Study of the impact of tissue density heterogeneities on 3-dimensional abdominal dosimetry: comparison between dose kernel convolution and direct monte carlo methods.

Dose kernel convolution (DK) methods have been proposed to speed up absorbed dose calculations in molecular radionuclide therapy. Our aim was to evaluate the impact of tissue density heterogeneities (TDH) on dosimetry when using a DK method and to propose a simple density-correction method. METHODS: This study has been conducted on 3 clinical cases: case 1, non-Hodgkin lymphoma treated with (131)I-tositumomab; case 2, a neuroendocrine tumor treatment simulated with (177)Lu-peptides; and case 3, hepatocellular carcinoma treated with (90)Y-microspheres. Absorbed dose calculations were performed using a direct Monte Carlo approach accounting for TDH (3D-RD), and a DK approach (VoxelDose, or VD). For each individual voxel, the VD absorbed dose, D(VD), calculated assuming uniform density, was corrected for density, giving D(VDd). The average 3D-RD absorbed dose values, D(3DRD), were compared with D(VD) and D(VDd), using the relative difference Δ(VD/3DRD). At the voxel level, density-binned Δ(VD/3DRD) and Δ(VDd/3DRD) were plotted against ρ and fitted with a linear regression. RESULTS: The D(VD) calculations showed a good agreement with D(3DRD). Δ(VD/3DRD) was less than 3.5%, except for the tumor of case 1 (5.9%) and the renal cortex of case 2 (5.6%). At the voxel level, the Δ(VD/3DRD) range was 0%-14% for cases 1 and 2, and -3% to 7% for case 3. All 3 cases showed a linear relationship between voxel bin-averaged Δ(VD/3DRD) and density, ρ: case 1 (Δ = -0.56ρ + 0.62, R(2) = 0.93), case 2 (Δ = -0.91ρ + 0.96, R(2) = 0.99), and case 3 (Δ = -0.69ρ + 0.72, R(2) = 0.91). The density correction improved the agreement of the DK method with the Monte Carlo approach (Δ(VDd/3DRD) < 1.1%), but with a lesser extent for the tumor of case 1 (3.1%). At the voxel level, the Δ(VDd/3DRD) range decreased for the 3 clinical cases (case 1, -1% to 4%; case 2, -0.5% to 1.5%, and -1.5% to 2%). No more linear regression existed for cases 2 and 3, contrary to case 1 (Δ = 0.41ρ - 0.38, R(2) = 0.88) although the slope in case 1 was less pronounced. CONCLUSION: This study shows a small influence of TDH in the abdominal region for 3 representative clinical cases. A simple density-correction method was proposed and improved the comparison in the absorbed dose calculations when using our voxel S value implementation.

Tissue-specific opposing functions of the inflammasome adaptor ASC in the regulation of epithelial skin carcinogenesis.

A chronic inflammatory microenvironment favors tumor progression through molecular mechanisms that are still incompletely defined. In inflammation-induced skin cancers, IL-1 receptor- or caspase-1-deficient mice, or mice specifically deficient for the inflammasome adaptor protein ASC (apoptosis-associated speck-like protein containing a CARD) in myeloid cells, had reduced tumor incidence, pointing to a role for IL-1 signaling and inflammasome activation in tumor development. However, mice fully deficient for ASC were not protected, and mice specifically deficient for ASC in keratinocytes developed more tumors than controls, suggesting that, in contrast to its proinflammatory role in myeloid cells, ASC acts as a tumor-suppressor in keratinocytes. Accordingly, ASC protein expression was lost in human cutaneous squamous cell carcinoma, but not in psoriatic skin lesions. Stimulation of primary mouse keratinocytes or the human keratinocyte cell line HaCaT with UVB induced an ASC-dependent phosphorylation of p53 and expression of p53 target genes. In HaCaT cells, ASC interacted with p53 at the endogenous level upon UVB irradiation. Thus, ASC in different tissues may influence tumor growth in opposite directions: it has a proinflammatory role in infiltrating cells that favors tumor development, but it also limits keratinocyte proliferation in response to noxious stimuli, possibly through p53 activation, which helps suppressing tumors.

