Des chercheurs de l'Université d'Édimbourg et du NHS Lothian ont mis au point une nouvelle méthode permettant de prédire avec précision les mutations du gène EGFR, responsables de certains cancers du poumon. Publiée dans la revue Cancer Research, cette approche repose sur un couplage entre la microscopie de durée de vie de fluorescence et l'intelligence artificielle. Concrètement, le dispositif capture les signaux lumineux naturels émis par des échantillons de tissu non traités. L'intelligence artificielle analyse ensuite ces données pour identifier les motifs génétiques spécifiques. Cette technologie répond à un défi clinique majeur : les tests génétiques actuels sont longs, coûteux et consomment des prélèvements souvent limités. La méthode offre une alternative non destructive qui préserve l'intégrité du tissu, le rendant disponible pour d'autres analyses. Elle permet en quelques minutes d'identifier non seulement la présence de mutations, mais aussi de distinguer les deux variants les plus courants, lesquels déterminent l'efficacité des thérapies ciblées. Les experts estiment qu'elle pourrait réduire les coûts et raccourcir les délais de diagnostic de plusieurs semaines à quelques minutes. Avec le développement de programmes de dépistage précoce, les services diagnostiques font face à une pression croissante. Cette solution non invasive pourrait considérablement fluidifier la prise en charge des patients en orientant plus rapidement les médecins vers les traitements les plus adaptés. L'équipe de recherche travaille désormais à la validation clinique de la technique. Des extensions sont prévues pour d'autres types de cancers et de mutations ciblables, ainsi que pour une intégration directe dans les workflows hospitaliers. Cette avancée marque une étape significative vers une pathologie moins invasive, plus rapide et plus accessible, notamment dans les structures disposant de moyens de test moléculaire limités.