L’identification des mutations constitutionnelles à l’origine d’une prédisposition génétique au cancer est essentielle à la prise en charge médicale des patients et de leurs familles. Depuis l’implémentation des technologies de séquençage à haut-débit dans les laboratoires diagnostiques, le principal défi n’est plus la détection des variations génétiques mais leur interprétation et leur classification. La question de l’interprétation de la variation est particulièrement cruciale lorsqu’elle conditionne la stratégie thérapeutique. Ainsi, il est essentiel de disposer de tests simples adaptables en routine diagnostique pour faciliter l’interprétation des variations génétiques. Dans ce contexte, nous avons utilisé un test fonctionnel développé par notre équipe pour classer des variations dans le gène TP53 à l’origine du syndrome de Li-Fraumeni et pour appréhender la corrélation génotype - phénotype chez les patients LFS. Dans un deuxième temps, nous avons évalué la pertinence d’une approche multi-omique (RNA-Seq et métabolomique) pour discriminer les cellules sauvages des cellules avec mutation hétérozygote du gène TP53 ou des gènes BRCA impliqués dans la prédisposition génétique aux cancers du sein et de l’ovaire. Sur la base des données de transcriptome, un modèle mathématique a été développé pour détecter les variants correspondant à des mutations délétères. Nous avons ensuite sélectionné les biomarqueurs les plus discriminants pour les intégrer dans un test fonctionnel de RT-MLPA dédié à la voie p53. Nous avons enfin adapté cet essai pour qu’il soit réalisable sur une simple prise de sang, sans immortalisation des lymphocytes du patient. / The identification of the constitutional mutation responsible for a genetic predisposition to cancer is essential to the clinical management of the patient and its relatives. With the implementation of high-throughput sequencing to the diagnostic routine of these pathologies, the challenge no longer lies within the detection of alterations but in their biological and clinical interpretation. While specific treatments are emerging, simple functional assays to help with the interpretation of the detected variants are needed. In this context, we used a functional test developed by our team to classify variations in the TP53 gene responsible for Li-Fraumeni syndrome and to understand the genotype-phenotype correlation in LFS patients. On the other hand, we assessed the relevance of a multi-omic approach (RNA-Seq and metabolomics) to discriminate wild-type cells from cells with a deleterious heterozygous mutation in TP53 or in the BRCA genes implicated in genetic predisposition to breast and ovarian cancers. Based on the transcriptomic data, a mathematical model has been developed to detect variants corresponding to deleterious mutations. Then we selected the most discriminating biomarkers and integrated them into a RT-MLPA functional assay dedicated to the p53 pathway. We finally adapted this test to be feasible on a simple blood test, without immortalization of the patient's lymphocytes.