Antagonistic functions of LMNA isoforms in energy expenditure and lifespan.

Alternative RNA processing of LMNA pre-mRNA produces three main protein isoforms, that is, lamin A, progerin, and lamin C. De novo mutations that favor the expression of progerin over lamin A lead to Hutchinson-Gilford progeria syndrome (HGPS), providing support for the involvement of LMNA processing in pathological aging. Lamin C expression is mutually exclusive with the splicing of lamin A and progerin isoforms and occurs by alternative polyadenylation. Here, we investigate the function of lamin C in aging and metabolism using mice that express only this isoform. Intriguingly, these mice live longer, have decreased energy metabolism, increased weight gain, and reduced respiration. In contrast, progerin-expressing mice show increased energy metabolism and are lipodystrophic. Increased mitochondrial biogenesis is found in adipose tissue from HGPS-like mice, whereas lamin C-only mice have fewer mitochondria. Consistently, transcriptome analyses of adipose tissues from HGPS and lamin C-only mice reveal inversely correlated expression of key regulators of energy expenditure, including Pgc1a and Sfrp5. Our results demonstrate that LMNA encodes functionally distinct isoforms that have opposing effects on energy metabolism and lifespan in mammals.

Redundant functions of TCF-1 and LEF-1 during T and NK cell development, but unique role of TCF-1 for Ly49 NK cell receptor acquisition.

Members of the TCF/LEF (T cell factor / lymphoid enhancer factor) family of DNA-binding factors play important roles during embryogenesis, the establishment and/or maintenance of self-renewing tissues such as the immune system and for malignant transformation. Specifically, it has been shown that TCF-1 is required for T cell development. A role for LEF-1 became apparent when mice harbored two hypomorphic TCF-1 alleles and consequently expressed low levels of TCF-1. Here we show that NK cell development is similarly regulated by redundant functions of TCF-1 and LEF-1, whereby TCF-1 contributes significantly more to NK cell development than LEF-1. Despite this role for NK cell development, LEF-1 is not required for the establishment of a repertoire of MHC class I-specific Ly49 receptors on NK cells. The proper formation of this repertoire depends to a large extent on TCF-1. These findings suggest common and distinct functions of TCF-1 and LEF-1 during lymphocyte development.

