Paris, le 6 juillet 2026 – Le projet LOT-LuCA (Lines Of Therapy for Lung Cancer Algorithm), piloté par Unicancer avec l’appui du Département d’Épidémiologie, Biostatistique et des Données de Santé (DEBDS) du Centre Antoine Lacassagne, figure parmi les lauréats de l’appel à projets « Data Challenges en santé ».
Dans le cadre de la stratégie d’accélération santé numérique de France 2030, l’appel à projets
« Data Challenges en santé », opéré par Bpifrance et accompagné par la Plateforme des
données de santé (ex-Health Data Hub), soutient des acteurs de la santé qui organisent des
compétitions en science des données autour d’une problématique médicale ciblée.
Parmi les dix projets lauréats, la finalité du data challenge LOT-LuCA sera de développer,
évaluer et partager en open source un algorithme de reconstitution des lignes de traitement
du cancer bronchique non à petites cellules (CBNPC) avancé ou métastatique, à partir de bases de données de vie réelle.
Unicancer recevra un soutien financier de 300 000 € pour préparer les données, les
anonymiser et organiser le data challenge. Les travaux se dérouleront sur 18 mois à compter
d’octobre 2026.
Un projet au service d’un enjeu thérapeutique majeur
Le cancer bronchopulmonaire est le troisième cancer le plus fréquent et la première cause de
mortalité par cancer en France, avec plus de 50 000 nouveaux cas et environ 30 000 décès par
an. Les CBNPC en représentent environ 85 %.
Avec le déploiement de la médecine de précision et le développement rapide de nouveaux
médicaments, la prise en charge du CBNPC repose désormais sur une combinaison de
stratégies thérapeutiques diversifiées et complémentaires. Dès lors, l’identification – au sein
des bases de données de vie réelle – des différentes lignes de traitement reçues constitue un
enjeu clé pour analyser l’efficacité des thérapeutiques en vraie vie, optimiser l’attribution
future des traitements selon les caractéristiques des patients et conduire des études de
faisabilité pour les essais cliniques.
Or, l’information « ligne de traitement » manque nativement dans les bases de données de
vie réelle, constituant une limite majeure à leur exploitation à des fins de recherche.
Une approche innovante pour reconstituer les lignes de traitement à partir des données de vie réelle
Le projet LOT-LuCA vise à démontrer qu’il est possible de reconstituer, à partir de bases de
données de vie réelles, les différentes lignes de traitement reçues par un patient.
Dans ce cadre, Unicancer mettra à la disposition des participants au data challenge LOT-LuCA
des données de vie réelle anonymisées et de très haute qualité : données extraites de
l’entrepôt de données de santé Harmonie, notamment des données d’OncoDataHub (ODH)
appariées au Système national des données de santé (SNDS). La cohorte ESMÉ-Cancer
bronchopulmonaire constituera enfin une source de données clé du projet car elle permettra
d’annoter les lignes de traitement du CBNPC dans la base de données ODH-SNDS.
Ce projet se distingue par ses apports méthodologiques innovants, par rapport à l’état de l’art:
– Le recours à des modèles d’intelligence artificielle pour automatiser la détection et la
classification des variables associées aux lignes de traitement ;
– L’utilisation d’un gold standard des lignes de traitement issu de données de vie réelle
(ESMÉ), en lieu et place de gold standards basés sur des protocoles ou des
recommandations de pratiques, pour l’étape d’entraînement des modèles d’IA du data
challenge.
Des résultats partagés en open source au bénéfice de la recherche
A l’issue de la compétition, les algorithmes les plus performants développés par les équipeslauréates du data challenge seront partagés en open source. Ils pourront être réutilisés
librement par les chercheurs pour des études rétrospectives sur les parcours de soins en
cancérologie, pour évaluer l’impact clinique et médico-économique des stratégies
thérapeutiques ou contribuer à la constitution de bras synthétiques en vue d’essais cliniques.
La méthodologie développée à l’occasion du data challenge LOT-LuCA pourra être adaptée à
d’autres localisations cancéreuses, contribuant ainsi à élargir les usages des données de vie
réelle en cancérologie.
Pour Sophie Beaupère, déléguée générale d’Unicancer, « l’exploitation des données de santé et le développement de cas d’usage IA innovants constituent l’un des axes stratégiques d’Unicancer pour accélérer la recherche en cancérologie. Le projet LOT-LuCA s’inscrit pleinement dans cette dynamique, en structurant une méthodologie innovante autour des
données de vie réelle, contribuant à renforcer le développement de la médecine de précision. Le partage des résultats du data challenge en open source traduit l’engagement du réseau Unicancer en faveur d’une recherche ouverte, essentielle pour faire bénéficier rapidement les patients des avancées de la recherche.”
Le réseau Unicancer compte également parmi les lauréats le projet Pinkcc Panc, porté par
l’Institut du cancer de Montpellier, qui vise à développer une détection automatique du
cancer du pancréas à partir d’images en coupe (scanner et IRM) anonymisées.
À PROPOS D’UNICANCER
Unicancer est l’unique réseau hospitalier français 100 % dédié à la lutte contre le cancer et la
seule fédération hospitalière nationale spécialisée en cancérologie. Il réunit les 18 Centres de
lutte contre le cancer français (CLCC) – établissements privés à but non lucratif – ainsi que
deux membres affiliés. Acteur majeur de la recherche, Unicancer est le premier promoteur
académique d’essais cliniques en oncologie en Europe, avec plus de 120 études actives
(nationales et internationales), dont 50 en recrutement, promues par sa direction R&D. À cela
s’ajoutent plus de 600 essais promus par les CLCC. Pionnier dans l’exploitation des données
de santé, Unicancer a lancé depuis 2014, via sa direction des datas et des partenariats, cinq
programmes de données de vie réelle, parmi lesquels ESME (109 000 patients), CANTO (+15
000 patients) et OncoDataHub (ODH) (+60 000 patients). Chaque année, plus de 600 000
patients bénéficient des dernières avancées scientifiques, thérapeutiques
et organisationnelles en cancérologie, portées par un modèle agile alliant excellence,
humanisme, solidarité et innovation.
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Sophélia Picaud –
