Les cancers pédiatriques sont responsables du plus haut taux de mortalité lié aux maladies à l’échelle mondiale. Parmi eux, la leucémie lymphoblastique aiguë reste le plus répandu et le plus meurtrier. Malgré un taux de survie avoisinant les 90 %, beaucoup d’enfants connaissent des rechutes et de lourds effets secondaires. L’hétérogénéité en sous types de cette maladie complique les avancées. Les outils de nouvelle génération semblent être un moyen plus rapide pour améliorer cette caractérisation de sous-types à des fins thérapeutiques. Des outils de déconvolution sont alors utilisés pour estimer et vérifier la pureté tumorale des patients. Cette dernière, corrélée avec la croissance tumorale ou encore le pronostic, est un paramètre important à considérer. Le projet s’est aussi penché sur l’implication des cellules immunitaires dans le microenvironnement tumoral de tumeurs solides. L’hypothèse étant que certaines cellules non cancéreuses influenceraient la progression tumorale. L’utilisation d’outils permettrait de distinguer les composants de cet environnement pour en déduire leur rôle spécifique. Parmi les résultats obtenus, le choix d’outils adaptés aux données est un paramètre important. L’utilisation combinée de plusieurs outils favorise une meilleure interprétation des cancers. Ces derniers mettent en avant certains composants influençant le devenir de la tumeur ou encore le pronostic, et permettront ainsi de mieux classifier et prendre en charge le patient. L’objectif final étant d’intégrer des approches plus personnalisées en fonction de la stratification effectuée, moins invasives, et qui mèneront à l’augmentation du taux de survie., Pediatric cancers are responsible for the highest disease-related mortality rate worldwide. Among them, acute lymphoblastic leukemia remains the most common and the deadliest one. Despite a survival rate of 90 %, many children experience relapses and severe side effects. The heterogeneity in subtypes of this leukemia slow down progress. Next generation tools appear to be a faster way to improve this subtypes’ characterization for therapeutic ends. Deconvolution tools are used to estimate and verify tumor purity in patients. The latter, known to be correlated with tumor growth and prognosis, seems to be an important parameter to analyze. This study also focused on the involvement of immune cells in the tumor microenvironment of solid tumors. The hypothesis being that some non-cancerous cells influence tumor progression. The use of tools can help to distinguish the components of this environment and deduce their specific role. Among the results, the choice of tools suitable for our data is an important parameter to consider. The combined use of several tools promotes a better interpretation of cancers. By highlighting specific components influencing the tumors’ future or the prognosis, they will allow a better classification and facilitate the patients’ care. The ultimate goal is to integrate more personalized therapies depending on the stratification performed, which will be less invasive, and which will hopefully lead to an increased survival rate.