À l’ère de l’analyse des données, les connaissances sur l’apparition et la progression du cancer se sont approfondies grâce à l’analyse moléculaire de nombreuses tumeurs dans le monde. Le séquençage de nouvelle génération, apparu dans les années 2000, a transformé la recherche sur les cellules cancéreuses en permettant le profilage complet de l’exome, du transcriptome et même du génome entier. Bien que le séquençage à haut débit ne soit pas systématique dans la pratique clinique, il est couramment utilisé dans les essais thérapeutiques. Le vaste réservoir de données ainsi généré alimente de nombreuses recherches qui contribuent aux progrès de l’oncologie de précision. Cette thèse explore l’analyse de cohortes de patients atteints de cancer et les outils modernes d’oncologie. Le premier chapitre couvre les principes essentiels de la biologie du cancer, en mettant l'accent sur le rôle évolutif du profilage moléculaire dans le traitement et la recherche. Le deuxième chapitre passe en revue les outils informatiques et les bases de données employés pour l’analyse des données de séquençage. Ces chapitres donnent les clés pour le troisième chapitre, axé sur la cohorte META- PRISM, comprenant 1 031 patients issus d’essais de médecine de précision à Gustave Roussy. Il met en évidence les spécificités génétiques des patients réfractaires et les possibilités de modélisation prédictive sur les données du séquençage haut débit. Le quatrième chapitre examine les marqueurs de résistance aux traitements connus et émergents dans la cohorte META-PRISM et dans deux études cliniques récentes, révélant des altérations de cibles et des activations de voies alternatives comme facteurs de résistance clés.