Mohamad Mothy lauréat de l’appel à projets Chaire « Santé France » 2026 du Fonds AXA pour le Progrès humain

Le Pr Mohamad Mohty partage les clés de ses recherches en répondant aux questions du service de communication de la Faculté de Santé.

Comment ce prix s’inscrit-il dans le paysage de la recherche sur le cancer aujourd’hui ?

Cette distinction de la Fondation AXA pour le Progrès Humain représente bien davantage qu’un soutien financier. Elle traduit une prise de conscience croissante que les progrès contre le cancer ne reposent pas uniquement sur le développement de nouveaux traitements, mais également sur notre capacité à les administrer de manière plus sûre, plus personnalisée et plus humaine.

Au cours des vingt dernières années, l’innovation thérapeutique a profondément transformé le pronostic de nombreux cancers. Cependant, cette révolution s’est accompagnée d’une complexification croissante des parcours de soins et d’une augmentation du risque d’effets indésirables parfois graves. Aujourd’hui, l’un des grands défis de l’oncologie est donc de mieux anticiper ces complications afin de préserver la qualité de vie des patients tout en maximisant les bénéfices des traitements.

Le projet SAFE-PATH s’inscrit pleinement dans cette nouvelle génération de recherche centrée sur le patient. Notre ambition est de faire évoluer la médecine d’une approche réactive, où l’on traite les complications lorsqu’elles surviennent, vers une approche prédictive, où l’on identifie les patients à risque avant même l’apparition des problèmes. Le soutien de la Fondation AXA nous donne les moyens d’accélérer cette transformation au bénéfice des patients.

Comment pensez-vous améliorer les parcours de santé pour rendre les traitements du cancer plus sûrs ?

Notre objectif est de développer des outils capables d’identifier précocement les patients les plus à risque de complications liées à leurs traitements. Pour cela, SAFE-PATH s’appuie sur l’analyse de grandes quantités de données médicales issues de la pratique réelle, incluant les caractéristiques des patients, les traitements reçus, les examens biologiques et les événements indésirables observés au cours du suivi.

En combinant expertise clinique, science des données et nouvelles technologies, nous souhaitons fournir aux professionnels de santé des outils d’aide à la décision leur permettant d’adapter les traitements de manière plus précise et plus sûre. L’objectif n’est pas de remplacer le jugement médical, mais de l’enrichir grâce à une meilleure capacité d’anticipation.

Concrètement, cela pourrait permettre de prévenir certaines toxicités sévères, de réduire les hospitalisations non programmées, d’améliorer la continuité des traitements et, surtout, de mieux protéger les patients les plus fragiles. Chaque complication évitée représente non seulement un bénéfice médical, mais aussi un gain considérable en termes de qualité de vie pour les patients et leurs proches.

À long terme, comment imaginez-vous le parcours de soin idéal pour un patient atteint de cancer ?

Le parcours de soin idéal est celui où chaque décision est véritablement personnalisée. Demain, nous devrions être capables de prédire non seulement quels traitements seront les plus efficaces pour un patient donné, mais également quels sont les risques spécifiques auxquels il pourrait être exposé tout au long de son parcours.
J’imagine un système dans lequel les données cliniques, biologiques et numériques sont intégrées de manière sécurisée afin d’accompagner les équipes soignantes dans leurs décisions. Le patient bénéficierait d’un suivi continu, capable de détecter précocement les signaux d’alerte et d’intervenir avant que les complications ne deviennent graves.

Mais au-delà de la technologie, le parcours idéal doit rester profondément humain. La médecine de demain devra être plus prédictive et plus précise, mais aussi plus attentive aux attentes, aux priorités et à la qualité de vie de chaque patient. Le véritable succès ne se mesurera pas seulement en années de survie gagnées, mais également en qualité de vie préservée.