A biobank of pediatric patient-derived-xenograft models in cancer precision medicine trial MAPPYACTS for relapsed and refractory tumors

Pediatric patients with recurrent and refractory cancers are in most need for new treatments. This study developed patient-derived-xenograft (PDX) models within the European MAPPYACTS cancer precision medicine trial (NCT02613962). To date, 131 PDX models were established following heterotopical and/or orthotopical implantation in immunocompromised mice: 76 sarcomas, 25 other solid tumors, 12 central nervous system tumors, 15 acute leukemias, and 3 lymphomas. PDX establishment rate was 43%. Histology, whole exome and RNA sequencing revealed a high concordance with the primary patient's tumor profile, human leukocyte-antigen characteristics and specific metabolic pathway signatures. A detailed patient molecular characterization, including specific mutations prioritized in the clinical molecular tumor boards are provided. Ninety models were shared with the IMI2 ITCC Pediatric Preclinical Proof-of-concept Platform (IMI2 ITCC-P4) for further exploitation. This PDX biobank of unique recurrent childhood cancers provides an essential support for basic and translational research and treatments development in advanced pediatric malignancies

Prise de décision multiattribut avec le modèle GAI

GAI networks are a graphical model, both compact and expressive, for representing the preferences of a Decision Maker in the context of Multiattribute Decision Making, i.e., in situations where the set of alternatives among which the Decision Maker has to make decisions are described as a set of attributes (or features). GAI network's graphical structures are exploited to develop e cient elicitation pro cedures (determination of the Decision Maker's preferences using questionnaires) as well as e ffective Decision Making algorithms (e.g., computing the preferred alternative or the k-best alternatives). The goal of this PhD thesis is twofold. First, it extends the aforementioned state-of-the-art Decision Making algorithms to be able to cope with dense GAI networks, i.e., with situations where the GAI network's treewidth is to o high for these algorithms to complete in a reasonable amount of time. For this purpose, a new triangulation method has been developed which produces approximated GAI networks on which tailored inference mechanisms determine the alternatives that are actually optimal for the original GAI network. Second, we have prop osed new inference algorithms for Multicriteria Decision Making. More precisely, new approaches for determining Pareto-optimal sets (exact and approximate with performance guarantee) and Lorenz-optimal sets have b een developed. In addition, we have also proposed new algorithms for computing the optimal solutions in situations where criteria are aggregated using various op erators like OWA (Ordered Weighted Average), Choquet integrals and Tchebyche ff's norm.Les réseaux GAI sont une représentation graphique compacte et expressive des préférences d'un décideur en Décision Multiattribut, c'est-à-dire dans des situations où les alternatives sur lesquelles portent les choix du décideur sont décrites à l'aide d'un ensemble d'attributs (de caractéristiques). L'exploitation de leur structure graphique permet de définir des procédures efficaces d'élicitation de préférences (détermination des préférences à l'aide de questionnaires) ainsi que des algorithmes assez performants de prise de décision (calcul de l'alternative préférée du décideur ou des k meilleures alternatives). Le but de cette thèse est double. Tout d'abord elle vise à étendre les algorithmes de prise de décision dans des cas où les réseaux GAI sont denses, c'est-à-dire dans des situations où leur structure ne permet pas aux algorithmes de l'état de l'art de s'exécuter en un temps raisonnable. Pour cela, une nouvelle méthode de triangulation approchée a été développée, qui produit des réseaux GAI approchés sur lesquels des mécanismes d'inférence adaptés permettent d'obtenir les alternatives optimales des réseaux GAI d'origine. Ensuite, elle propose de nouvelles méthodes d'inférence en Décision multicritère. Plus précisément, elle propose des approches pour déterminer des frontières de Pareto (exactes ou approchées avec garantie de performance) ou des frontières de Lorenz. Elle prop ose également des algorithmes pour déterminer des solutions optimales dans les cas où les critères peuvent être agrégés via des opérateurs tels que OWA (Ordered Weighted Average), l'intégrale de Choquet ou bien encore la norme de Tchebyche ff

