Raidium, MedTech pionnière de la radiologie de précision, annonce sa sélection dans le projet MA-MTB (Multi-Agent for Clinical Decision Support in Molecular Tumor Board), porté par le Centre Léon Bérard (CLB), centre de lutte contre le cancer de Lyon et Rhône-Alpes, et financé par l’ANR. Doté d’un financement de 699 951 euros sur 36 mois, le projet vise à construire une plateforme d’aide à la décision multimodale (texte, données structurées et images) pour améliorer la sélection des patients dans les essais cliniques en oncologie. Il répond ainsi à un enjeu critique : moins de 8 % des patients atteints de cancer dans le monde sont inclus dans un essai clinique. La console radiologique de Raidium constituera la brique imagerie du système, en permettant la segmentation automatisée des lésions et l’évaluation des critères d’imagerie, avec une application initiale sur le cancer du poumon.
Le projet MA-MTB : une IA multi-agents au service de la sélection des patients en oncologie
Retenu dans le cadre de l’appel à projets TSIA (Thématiques Spécifiques en Intelligence Artificielle) 2025 de l’ANR, le projet MA-MTB réunit un consortium de partenaires de recherche couvrant l’imagerie médicale, l’anatomopathologie numérique, le profilage moléculaire et l’orchestration multi-agents par IA. Le projet s’appuie sur des travaux antérieurs de l’équipe du Centre Léon Bérard, qui ont démontré que l’intégration de comptes-rendus moléculaires dans des modèles de langage (LLM) améliorait l’identification des patients éligibles aux essais cliniques. Les agents IA individuels atteignent cependant rapidement un plateau de performance et ne fournissent qu’une vision partielle du dossier.
MA-MTB franchit une nouvelle étape : en croisant plusieurs modalités de données et les connaissances médicales disponibles, le workflow multi-agents permet d’évaluer un ensemble de critères d’éligibilité bien plus large qu’un agent isolé ne pourrait le faire.
Dr Loïc Verlingue, médecin-chercheur au Centre Léon Bérard, déclare : « Moins de 8 % des patients atteints de cancer dans le monde sont inclus dans un essai clinique[1]. Une partie du problème tient au fait qu’aucun médecin ne peut vérifier manuellement 30 critères d’éligibilité par essai clinique, incluant des données d’imagerie, de pathologie et des données moléculaires, pour chaque patient, de manière régulière. Ce projet est notre réponse à cela : une plateforme qui croise automatiquement ces sources pour identifier en temps réel les patients éligibles à un essai. »
L’objectif est d’atteindre une précision supérieure à 70 % pour l’appariement aux essais cliniques et l’orientation vers des thérapies ciblées, évaluée d’abord sur des cas patients synthétiques, puis au sein de la Réunion de concertation pluridisciplinaire moléculaire du CLB. Le résultat est une vue unifiée du dossier patient, croisant radiologie, profilage moléculaire, anatomopathologie et bases de données d’essais cliniques dans un environnement unique d’aide à la décision.
Le viewer de Raidium au cœur du système
Raidium constitue la brique d’imagerie du dispositif. Lorsque les données d’imagerie sont pertinentes pour l’éligibilité d’un patient, l’utilisateur interroge directement la console radiologique de Raidium, qui réalise automatiquement la segmentation des lésions, l’évaluation des critères d’imagerie et la détection de découvertes incidentelles, avec une première application au cancer du poumon. La complexité technique est prise en charge par le système, permettant aux cliniciens de se concentrer sur l’interprétation et le patient. Ce volet est coordonné par le Dr Loïc Verlingue, qui apporte une expertise de terrain en oncologie pour guider l’intégration au sein du workflow MA-MTB.
Dr Loïc Verlingue, médecin-chercheur au Centre Léon Bérard, explique : « Raidium est l’acteur clé en imagerie. Leurs modèles évaluent automatiquement les critères RECIST 1.11 sur les scanners et détectent les événements qui excluraient un patient d’un essai. Nous les avons choisis parce qu’aucune autre équipe en Europe ne combine des modèles de premier plan capables d’évaluer le RECIST comme un radiologue, une expertise du travail des données multimodales, et la rigueur clinique et la capacité d’exécution nécessaires pour que ce projet, MA-MTB, s’intègre et fonctionne dans un vrai environnement hospitalier. »
Dr Paul Hérent, CEO et co-Fondateur de Raidium, ajoute : « La prochaine frontière des workflows en oncologie n’est pas un outil plus rapide pour une tâche isolée — c’est un système unifié où imagerie, données moléculaires et anatomopathologie fonctionnent ensemble. Le projet MA-MTB en est l’incarnation. Notre viewer apporte la couche imagerie à cette architecture agentique : il reçoit une requête, délivre la segmentation et les résultats, et les réinjecte dans le workflow décisionnel global. Nous construisons ce système pour que la complexité reste dans la machine et que le radiologue reste concentré sur le patient. »
Ces travaux s’inscrivent dans le prolongement de la plateforme oncologie de Raidium et d’Oncopilot, son modèle fondation propriétaire qui automatise l’évaluation longitudinale complexe en imagerie oncologique. Oncopilot a fait l’objet d’une publication évaluée par les pairs dans npj Precision Oncology en 2025.
À propos de Raidium
Raidium est une startup d’IA native pour la radiologie, qui conçoit les outils que les radiologues attendaient. En associant un laboratoire de recherche de premier plan sur les modèles fondation à un viewer IA unifié et interactif, Raidium automatise des workflows radiologiques complexes tout en maintenant le radiologue en contrôle à chaque étape. La plateforme ONCOPILOT automatise les workflows d’imagerie oncologique complexes pour la recherche et les essais cliniques. Raidium opère à l’échelle internationale, avec des bureaux à Paris et dans la Silicon Valley. www.raidium.eu
À propos du Centre Léon Bérard
Le Centre Léon Bérard est l’un des principaux centres de lutte contre le cancer (CLCC) en France, membre du réseau Unicancer, basé à Lyon. Alliant soins, recherche et enseignement, le CLB est à la pointe de l’innovation en oncologie, avec une expertise reconnue en essais cliniques, biomarqueurs d’imagerie et prise en charge multimodale du cancer. www.centreleonberard.fr