Le Cancer, l’une des pathologies les plus fréquentes au sein de la population, possède encore actuellement un taux de morbi-mortalité important tous sexes confondus, et ce malgré les importants progrès diagnostiques et thérapeutiques réalisés. D’un point de vue diagnostique, dans une approche dite de « Biologie de systèmes », en complément de l’étude anatomo- pathologique qui reste la référence, de nouvelles techniques ont été développées pour la caractérisation de profils métaboliques (Métabolomique) d’échantillons tissulaires pathologiques ou non, parmi lesquelles la Spectroscopie RMN HRMAS. Après un bref rappel théorique et avoir dressé le bilan des applications de cette technique en Cancérologie, nous avons exposé les différentes étapes du protocole à mettre en place afin d’envisager son implémentation dans un cadre hospitalier. L’ensemble des résultats présentés permettent d’envisager l’utilisation de cette technique en pratique clinique courante. Il faut néanmoins valider la robustesse des modèles statistiques élaborés et confirmer ces résultats sur de plus grandes cohortes d’échantillons. Des développements technologiques, analytiques et statistiques sont également nécessaires. / Cancer, one of the most frequent pathologies among the population, has still an important morbidity-mortality rate all sex confounded, despite the important diagnostical and therapeutical progresses achieved. From a diagnostical point of view, in a so called “Systems Biology approach”, as a complement of the gold standard histopathological study, some new techniques have been developed for the characterization of metabolic profiles (Metabolomics) of tissular samples pathological or not, among which HRMAS NMR Spectroscopy. After some brief theoretical considerations and after reporting the applications of this technique in Cancerology, we exposed the different steps of the protocol to design in order to consider its implementation in a hospital set up. All the results presented allow considering the use of this technique in a clinical routine. Nevertheless, it is necessary to validate the robustness of the statistical models built and to confirm these results on much larger cohorts of samples. Some technical, analytical and statistical developments are also needed.