux d’erreur de 7,0% pour l’IA contre 14,2% pour la méthode manuelle).  L’IA réduit la variabilité entre centres participants par rapport à la structuration manuelle.  Et surtout, la méthode hybride IA/expertise humaine va encore plus loin : elle combine l’extraction par l’IA avec une révision manuelle ciblée par l’IA sur les 30 % des cas qu’elle juge les plus incertains, ce qui fait chuter le taux d’erreur à 4,4 %, tout en conservant une vitesse de traitement quatre fois supérieure à l’analyse strictement manuelle. 

Ces avancées facilitent la conduite de projets de recherche de grande ampleur et ouvrent des perspectives prometteuses pour la recherche clinique française.

Source : Annals of Oncology

L’EMA et la FDA ont identifié dix bonnes pratiques pour l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans le développement de médicaments, ont fait savoir les deux agences sanitaires dans un communiqué le 14 janvier.

Ces principes « donnent des orientations générales sur l’utilisation de l’IA dans la production de preuves et la surveillance à toutes les étapes d’un médicament, depuis les premières recherches et les essais cliniques jusqu’à la fabrication et la surveillance de la sécurité », ont résumé les agences.

Ils s’appliquent aux développeurs de médicaments, aux demandeurs d’autorisation de mise sur le marché (AMM) et aux titulaires d’AMM.

Pour tenir ses promesses, « l’IA doit être gérée de façon experte, y compris pour réduire les risques ». En Europe, ces principes fondamentaux seront prochainement enrichis de directives plus précises qui s’appuieront aussi sur les textes européens en préparation.

 Les dix principes fondamentaux sont :

– l’humain au centre dès la conception

– une approche fondée sur le risque

– respecter les standards

– un contexte d’utilisation clair

– une expertise multidisciplinaire

– gouverner et documenter les données

– le respect des bonnes pratiques de conception des modèles

– l’évaluation de la performance fondée sur le risque

– la gestion du cycle de vie de l’IA

– une information claire.

L’EMA s’est dotée en 2025 d’un plan de travail pour mettre à profit les données et l’IA jusqu’en 2028.

Sources : EMA et FDA, Guiding principles of good AI practice in drug development, (janvier 2026)

La start up française Ervimmune lève 17 M € pour son candidat vaccin anticancéreux. L’occasion de rappeler l’état de développement des types de vaccins contre le cancer. 

La société ErVimmune a annoncé en janvier 2026 un premier closing de Série A à hauteur de 17 millions d’euros. Cette opération, menée par les fonds Seventure Partners (France) et Sprim (Singapour), vise à financer le développement préclinique et l’entrée en phase clinique de son candidat principal, ErVac01, un vaccin thérapeutique ciblant le cancer du sein.

Ce financement met en lumière les progrès accélérés dans le domaine des vaccins anticancéreux, un secteur qui a connu un regain d’intérêt grâce aux avancées technologiques issues de la pandémie de COVID-19, notamment les plateformes à ARNm. Voici un point sur les développements récents et les perspectives, basé sur les avancées observées en 2025-2026 :

Vaccins à ARNm personnalisés. Ils ont Inspirés des vaccins contre le COVID-19. Ces thérapies visent à stimuler une réponse immunitaire spécifique aux mutations tumorales d’un patient. Moderna et Merck (MSD) ont rapporté des résultats prometteurs avec leur vaccin mRNA-4157 (ou intismeran autogene) combiné à l’immunothérapie Keytruda pour le mélanome.

Vaccins à base de cellules dendritiques (DC) : Ces vaccins, considérés comme une avancée récente, utilisent des cellules dendritiques pour présenter des antigènes tumoraux au système immunitaire.

Autres plateformes : Des vaccins hybrides bactériens-tumoraux ou à base de peptides (comme Tedopi® d’OSE Immunotherapeutics, en phase III pour le cancer du poumon) ciblent des antigènes spécifiques pour prévenir les rechutes post-chirurgicales. En France, l’Institut Curie a lancé la start-up Cereus Biosciences en 2024 pour développer des vaccins anticancer basés sur des innovations similaires.

Malgré les promesses, ces vaccins font face à l’hétérogénéité des tumeurs, aux mécanismes d’évasion immunitaire et à la nécessité de combinaisons avec d’autres thérapies (comme les inhibiteurs de checkpoints). Les approches personnalisées requièrent un séquençage tumoral avancé et une meilleure compréhension du microenvironnement tumoral.

Sources : ErVimmune et Communiqués de presse