Distinction

Le Dr Sarah Watson distinguée parmi les Next Gen Leaders en santé 2026

13/03/2026

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Le Dr Sarah Watson distinguée parmi les Next Gen Leaders en santé 2026

Le Dr Sarah Watson, médecin oncologue spécialiste des sarcomes, chercheuse et cheffe du département Drug Development and Innovation (D3i) de l’Institut Curie, a été sélectionnée parmi les Next Gen Leaders en santé 2026 dans la catégorie « Recherche académique ». Cette distinction, décernée par l’association Acteurs de la French Care, salue notamment ses travaux visant à mieux comprendre et traiter les cancers de primitif inconnu grâce à l’analyse des données et à l’intelligence artificielle.

Chaque année, l’association Acteurs de la French Care distingue dix jeunes talents français de moins de 45 ans qui contribuent à faire évoluer la médecine et le système de santé. Cette initiative vise à mettre en lumière une nouvelle génération de chercheurs, médecins et entrepreneurs appelés à jouer un rôle majeur dans les innovations médicales de demain, tout en favorisant les synergies entre les différents acteurs de l’écosystème de la santé en France. Pour l’édition 2026, le jury a retenu le Dr Sarah Watson dans la catégorie « Recherche académique ».

En parallèle de ses activités cliniques et de direction du département Drug Development and Innovation (D3i) à l’Ensemble hospitalier, le Dr Sarah Watson mène une activité de recherche dans l’équipe Biomédecine (Inserm U1339 / CNRS UMR3666) au Centre de recherche, visant à mieux comprendre certains cancers encore mal caractérisés. Ses travaux portent notamment sur les cancers de primitif inconnu, une forme de cancer métastatique pour laquelle la tumeur d’origine ne peut être identifiée au moment du diagnostic. Ces cancers concernent environ 6 000 nouveaux patients chaque année en France et restent associés à un pronostic souvent défavorable.

Pour mieux comprendre ces tumeurs et améliorer la prise en charge des patients, le Dr Sarah Watson a développé TransCUPtomics, un outil d’intelligence artificielle capable d’identifier l’origine tumorale à partir de données transcriptomiques. L’hypothèse au cœur de cette approche est que les métastases conservent la signature moléculaire de la tumeur dont elles sont issues. L’analyse de ces signatures par des algorithmes de deep learning permet d’orienter les patients vers des traitements ciblés plus adaptés.

À ce jour, près de 500 patients ont bénéficié de cette approche. L’outil est désormais déployé en pratique clinique courante dans le cadre de la RCP nationale sur les cancers de primitif inconnu, une réunion de concertation pluridisciplinaire coordonnée à l’échelle nationale par l’Institut Curie, qui rassemble des spécialistes de toute la France pour analyser les dossiers de patients et discuter de leur prise en charge. Dans plus de 70% des cas, l’analyse a permis de préciser l’origine du cancer, transformant une situation d’errance diagnostique en stratégie thérapeutique personnalisée. Son utilisation dans le soin courant est également associée à une augmentation significative de la survie des patients.