Le glioblastome (GBM) est la plus fréquente et la plus agressive des tumeurs gliales du système nerveux central. Le pronostic de ces tumeurs reste dramatique avec une survie médiane variant de 8 à 12 mois. Nous nous sommes attachés au sein d’une série rétrospective de GBM suivis à l’hôpital Lariboisière (Paris) à déterminer des facteurs pronostiques de survie. Ainsi à l’instar de la méthylation du promoteur du gène MGMT, le marqueur moléculaire IDH1 a été par certains identifié comme facteur pronostique. Nous n’avons pas retrouvé que la mutation IDH1 permettait de prédire les longs survivants, ce d’autant que cette mutation est exceptionnellement présente dans notre série de 236 GBM. De même, les traitements chirurgicaux et notamment la qualité de l’exérèse sont connus pour être corrélés également à la survie. Grâce à un modèle mathématique, il a été suggéré qu’à partir de l’imagerie IRM de diagnostic d’un GBM, on pouvait selon l’infiltration (D) et la prolifération gliale (p) déterminer quel patient avait bénéfice à subir une chirurgie d’exérèse. Nous avons alors montré au sein de notre série que ces paramètres ne permettaient pas d’identifier une sous-population de patients ayant un plus grand bénéfice à l’exérèse complète. Les atlas de modélisation de croissance tumorale souffrent d’une définition assez médiocre des espaces sous arachnoïdiens (LCR) qui engendre des erreurs d’envahissement tumoral lors de simulation de croissance. Nous avons proposé un atlas du cerveau en redéfinissant la segmentation du LCR. Nous avons ensuite montré que ces corrections influençaient les formes des tumeurs virtuelles. L’atlas révisé permet une meilleure adéquation entre les formes virtuelles et celles réellement observées.