Officiellement lancé lundi 6 octobre, l’Institut Charcot ouvre un nouveau chapitre pour la recherche française sur la sclérose latérale amyotrophique (SLA) et les maladies du motoneurone. Première structure “hors murs” exclusivement dédiée à ces pathologies, il réunit chercheurs, cliniciens, patients et associations dans une dynamique inédite : accélérer la recherche et transformer les découvertes en traitements.

Soutenu par la filière FILSLAN, ACT4ALS et un comité scientifique international présidé par le Professeur Ammar Al-Chalabi, avec le Professeur Patrick Aebischer comme ambassadeur, l’Institut incarne une nouvelle ambition collective : faire de la France un acteur majeur de la recherche mondiale sur la SLA. Intégré dans une dynamique internationale avec le UK MND Research Institute et des partenaires canadiens et allemands, l’Institut Charcot place les patients au cœur du progrès scientifique. Une alliance inédite, à la croisée de l’innovation, de la science et de la solidarité, pour faire reculer une maladie longtemps considérée comme une fatalité.

Maladie de Charcot : L’intelligence artificielle au cœur de la médecine de précision

Chaque jour, cinq nouveaux cas de sclérose latérale amyotropique sont diagnostiqués en France. La maladie, qui enferme les patients dans leur propre corps sans altérer leurs capacités intellectuelles, reste aujourd’hui sans traitement curatif. Alors que la maladie de Charcot touche actuellement 8 000 personnes en France, leur espérance de vie médiane après le diagnostic reste extrêmement basse : deux ans.

« Nous avons les cerveaux, les idées, les laboratoires… mais pas les moyens, souligne Edor Kabashi, vice-président de l’ARSLA et membre fondateur de l’Institut. Ce financement est la clé pour transformer l’espoir en thérapies. »

L’objectif est clair : réunir 20 millions d’euros pour soutenir les projets les plus prometteurs et bâtir une médecine de précision, fondée sur l’intelligence artificielle et la plateforme Pulse 2.0, conçue pour rendre la recherche plus rapide, plus ouverte et plus efficace. Pour ce faire, quatre grands axes : structurer et exploiter les données cliniques et multiomiques, en intégrant l’intelligence artificielle pour la modélisation prédictive, valider les cibles thérapeutiques et développer un pipeline préclinique robuste, accélérer l’évaluation clinique précoce des molécules prometteuses, en partenariat avec les biotechs et les équipes académiques, et associer les patients et leurs familles comme co-acteurs de la recherche, dans une gouvernance éthique et transparente.

Antonin Tabard