S’appuyant sur une recherche de pointe et une excellence reconnue, Unicancer s’engage pour faire évoluer la recherche clinique. Grâce aux opportunités offertes par les données de santé et l’intelligence artificielle, il promeut le développement de nouveaux outils et méthodologies permettant d’accélérer l’accès des patients aux innovations.

7 projets sur 9. Unicancer et les Centres de lutte contre le cancer (CLCC) concentrent l’essentiel des lauréats en oncologie de l’appel à manifestation d’intérêts France 2030 dédié aux nouveaux outils, usages et approches méthodologiques de recherche clinique.

« Les projets lauréats reflètent la stratégie ambitieuse d’Unicancer en matière de recherche, rapprochant recherche clinique, fondamentale, translationnelle et exploitation des données de santé, intégrant les apports des technologies numériques. », indique Pr Jean-Yves Blay, président d’Unicancer.

Lancé par l’Agence de l’innovation en santé (AIS) et opéré par l’Agence nationale de la recherche (ANR) dans le cadre du plan France 2030, cet appel à manifestation d’intérêt vise à tester, à travers des cas pilotes, des approches capables de compléter les modèles classiques des essais randomisés dans des situations où ces derniers sont difficiles à mettre en œuvre, tels que les cancers rares.

L’enjeu est double : maintenir un haut niveau de preuve tout en répondant aux contraintes éthiques, organisationnelles et économiques de la recherche clinique, dans l’optique d’accélérer l’accès des patients aux produits de santé innovants.

De nouveaux designs d’essais cliniques

Les trois projets lauréats portés par Unicancer illustrent cette dynamique. Le projet 3AD-Design, porté en partenariat avec 2 CLCC (Centre Léon Bérard et Oncopole Claudius-Regaud), BOTdesign et Horiana, explore le recours à des données artificielles pour enrichir les essais randomisés, à travers des « bras de contrôle augmentés » intégrant des patients virtuels générés à partir de données existantes (essais antérieurs, données de vie réelle). L’objectif est de déterminer dans quelle mesure ces approches permettent de maintenir un niveau de preuve robuste, tout en facilitant le recrutement et en accélérant les délais d’évaluation.

Le projet ETNA-DCT, porté en partenariat avec Screenact, ambitionne de contribuer à l’évolution des standards méthodologiques en recherche clinique, en particulier pour des stratégies thérapeutiques individualisées fondées sur des biomarqueurs. Le projet vise à valider méthodologiquement un essai de phase II de désescalade thérapeutique, mené dans le cancer du sein triple négatif de stade précoce, évaluant l’intérêt d’adapter l’intensité du traitement en fonction d’un biomarqueur identifié comme facteur de bon pronostic. Ce projet permettra de déterminer dans quelle mesure une désescalade thérapeutique peut être envisagée de façon sûre chez ces patientes, et évaluera les modalités innovantes de conduite des essais, notamment via une organisation décentralisée, visant à faciliter l’inclusion et la conduite des études cliniques.

Le projet LOGIGAN-BOOST, également porté avec Screenact, prolonge cette logique en évaluant l’apport combiné de l’intelligence artificielle et d’un modèle d’essai clinique décentralisé pour améliorer la dynamique d’inclusion dans un essai portant sur les cancers gastro-œsophagiens avancés. Il explore des modalités organisationnelles permettant d’élargir l’accès à la recherche clinique dans un cadre contrôlé, notamment pour des patients éloignés des centres investigateurs, et analyse l’impact de ces approches sur le recrutement, la qualité des données et l’expérience des participants.

Un engagement dans la recherche contre les cancers rares

Porté par le Centre Léon Bérard en partenariat avec un consortium public-privé associant notamment Unicancer et l’Institut de Cancérologie de l’Ouest, le projet NEG-CoNTRoL développe une méthodologie pour détecter les biais de confusion résiduelle dans les études en vie réelle[1] et évaluer la robustesse des inférences causales en situation où les essais contrôlés randomisés sont difficiles ou impossibles à réaliser.
Il s’appuie sur la cohorte d’Unicancer ESME, enrichie par un chaînage avec le Système national des données de santé (SNDS), pour explorer neuf traitements majeurs du cancer du sein métastatique. L’objectif est de renforcer la crédibilité des analyses en vie réelle et faciliter l’utilisation réglementaire de ces données pour des décisions précoces de remboursement, notamment dans les populations réduites ou spécifiques.

