Les biopuces occupent une place de plus en plus prépondérante dans la recherche clinique en cancérologie. L'expression de plusieurs dizaines de milliers de gènes peut être mesurée pour chaque patient à partir d'un échantillon tumoral déposé sur une puce à ADN. Les biopuces sont utilisées pour classer les patients selon deux principaux types de classification : les classifications non supervisées, qui font appel à des analyses de cluster afin de découvrir des groupes de gènes ou tumeurs, et les classifications supervisées qui reposent principalement sur l'identification de gènes ou d'ensemble de gènes (signatures moléculaires) exprimés différemment entre deux groupes de patients, par exemple entre un groupe de patients de mauvais et de bon pronostic. Les données analysées regroupent de petits nombres de patients avec des milliers de variables pour chaque patient, ce qui soulève de sérieux problèmes méthodologiques. Nous utiliserons des données publiées sur le cancer du sein pour étudier la puissance de ces études ainsi que pour illustrer les problèmes d'interprétation et de validité des résultats qu'elles fournissent. Nous demandons d'évaluer ces nouvelles technologies avec plus de rigueur et d'avancer sur des bases solidement établies.