Professeur Ryser, comment êtes-vous arrivé à la recherche sur le cancer?

Mon parcours est assez atypique. J'ai commencé par un diplôme de physique à l'EPFL, puis enchaîné avec un PhD en mathématiques à McGill, avec une thèse en deux volets: l'un purement théorique et l’autre appliqué à la biologie des cellules osseuses. Cette collaboration entre modélisation et expérimentation m'a passionné. Un postdoc à Duke University m'a ensuite amené aux applications mathématiques en médecine, et plus spécifiquement au cancer. J’ai ensuite poursuivi cet axe de recherche à Duke, d’abord à la fonction de professeur assistant, puis de professeur associé, conjointement entre les sciences de la santé des populations (à la Faculté de médecine) et les mathématiques.

Ce parcours nourrit votre approche multi-échelle et multimodale de la recherche...

Exactement. Les niveaux biologique, clinique et populationnel sont profondément intriqués. Et j'essaie de connecter ces mondes trop souvent séparés. Faire circuler les idées entre ces échelles permet des approches beaucoup plus intégrées. Et la modélisation intervient à tous ces niveaux. Le cancer commence par une cellule défectueuse qui se multiplie, accumule des mutations et interagit avec son environnement – une dynamique qu’on peut modéliser. En les reliant aux données moléculaires des tumeurs humaines, ces modèles permettent de mieux saisir comment la maladie évolue réellement et offrent des pistes pour améliorer la prévention et les traitements. À l’échelle de la population, des modèles mathématiques de progression tumorale permettent d’estimer les bénéfices et les risques associés aux différentes stratégies de dépistage et de détection précoce, et offrent ainsi un appui essentiel aux personnes en charge d’établir les politiques de santé publique.

D’ailleurs, mes premières discussions avec les spécialistes du cancer aux HUG et à l’UNIGE sont extrêmement stimulantes, notamment dans l’idée de combiner des données cliniques, d'imagerie et moléculaires pour offrir aux patientes et aux patients une prise en charge adaptée.

Le RGT est à l'interface de la recherche et de la santé publique. Comment articulez-vous ces deux missions?

J'ai effectivement une double casquette. D'un côté, un rôle académique: développer un groupe de recherche en détection précoce du cancer et assurer une charge d’enseignement. De l'autre, un rôle plus opérationnel: le RGT a une mission de service public – la loi impose au canton de collecter tous les cas de cancer. Nous avons une équipe formidable qui traite des milliers de documents pour structurer ces données, ensuite transmises à l'Organe national d'enregistrement du cancer (ONEC) et utilisées pour la surveillance et la recherche. À mon sens, ces deux fonctions sont étroitement liées et permettent de développer une approche à plusieurs niveaux autour du cancer. La réunion de compétences très diverses dans une structure unique comme le RGT offre ainsi une opportunité rare de faire avancer les connaissances sur la maladie, tout en ayant un ancrage dans le contexte genevois et les besoins de la population du canton.

Quels sont vos projets pour le RGT?

Les projets sont nombreux, tant en recherche que pour l’enseignement ou pour la mission de service public du RGT. Pour cela, nous commençons par élargir l’équipe avec le recrutement, en cours, d’un ou d’une co-directeur/trice du RGT, à la fonction de professeur-e assistant-e ou associé-e. L’ambition est de constituer, autour du Registre, un groupe de recherche plus large et plus visible, destiné à développer des liens académiques – notamment avec l’Institut de santé globale, auquel le RGT est historiquement rattaché. 

Un deuxième objectif est de renforcer les collaborations avec les autres acteurs de la santé publique et les services cliniques du canton. En croisant notre base de données épidémiologique à d’autres sources de données, nous avons une réelle opportunité d’améliorer la santé de la population genevoise. Par exemple, des collaborations sont déjà prévues avec la Fondation genevoise pour le dépistage du cancer ainsi qu’avec le groupe de recherche en oncologie de précision, à la Faculté de médecine et aux HUG.

