Beams est une medtech, spin off du CNRS, créée en 2021 développant des solutions d’imagerie intelligentes pour améliorer le traitement du cancer. La première gamme de produits développée par Beams vise à améliorer la chirurgie oncologique. Cette stratégie thérapeutique est née d’un besoin clinique. La chirurgie est en effet la modalité la plus utilisée en première intention lors du traitement d’un cancer. Or, le nombre de ré-interventions pour une récidive locale reste encore important aujourd’hui, touchant en moyenne entre 20 et 50 % des patients opérés, selon le type tumoral considéré. Pour limiter les récidives locales, l’enjeu consiste à retirer le plus de tissus tumoraux possible, sans endommager les tissus sains adjacents afin de préserver la qualité de vie des patients. La solution proposée par Beams intègre la technologie TRIOP (Tumor Resection IntraOperative Probe), brevetée et développée dans le laboratoire du CNRS IJCLab à Paris Saclay. Utilisée par le chirurgien en per-opératoire, la sonde couple deux fonctionnalités : - La détection in-situ de radiotraceurs émetteurs de particules β, qui présente l’avantage de localiser les tissus cancéreux radiomarqués avec une sensibilité élevée ; - L’aspiration de tissus mous, sécrétions ou sang qui viendraient altérer la performance de détection. À terme, ce dispositif pourra également être couplé à d’autres outils d’aide à la chirurgie (navigation chirurgicale, microscope opératoire, robotique) ou adapté à d’autres usages (endoscopie, outil d’exérèse). Quelle que soit son association, la sonde permet au chirurgien de déterminer, précisément et en temps réel, la localisation d’éventuels résidus tumoraux de l’ordre du millimètre. Mieux guidé, le geste opératoire est plus précis, entraînant une diminution du nombre de récidives, la réduction potentielle de traitements adjuvants lourds et l’amélioration de la durée et la qualité de vie des patients. Ces bénéfices pour le patient auront également un impact économique fort, en limitant le nombre de chirurgies de ré-intervention, complexes et coûteuses.
Participating units of Université Paris-Saclay
Data provenance
Sources : scanR. Data compiled on 27/10/2026. Found an error? It is corrected in the original source (HAL, RNSR, directory); see how.