Concernant les cancers rares, Gustave Roussy porte deux projets. D’une part, ACCESS-RARE, qui déploie des méthodologies innovantes pour évaluer l’immunothérapie et améliorer l’accès aux traitements, avec une application au cancer de la thyroïde. D’autre part, ADIUVO-Speed, qui explore la combinaison de cohortes parallèles et de bras synthétiques dans les essais randomisés pour les cancers de la surrénale. Porté par l’Institut Curie, le projet EXCORD-SM développe quant à lui des méthodes statistiques adaptées à l’utilisation de cohortes externes dans les essais thérapeutiques en maladies rares, appliquées au mélanome uvéal.

L’intelligence artificielle, pilier de la stratégie de recherche d’Unicancer

En parallèle, l’un des projets en intelligence artificielle (IA) d’Unicancer figure parmi les premiers « Pionniers de l’IA », un dispositif du plan France 2030 dont les lauréats ont été annoncés par l’État le 10 février 2026. Opéré par Bpifrance et l’Agence NALU d’Inria, cet appel vise à repérer les technologies d’IA les plus prometteuses et à soutenir leur développement afin de gagner en productivité et en souveraineté dans différents secteurs stratégiques, dont la santé.

Il récompense ainsi le projet RNIA, porté en partenariat avec BOTDesign, qui exploite les modèles d’intelligence artificielle avancés pour lever les verrous actuels de la recherche biomédicale, notamment par la génération de données transcriptomiques artificielles par IA géométrique. Son approche[2] augmente le volume et la diversité des données transcriptomiques disponibles, améliore la performance des modèles prédictifs et réduit les coûts expérimentaux liés aux analyses omiques.

Comme le souligne Sophie Beaupère, déléguée générale d’Unicancer, l’ensemble de ces résultats « traduisent la capacité de notre réseau à s’appuyer sur des partenariats public‑privé structurants pour développer une recherche plus personnalisée et efficiente, au bénéfice des patients ».

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Projets portés par Unicancer, lauréats de l’AMI-NMRC

  • Projet 3AD-Design – Utilisation de données artificielles pour augmenter les essais cliniques contrôlés en oncologie et évaluer leur impact et niveau de preuve porté par Unicancer, en partenariat avec le Centre Léon Bérard, l’Oncopole Claudius-Regaud, BOTdesign et Horiana
  • Projet ETNA-DCT – Validation méthodologique d’un essai de désescalade décentralisé pour le cancer du sein triple négatif précoce avec TIL (lymphocytes infiltrant les tumeurs) élevés, porté par Unicancer, en partenariat avec ScreenACT
  • LOGIGAN-BOOST – Accélération de l’inclusion par IA et décentralisation contrôlée d’un essai clinique dans les cancers gastro-œsophagiens avancés, porté par Unicancer, en partenariat avec ScreenACT

Projets portés par les Centres de lutte contre le cancer (CLCC), lauréats de l’AMI-NMRC

  • NEG-CoNTRol – Renforcement du niveau de preuve des émulations d’essais cibles grâce à des contrôles négatifs, appliqué au cancer du sein métastatique, porté par le Centre Léon Bérard dans le cadre d’un consortium public-privé réunissant Unicancer, l’Institut de Cancérologie de l’Ouest, des équipes académiques (INSERM, CNRS, Lyon 1 Université et Nantes Université) et ROCHE France
  • Projet ACCESS-RARE – Méthodologies innovantes pour évaluer l’immunothérapie et améliorer l’accès aux traitements dans les cancers rares, avec une application au cancer de la thyroïde, porté par Gustave-Roussy.
  • Projet EXCORD-SM – Nouvelles méthodes statistiques pour les cohortes externes dans les essais thérapeutiques en maladies rares, appliquées au mélanome uvéal, porté par l’Institut Curie.
  • Projet ADIUVO-Speed – Combinaison d’une cohorte parallèle et d’un bras synthétique dans les essais randomisés pour les cancers rares de la surrénale, porté par Gustave-Roussy.

Projet porté par Unicancer, lauréat du dispositif « Pionniers de l’IA »

  • Projet RNIA, porté par Unicancer en partenariat avec BOTdesign

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[1] En utilisant la stratégie des contrôles négatifs au sein de l’émulation d’essais cliniques (Target Trial Emulation, TTE).
[2] Basé sur un autoencodeur variationnel riemannien (RHVAE), RNIA permet de produire des profils d’expression génique réalistes et biologiquement cohérents.