Revue de presse

Lors de la 1ère Journée Thématique sur l’Oncogénétique, qui s’est tenue le samedi 22 février 2025, le Pr. Touati Benoukraf, expert en bioinformatique et titulaire d’une chaire de recherche en médecine personnalisée à Memorial University of Newfoundland (Canada)& Président du Comité Scientifique de Genethical, a lancé un appel urgent à une transformation digitale et scientifique dans la gestion des Big Data en oncologie.

À travers sa communication sous le titre « Big Data et Cancer en Algérie : l’urgence d’une bio-informatique en Algérie », il a mis en lumière un enjeu majeur : la nécessité d’une révolution bioinformatique pour le traitement et l’analyse des données génomiques, notamment dans la lutte contre le cancer. Cette problématique ne concerne pas uniquement l’Algérie, mais touche aussi bien les pays développés que ceux en voie de développement.

L’essor du séquençage génomique et son impact en oncologie

Le séquençage du génome humain a été un tournant décisif dans la compréhension des maladies génétiques et du cancer. Initié dans les années 1980, le Human Genome Project a permis, en 13 ans et pour un coût de 3 milliards de dollars, de cartographier l’ensemble du génome humain. Ce travail monumental a ouvert la voie à la médecine personnalisée, permettant aujourd’hui de mieux adapter les traitements aux spécificités génétiques des patients.

Dans le domaine du cancer, cette avancée a transformé la prise en charge des patients, notamment dans les cancers digestifs comme le cancer du côlon. Désormais, le séquençage permet d’identifier des mutations spécifiques, telles que celles du gène KRAS, et de sélectionner les patients susceptibles de répondre à certains traitements, optimisant ainsi l’efficacité thérapeutique et réduisant les coûts pour les systèmes de santé.

La clé de cette évolution repose sur l’utilisation de technologies avancées comme le NGS (Next Generation Sequencing), qui permet de séquencer l’ADN à grande échelle. Toutefois, ce processus génère une quantité massive de données, nécessitant des infrastructures et des compétences bioinformatiques adaptées.

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