| Résumé | Traditionnellement, la classification des cancers a toujours été basée sur l'étude morphologique des tumeurs. Cependant, des tumeurs dont l'aspect histologique est semblable peuvent présenter différentes réponses à la thérapie, ce qui indique qu'il existe des différences dans les caractéristiques des tumeurs au niveau moléculaire. Il est donc essentiel de mettre au point une nouvelle méthode fiable et précise permettant de classifier les tumeurs, afin de pouvoir obtenir des diagnostics et des traitements avec un meilleur taux de succès. On étudie actuellement, pour des applications de diagnostic, les données d'expression génétique à haut débit obtenues au moyen de la technologie des microréseaux. Cependant, ces gros ensembles de données suscitent toute une panoplie de problèmes, de sorte que l'analyse des données devient une partie importante de chaque expérience dans n'importe quelle application, y compris la classification des cancers et leur diagnostic. Un des principaux problèmes dans l'application des microréseaux au diagnostic des tumeurs réside dans le fait que les niveaux d'expression de nombreux gènes ne sont pas affectés de façon mesurable par des changements carcinogènes dans les cellules. Le choix de gènes marqueurs, à des fins de diagnostic, dans l'ensemble des profils d'expression génétique constitue donc une étape essentielle dans l'application des microréseaux au diagnostic du cancer. Ces marqueurs moléculaires fournissent des renseignements additionnels précieux pour le diagnostic des tumeurs, le pronostic et la mise au point de moyens thérapeutiques. |
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