Prise de décision multiattribut avec le modèle GAI

Les réseaux GAI sont une représentation graphique compacte et expressive des préférences d'un décideur en Décision Multiattribut, c'est-à-dire dans des situations où les alternatives sur lesquelles portent les choix du décideur sont décrites à l'aide d'un ensemble d'attributs (de caractéristiques). L'exploitation de leur structure graphique permet de définir des procédures efficaces d'élicitation de préférences (détermination des préférences à l'aide de questionnaires) ainsi que des algorithmes assez performants de prise de décision (calcul de l'alternative préférée du décideur ou des k meilleures alternatives). Le but de cette thèse est double. Tout d'abord elle vise à étendre les algorithmes de prise de décision dans des cas où les réseaux GAI sont denses, c'est-à-dire dans des situations où leur structure ne permet pas aux algorithmes de l'état de l'art de s'exécuter en un temps raisonnable. Pour cela, une nouvelle méthode de triangulation approchée a été développée, qui produit des réseaux GAI approchés sur lesquels des mécanismes d'inférence adaptés permettent d'obtenir les alternatives optimales des réseaux GAI d'origine. Ensuite, elle propose de nouvelles méthodes d'inférence en Décision multicritère. Plus précisément, elle propose des approches pour déterminer des frontières de Pareto (exactes ou approchées avec garantie de performance) ou des frontières de Lorenz. Elle propose également des algorithmes pour déterminer des solutions optimales dans les cas où les critères peuvent être agrégés via des opérateurs tels que OWA (Ordered Weighted Average), l'intégrale de Choquet ou bien encore la norme de Tchebycheff.PARIS-BIUSJ-Mathématiques rech (751052111) / SudocSudocFranceF

Multiobjective Optimization using {GAI} Models

International audienceThis paper deals with multiobjective optimization in the context of multiattribute utility theory. The alternatives (feasible solutions) are seen as elements of a product set of attributes and preferences over solutions are represented by generalized additive decomposable (GAI) utility functions modeling individual preferences or criteria. Due to decomposability, utility vectors attached to solutions can be compiled into a graphical structure closely related to junction trees, the so-called GAI net. We first show how the structure of the GAI net can be used to determine efficiently the exact set of Pareto-optimal solutions in a product set and provide numerical tests on random instances. Since the exact determination of the Pareto set is intractable in worst case, we propose a near admissible algorithm with performance guarantee, exploiting the GAI structure to approximate the set of Pareto optimal solutions. We present numerical experimentations, showing that both utility decomposition and approximation significantly improve resolution times in multiobjective search problems

Choix multiattribut à l'aide de réseaux {GAI} de forte densité

National audienceCet article se situe dans le cadre de la décision multi-attributs et traite de l'optimisation de requêtes de choix, c'est-à-dire de la détermination de l'élément préféré par un décideur parmi un ensemble combinatoire d'alternatives. Nous supposons que celles-ci sont décrites à l'aide de n-uplets de caractéristiques (les attributs). Par ailleurs, les préférences du décideur sur ces n-uplets sont supposées représentables par une fonction d'utilité GAI-décomposable. Une telle fonction exploite des indépendances entre attributs afin de décomposer l'utilité sur l'espace des alternatives en une somme de fonctions définies sur des sous-espaces de tailles réduites, permettant ainsi d'utiliser ce modèle sur de très grands ensembles d'alternatives. Elle offre un bon compromis entre pouvoir descriptif et compacité de la représentation. Les utilités GAI-décomposables sont représentables graphiquement à l'aide de "réseaux GAI". Lorsqu'elle n'est pas trop dense, cette structure graphique peut être exploitée afin d'obtenir des algorithmes efficaces pour résoudre les problèmes de choix ou de rangement (détermination des M éléments préférés). Toutefois, lorsque les réseaux GAI sont denses, c'est-à-dire lorsqu'il existe de nombreuses dépendances entre attributs, ces algorithmes deviennent inutilisables car leur complexité croît rapidement en fonction de ces dépendances. Nous proposons dans cet article un nouvel algorithme d'inférence capable de résoudre de manière exacte des problèmes de choix sur de tels réseaux GAI. Afin d'en montrer l'intérêt pratique, nous fournissons des résultats d'expérimentations comparant les performances de notre algorithme par rapport aux algorithmes d'inférence classiques

Une démarche orientée modèle pour le déploiement de systèmes en environnements ouverts distribués