Parallèlement, nous allons travailler sur les processus d’enregistrement des dossiers afin d’en améliorer l’efficience, et surtout pour pouvoir exploiter la richesse de ces données à des fins de recherche. Le RGT reste une base de données épidémiologique de taille relativement modeste, mais les données qui y figurent sont de haute qualité. Nos codeurs et codeuses sont aujourd’hui de véritables détectives dont la tâche est d’identifier les informations pertinentes dans des rapports complexes et hétérogènes. Il s’agit maintenant de développer des outils de numérisation et d’intelligence artificielle pour soutenir cette mission. Riches de plusieurs dizaines de milliers de cas recensés depuis près de 55 ans, les données du RGT constituent en outre une excellente base pour entraîner des algorithmes spécifiques. 

Sur le plan de l’enseignement, que souhaitez-vous mettre en place?

J’ai déjà enseigné un cours intitulé «Math and Medicine» à Duke University, axé sur l’application d’outils quantitatifs à des problèmes biomédicaux complexes, que j’aimerais aussi proposer ici. Ce cours, conçu pour les étudiant-es en médecine sans formation quantitative approfondie, ne vise pas à maîtriser tous les détails mathématiques, mais à comprendre et à évaluer de manière critique les approches utilisées. J’utilise pour cela un enseignement très interactif et pratique, offrant aux étudiant-es un espace sécurisé pour sortir de leur zone de confort et apprendre à naviguer dans une science complexe.

Le second sujet qui m’intéresse particulièrement porte sur la communication orale de sujets scientifiques: comment s’adapter à son public, transmettre des concepts avec des mots simples, sans jargon? Des compétences extrêmement utiles, mais encore peu enseignées.  

Votre leçon inaugurale du 16 décembre portera sur le surdiagnostic. De quoi s’agit-il, exactement?

Comme tout test médical, le dépistage présente un équilibre bénéfices-risques. Le bénéfice: détecter une tumeur tôt permet des traitements moins lourds et de réduire la mortalité. Mais il y a des effets secondaires, notamment les faux positifs avec leur cortège de stress et d'examens inutiles. Le risque le plus conséquent est le surdiagnostic. On définit le surdiagnostic comme la détection d'une tumeur maligne qui, sans détection, n'aurait jamais causé problème en l’absence de dépistage – par exemple une tumeur à croissance très lente chez une patiente âgée qui décédera d’une autre cause avant même l’apparition des premiers symptômes. Lorsque l’on détecte une tumeur surdiagnostiquée, cependant, on la traite systématiquement, avec tous les effets secondaires que cela implique, mais sans bénéfice pour les patient-es. Cette question pose un réel problème méthodologique. De fait, on ne peut pas observer directement un surdiagnostic. Comment alors estimer ce taux? Comment identifier les patient-es présentant un risque de surdiagnostic, et comment réduire progressivement leur traitement?  

À votre avis, quels sont les grands enjeux de santé publique dans le domaine du cancer?

La prévention et le dépistage restent essentiels, et notamment l’arrivée prochaine de tests de détection multi-cancer. Via une simple prise de sang, on pourra bientôt détecter plusieurs cancers simultanément. Mais que faire après un test positif? Quel parcours clinique proposer pour confirmer le diagnostic tout en évitant une cascade inutile d’examens? Quelles en seront les conséquences en termes de santé individuelle et publique, de même que pour les coûts de la santé? Et comment assurer une équité pour toutes et tous? 

Un autre enjeu concerne la hausse de l’incidence de certains cancers chez les jeunes adultes. Si les recherches s’intéressent surtout aux facteurs de risque, le rôle joué par l’évolution des pratiques de détection précoce dans cette augmentation demeure mal compris et mérite d’être clarifié. Mieux distinguer l’effet du dépistage de celui d’une augmentation réelle du risque sera essentiel pour adapter notre système de santé aux nouvelles réalités épidémiologiques.