Functions of the human papillomavirus type 16 E4 protein

1. Abstract Cervical cancer is thought to be the consequence of infection by human papillomaviruses (HPV). In the majority of cases, DNA from HPV type 16 (HPV16) is found in malignant cervical lesions. The initial steps leading to transformation of an infected cell are not clearly understood but in most cases, disruption and integration of the episomal viral DNA must take place. As a consequence, the E2 and E4 genes are usually not expressed whereas the E6 and E7 oncogenes are highly expressed. However, in a normal infection in which the viral DNA is maintained as an episome, all viral genes are expressed. The pattern according to which the viral proteins are made, and therefore the life cycle of the virus, is tightly linked to the differentiation process of the host keratinocyte. The study of the viral oncogenes E6 and E7 has revealed crucial functions in the process of malignant transformation such as degradation of the p53 tumor suppressor protein, deregulation of the Retinoblastoma protein pathway and activation of the telomerase ribonucleoprotein. All these steps are necessary for cancerous lesions to develop. However, the loss of the E2 gene product seems to be necessary for sufficient expression of E6 and E7 in order to achieve such effects. In normal infections, the E4 protein is made abundantly in the later stages of the viral life cycle. Though extensive amounts of work have been carried out to define the function of E4, it still remains unclear. In this study, several approaches have been used to try and determine the functions of E4. First, a cell-penetrating fusion protein was designed and produced in order to circumvent the chronic difficulties of expressing E4 in mammalian cells. Unfortunately, this approach was not successful due to precipitation of the purified fusion protein. Second, the observation that E4 accumulates in cells having modified their adhesion properties led to the hypothesis that E4 might be involved in the differentiation process of keratinocytes. Preliminary results suggest that E4 triggers differentiation. Last, as E4 has been reported to collapse the cytokeratin network of keratinocytes, a direct approach using atomic force microscopy has allowed us to test the potential modification of mechanical properties of cells harboring reorganized cytokeratin networks. If so, a potential role for E4 in viral particle release could be hypothesized. 2. Résumé Il a été établi que le cancer du col de l'utérus se développe essentiellement à la suite d'une infection par le virus du papillome humain (HPV). Dans la majorité des cas analysés, de l'ADN du HPV de type 16 (HPV16) est détecté. Les étapes initiales de la transformation d'une cellule infectée sont mal connues mais il semble qu'une rupture du génome viral, normalement épisomal, suivi d'une intégration dans le génome de la cellule hôte soient des étapes nécessaires dans la plupart des cas. Or il semble qu'il y ait une sélection pour les cas où l'expression des oncogènes viraux E6 et E7 soit favorisée alors que l'expression des gènes E2 et E4 est en général impossible. Par contre, dans une infection dite normale où le génome viral n'est pas rompu, il n'y pas développement de cancer et tous les gènes viraux sont exprimés. L'ordre dans lequel les protéines virales sont produites, et donc le cycle de réplication du virus, est intimement lié au processus de différentiation de la cellule hôte. L'étude des protéines oncogènes E6 et E7 a révélé des fonctions clés dans le processus de transformation des cellules infectées telles que la dégradation du suppresseur de tumeur p53, la dérégulation de la voie de signalisation Rb ainsi que l'activation de la télomérase. Toutes ces activités sont nécessaires au développement de lésions cancéreuses. Toutefois, il semble que l'expression du gène E2 doit être empêchée afin que suffisamment des protéines E6 et E7 soient produites. Lorsque le gène E2 est exprimé, et donc lorsque le génome viral n'est pas rompu, les protéines E6 et E7 n'entraînent pas de telles conséquences. Le gène E4, qui se trouve dans la séquence codante de E2, a aussi besoin d'un génome viral intact pour être exprimé. Dans une infection normale, le gène E4 est exprimé abondamment dans les dernières étapes de la réplication du virus. Bien que de nombreuses études aient été menées afin de déterminer la fonction virale à E4, aucun résultat n'apparaît évident. Dans ce travail, plusieurs approches ont été utilisées afin d'adresser cette question. Premièrement, une protéine de fusion TAT-E4 a été produite et purifiée. Cette protéine, pouvant entrer dans les cellules vivantes par diffusion au travers de la membrane plasmique, aurait permis d'éviter ainsi les problèmes chroniques rencontrés lors de l'expression de E4 dans les cellules mammifères. Malheureusement, cette stratégie n'a pas pu être utilisée à cause de la précipitation de la protéine purifiée. Ensuite, l'observation que E4 s'accumule dans les cellules ayant modifié leurs propriétés d'adhésion a suggéré que E4 pourrait être impliqué dans le procédé de différentiation des kératinocytes. Des résultats préliminaires supportent cette possibilité. Enfin, il a été montré que E4 pouvait induire une réorganisation du réseau des cytokératines. Une approche directe utilisant le microscope à force atomique nous a ainsi permis de tester une potentielle modification des propriétés mécaniques de cellules ayant modifié leur réseau de cytokératines en présence de E4. Si tel est le cas, un rôle dans la libération de particules virales peut être proposé pour E4.

Combined transcriptomic and proteomic studies reveal non-canonical signaling functions in the jasmonate pathway