Le déploiement est l'étape du cycle de vie des logiciels la moins standardisée et outillée à ce jour. Nous identifions quatre défis à relever pour déployer des systèmes logiciels distribués et hétérogènes. Le premier est de créer un langage générique de déploiement de logiciels. Le deuxième consiste en la vérification statique de déploiements logiciels décrits dans ce langage pour assurer un déroulement correct avant d'en exécuter. Le troisième est de réaliser une plate-forme capable d'interpréter ce langage et d'effectuer le déploiement de n'importe quel système logiciel réparti. Le quatrième est d'appliquer ces déploiements de systèmes dans les environnements ouverts distribués, c'est-à-dire les réseaux fluctuants comme les réseaux ubiquitaires. Nous définissons une démarche de déploiement de systèmes distribués centrée sur quatre rôles pour relever ces défis. L'approche DeployWare, conforme à l'ingénierie des modèles, permet de décrire le déploiement de la couche intergicielle du système et d'exécuter automatiquement le déploiement de cette couche. L'utilisation d'un langage de méta-modélisation permet d'écrire des programmes de vérification statique des modèles. L'approche DACAR propose un méta-modèle d'architecture générique pour exprimer et exécuter le déploiement d'une application métier à base de composants. Cette double approche DeployWare/DACAR permet de prendre en compte les propriétés des environnements ouverts distribués selon une approche conforme à l'informatique auto-gérée. Notre contribution est validée par plusieurs expériences pour le domaine des environnements ouverts ubiquitaires, et pour celui des services d'entreprise.Deployment is one of the most difficult software lifecycle step, and the less standardized. We identify four challenges to solve to handle software systems deployment. The first is about to initiate consensus for standard generic software deployment language. The second consists in static verification of software deployment processes described using this language. These verifications are supposed to ensure the coherency of the described deployment process. The third is about implementing platform able to interpret this language and perform deployment of any software system. The fourth is to transpose these deployment processes into open distributed environements which are fluctuating, such as ubiquitous environments. Then we define a distributed systems deployment process divided in four roles to handle these challenges. The DeployWare approach allows to describe deployment of the middleware layer of a system and to automatically execute the described deployment, in conformance with the model driven engineering. Using a metamodeling language allows to implement static verification programs of the deployment models. The DACAR approach proposes a generic architecture model to express and execute the deployment of a component-based application. The DeployWare and DACAR approaches allows to take into account during the deployment description, the open distributed environments properties, in conformance with the autonomic computing approach. Our contribution is validated through many experiences in ubiquitous environments and in enterprise services world.LILLE1-Bib. Electronique (590099901) / SudocSudocFranceF

Choquet Optimization using {GAI} Networks for Multiagent/Multicriteria Decision-Making

International audienceThis paper is devoted to preference-based recommendation or configuration in the context of multiagent (or multicriteria) decision making. More precisely, we study the use of decomposable utility functions in the search for Choquet-optimal solutions on combinatorial domains. We consider problems where the alternatives (feasible solutions) are represented as elements of a product set of finite domains and evaluated according to different points of view (agents or criteria) leading to different objectives. Assuming that objectives take the form of GAI-utility functions over attributes, we investigate the use of GAI networks to determine efficiently an element maximizing an overall utility function defined by a Choquet integral

Hierarchical Coding of Letter Strings in the Ventral Stream: Dissecting the Inner Organization of the Visual Word-Form System

Visual word recognition has been proposed to rely on a hierarchy of increasingly complex neuronal detectors, from individual letters to bigrams and morphemes. We used fMRI to test whether such a hierarchy is present in the left occipitotemporal cortex, at the site of the visual word-form area, and with an anterior-to-posterior progression. We exposed adult readers to (1) false-font strings; (2) strings of infrequent letters; (3) strings of frequent letters but rare bigrams; (4) strings with frequent bigrams but rare quadrigrams; (5) strings with frequent quadrigrams; (6) real words. A gradient of selectivity was observed through the entire span of the occipitotemporal cortex, with activation becoming more selective for higher-level stimuli toward the anterior fusiform region. A similar gradient was also seen in left inferior frontoinsular cortex. Those gradients were asymmetrical in favor of the left hemisphere. We conclude that the left occipitotemporal visual word-form area, far from being a homogeneous structure, presents a high degree of functional and spatial hierarchical organization which must result from a tuning process during reading acquisition. © 2007 Elsevier Inc. All rights reserved.Fil: Vinckier, Fabien. Inserm; FranciaFil: Dehaene, Stanislas. Inserm; FranciaFil: Jobert, Antoinette. Inserm; FranciaFil: Dubus, Jean Philippe. Hôpital Universitaire Pitié Salpêtrière; FranciaFil: Sigman, Mariano. Inserm; Francia. Universite Paris-sud Xi; . Cea/dsv; . Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física de Buenos Aires; ArgentinaFil: Cohen, Laurent. Inserm; Francia. Hôpital Universitaire Pitié Salpêtrière; . Cea/dsv

Clinical characteristics of paediatric COVID‐19 patients followed for up to 13 months

International audienc