Les scientifiques n’en reviennent pas : un gamin de 18 ans vient de révolutionner le traitement du cancer
Un lycéen américain tout juste majeur a mis au point un outil d’intelligence artificielle capable d’anticiper comment une tumeur réagira à un traitement de chimiothérapie très répandu. Mythreya Dharani, 18 ans, a conçu I2-CISSP, un modèle centré sur le cisplatine. Il a décroché une place de finaliste au Regeneron Science Talent Search 2026, l’un des concours scientifiques les plus prestigieux pour lycéens aux États-Unis. Les oncologues commencent à s’y intéresser sérieusement.
Un modèle d’ia qui analyse les gènes tout en restant lisible
Le logiciel I2-CISSP prend le profil génétique de la tumeur d’un patient et le compare à une base de données de cellules cancéreuses déjà exposées au cisplatine. À partir de ces signatures, il estime la chance que la tumeur soit sensible ou résistante. Selon les données du concours, il dépasse déjà plusieurs méthodes de prédiction existantes. L’aspect le plus intéressant, c’est qu’il n’agit pas comme une boîte noire : il révèle quels gènes pèsent le plus dans sa décision. Un médecin peut ainsi relier le résultat à des mécanismes biologiques connus et garder le contrôle, l’algorithme servant d’aide plutôt que d’oracle. Le jeune chercheur a aussi montré que son approche gère bien les données imparfaites, une compétence qu’il a d’abord testée sur des collisions de particules.
Ce que ça changerait concrètement pour les patients
Si le modèle tient ses promesses, il pourrait épargner à certains patients une dose élevée de cisplatine alors que leur tumeur n’y répondra pas. Moins de toxicité inutile, moins de temps perdu, plus de chances d’aller directement vers le bon protocole. C’est exactement l’esprit de la médecine personnalisée en cancérologie. Des équipes françaises de l’Inserm, de l’AP-HP ou de Gustave Roussy ont déjà exploré des réseaux de neurones pour prédire la réponse à la radio-chimiothérapie dans le rectum, le foie ou le sein. Le projet de Dharani s’inscrit dans la même logique, mais en se concentrant sur les gènes tumoraux. Le cisplatine reste un pilier pour de nombreux cancers, même s’il est toxique et que la résistance apparaît souvent. Un outil interprétable comme celui-ci pourrait aider à mieux choisir.
Le parcours d’un ado déjà tourné vers les défis médicaux
À côté de I2-CISSP, Mythreya Dharani a développé AutoSGI, un algorithme qui classe des échantillons cérébraux en sous-groupes d’Alzheimer à partir de métabolites. Il a aussi créé un modèle pour analyser des collisions de particules malgré des mesures bruitées. Déjà engagé dans l’American Lung Cancer Screening Initiative, il a contribué à promouvoir des législations pour élargir le dépistage du cancer du poumon en Californie et au Massachusetts. « Mon objectif est de relever des défis médicaux urgents, depuis la proposition de politiques publiques pour la santé mondiale jusqu’à la création d’algorithmes pour le diagnostic précoce des maladies », a-t-il expliqué. Il vise des études en biologie computationnelle, biostatistique ou santé publique, avec l’ambition de devenir médecin-chercheur. On sent déjà une vision plus large que le simple code.
Des ados comme lui rappellent que les grandes avancées ne viennent pas toujours des labos les plus établis. Son modèle n’est pas encore en clinique, mais il ouvre une piste claire vers des traitements plus adaptés, moins lourds, et surtout plus humains.