Abstract Lipid derived signals mediate many stress and defense responses in multicellular eukaryotes. Among these are the jasmonates, potently active signaling compounds in plants. Jasmonic acid (JA) and 12-oxo-phytodienoic acid (OPDA) are the two best known members of the large jasmonate family. This thesis further investigates their roles as signals using genomic and proteomic approaches. The study is based on a simple genetic model involving two key genes. The first is ALLENE OXIDE SYNTHASE (AOS), encoding the most important enzyme in generating jasmonates. The second is CORONATINE INSENSITIVE 1 (COI1), a gene involved in all currently documented canonical signaling responses. We asked the simple question: do null mutations in AOS and COI1 have analogous effects on the transcriptome ? We found that they do not. If most COI1-dependent genes were also AOS-dependent, the expression of a zinc-finger protein was AOS-dependent but was unaffected by the coi1-1 mutation. We thus supposed that a jasmonate member, most probably OPDA, can alter gene expression partially independently of COI1. Conversely, the expression of at least three genes, one of these is a protein kinase, was shown to be COI1-dependent but did not require a functional AOS protein. We conclude that a non-jasmonate signal might alter gene expression through COIL Proteomic comparison of coi1-1 and aos plants confirmed these observations and highlighted probable protein degradation processes controlled by jasmonates and COI1 in the wounded leaf. This thesis revealed new functions for COI1 and for AOS-generated oxylipins in the jasmonate signaling pathway. Résumé Les signaux dérivés d'acides gras sont des médiateurs de réponses aux stress et de la défense des eucaryotes multicellulaires. Parmi eux, les jasmonates sont de puissants composés de sig¬nalisation chez les plantes. L'acide jasmonique (JA) et l'acide 12-oxo-phytodienoïc (OPDA) sont les deux membres les mieux caractérisés de la grande famille des jasmonates. Cette thèse étudie plus profondément leurs rôles de signalisation en utilisant des approches génomique et protéomique. Cette étude est basée sur un modèle génétique simple n'impliquant que deux gènes. Le premier est PALLENE OXYDE SYNTHASE (AOS) qui encode l'enzyme la plus importante pour la fabrication des jasmonates. Le deuxième est CORONATINE INSENSITIVE 1 (COI1) qui est impliqué dans la totalité des réponses aux jasmonates connues à ce jour. Nous avons posé la question suivante : est-ce que les mutations nulles dans les gènes AOS et COI1 ont des effets analogues sur le transcriptome ? Nous avons trouvé que ce n'était pas le cas. Si la majorité des gènes dépendants de COI1 sont également dépendants d'AOS, l'expression d'un gène codant pour une protéine formée de doigts de zinc n'est pas affectée par la mutation de COI1 tout en étant dépendante d'AOS. Nous avons donc supposé qu'un membre de la famille des jasmonates, probablement OPDA, pouvait modifier l'expression de certains gènes indépendamment de COI1. Inversement, nous avons montré que, tout en étant dépendante de COI1, l'expression d'au moins trois gènes, dont un codant pour une protéine kinase, n'était pas affectée par l'absence d'une protéine AOS fonctionnelle. Nous en avons conclu qu'un signal autre qu'un jasmonate devait modifier l'expression de certains gènes à travers COI1. La comparaison par protéomique de plantes aos et coi1-1 a confirmé ces observations et a mis en évidence un probable processus de dégradation de protéines contrôlé par les jasmonates et COU_ Cette thèse a mis en avant de nouvelles fonctions pour COI1 et pour des oxylipines générées par AOS dans le cadre de la signalisation par les jasmonates.

The Human Mesenchymal Stromal Cell-Derived Osteocyte Capacity to Modulate Dendritic Cell Functions Is Strictly Dependent on the Culture System.

In vitro differentiation of mesenchymal stromal cells (MSC) into osteocytes (human differentiated osteogenic cells, hDOC) before implantation has been proposed to optimize bone regeneration. However, a deep characterization of the immunological properties of DOC, including their effect on dendritic cell (DC) function, is not available. DOC can be used either as cellular suspension (detached, Det-DOC) or as adherent cells implanted on scaffolds (adherent, Adh-DOC). By mimicking in vitro these two different routes of administration, we show that both Det-DOC and Adh-DOC can modulate DC functions. Specifically, the weak downregulation of CD80 and CD86 caused by Det-DOC on DC surface results in a weak modulation of DC functions, which indeed retain a high capacity to induce T-cell proliferation and to generate CD4(+)CD25(+)Foxp3(+) T cells. Moreover, Det-DOC enhance the DC capacity to differentiate CD4(+)CD161(+)CD196(+) Th17-cells by upregulating IL-6 secretion. Conversely, Adh-DOC strongly suppress DC functions by a profound downregulation of CD80 and CD86 on DC as well as by the inhibition of TGF-β production. In conclusion, we demonstrate that different types of DOC cell preparation may have a different impact on the modulation of the host immune system. This finding may have relevant implications for the design of cell-based tissue-engineering strategies.

