Procédé in vitro de caractérisation d’une tumeur d’un individu, à partir d’un échantillon biologique isolé de cet individu, comprenant les étapes de : isolement des nucléosides dudit échantillon biologique, par l’extraction : i) de l’ARN cellulaire total et sa fragmentation en nucléosides, ii) de l’ARN extracellulaire et sa fragmentation en nucléosides et/ou iii) des nucléosides issus des catabolites monomériques, isolement par chromatographie et détermination d’une quantité respective d’au moins 3, de préférence au moins 5, de préférence au moins 10 de préférence au moins 20, nucléosides différents issus de l’étape a), et établissement, pour ledit échantillon biologique, d’un profil de nucléosides à partir des quantités respectives de chacun des nucléosides obtenues lors de l’étape b), ledit profil étant caractéristique de ladite tumeur. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ledit échantillon biologique est une biopsie ou un échantillon biologique liquide, ledit échantillon biologique liquide étant choisi parmi le sang, le sérum, le plasma et l’urine. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel lesdits nucléosides sont choisis parmi les suivants : les nucléosides non modifiés : adénosine (A), cytidine (C), guanosine (G), uridine (U), et les nucléosides modifiés : 2’-O-méthyladénosine (Am), 1-méthyladénosine (m1A), N6,N6-diméthyladénosine (m66A), N6,N6,2′-O-triméthyladénosine (m66Am), N6-méthyladénosine (m6A), N6,2′-O-diméthyladénosine (m6Am), N4-acetylcytidine (ac4C), 2′-O-méthylcytidine (Cm), 5-hydroxyméthylcytidine (hm5C), 3-méthylcytidine (m3C), 5-méthylcytidine (m5C), 2′-O-méthylguanosine (Gm), 1-méthylguanosine (m1G), N2,N2,7-triméthylguanosine (m227G), N2,7-diméthylguanosine (m27G), 7-méthylguanosine (m7G), 8-hydroxyguanosine (oxo8G), inosine (I), pseudouridine (Psi), queuosine (Q), 3,2′-O-diméthyluridine (m3Um), 5-méthoxycarbonylméthyl-2-thiouridine (mcm5s2U), 5- méthoxycarbonylméthyluridine (mcm5U), 5-carbamoylméthyluridine (ncm5U), 2′-O-méthyluridine (Um). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite tumeur est une tumeur gliale et en ce qu’il comprend une étape de prédiction d’un grade de ladite tumeur gliale par un premier modèle de classification préalablement entraîné, à partir du profil établi lors de l’étape c). Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que le premier modèle de classification comprend : un algorithme d’apprentissage automatique, un réseau neuronal à apprentissage supervisé, ou un algorithme de classification probabiliste multi-classes, préalablement entraîné avec un jeu de données d’apprentissage. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 ou 5, dans lequel la prédiction d’un grade d’une tumeur gliale est choisie parmi : la prédiction d’une tumeur gliale de grade II, la prédiction d’une tumeur gliale de grade III et la prédiction d’une tumeur gliale de grade IV. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend une étape de prédiction d’un état de survie dudit individu, par un deuxième modèle de classification préalablement entraîné, à partir du profil établi lors de l’étape c). Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que le deuxième modèle de classification comprend : un algorithme d’apprentissage automatique, un réseau neuronal à apprentissage supervisé, ou un algorithme de classification probabiliste, préalablement entraîné avec un jeu de données d’apprentissage. Modèle de classification, préalablement entraîné sur un jeu de données d’apprentissage, pour prédire, dans un procédé selon l’une quelconque des revendications 4 à 8 : un grade d’une tumeur, et/ou un état de survie d’un individu, à partir du profil établi lors de l’étape c). Utilisation d’un modèle de classification selon la revendication 9, pour la prédiction d’un grade d’une tumeur et/ou pour la prédiction d’un état de survie d’un individu.