Error models in hydrogeology applications

Notre consommation en eau souterraine, en particulier comme eau potable ou pour l'irrigation, a considérablement augmenté au cours des années. De nombreux problèmes font alors leur apparition, allant de la prospection de nouvelles ressources à la remédiation des aquifères pollués. Indépendamment du problème hydrogéologique considéré, le principal défi reste la caractérisation des propriétés du sous-sol. Une approche stochastique est alors nécessaire afin de représenter cette incertitude en considérant de multiples scénarios géologiques et en générant un grand nombre de réalisations géostatistiques. Nous rencontrons alors la principale limitation de ces approches qui est le coût de calcul dû à la simulation des processus d'écoulements complexes pour chacune de ces réalisations. Dans la première partie de la thèse, ce problème est investigué dans le contexte de propagation de l'incertitude, oú un ensemble de réalisations est identifié comme représentant les propriétés du sous-sol. Afin de propager cette incertitude à la quantité d'intérêt tout en limitant le coût de calcul, les méthodes actuelles font appel à des modèles d'écoulement approximés. Cela permet l'identification d'un sous-ensemble de réalisations représentant la variabilité de l'ensemble initial. Le modèle complexe d'écoulement est alors évalué uniquement pour ce sousensemble, et, sur la base de ces réponses complexes, l'inférence est faite. Notre objectif est d'améliorer la performance de cette approche en utilisant toute l'information à disposition. Pour cela, le sous-ensemble de réponses approximées et exactes est utilisé afin de construire un modèle d'erreur, qui sert ensuite à corriger le reste des réponses approximées et prédire la réponse du modèle complexe. Cette méthode permet de maximiser l'utilisation de l'information à disposition sans augmentation perceptible du temps de calcul. La propagation de l'incertitude est alors plus précise et plus robuste. La stratégie explorée dans le premier chapitre consiste à apprendre d'un sous-ensemble de réalisations la relation entre les modèles d'écoulement approximé et complexe. Dans la seconde partie de la thèse, cette méthodologie est formalisée mathématiquement en introduisant un modèle de régression entre les réponses fonctionnelles. Comme ce problème est mal posé, il est nécessaire d'en réduire la dimensionnalité. Dans cette optique, l'innovation du travail présenté provient de l'utilisation de l'analyse en composantes principales fonctionnelles (ACPF), qui non seulement effectue la réduction de dimensionnalités tout en maximisant l'information retenue, mais permet aussi de diagnostiquer la qualité du modèle d'erreur dans cet espace fonctionnel. La méthodologie proposée est appliquée à un problème de pollution par une phase liquide nonaqueuse et les résultats obtenus montrent que le modèle d'erreur permet une forte réduction du temps de calcul tout en estimant correctement l'incertitude. De plus, pour chaque réponse approximée, une prédiction de la réponse complexe est fournie par le modèle d'erreur. Le concept de modèle d'erreur fonctionnel est donc pertinent pour la propagation de l'incertitude, mais aussi pour les problèmes d'inférence bayésienne. Les méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) sont les algorithmes les plus communément utilisés afin de générer des réalisations géostatistiques en accord avec les observations. Cependant, ces méthodes souffrent d'un taux d'acceptation très bas pour les problèmes de grande dimensionnalité, résultant en un grand nombre de simulations d'écoulement gaspillées. Une approche en deux temps, le "MCMC en deux étapes", a été introduite afin d'éviter les simulations du modèle complexe inutiles par une évaluation préliminaire de la réalisation. Dans la troisième partie de la thèse, le modèle d'écoulement approximé couplé à un modèle d'erreur sert d'évaluation préliminaire pour le "MCMC en deux étapes". Nous démontrons une augmentation du taux d'acceptation par un facteur de 1.5 à 3 en comparaison avec une implémentation classique de MCMC. Une question reste sans réponse : comment choisir la taille de l'ensemble d'entrainement et comment identifier les réalisations permettant d'optimiser la construction du modèle d'erreur. Cela requiert une stratégie itérative afin que, à chaque nouvelle simulation d'écoulement, le modèle d'erreur soit amélioré en incorporant les nouvelles informations. Ceci est développé dans la quatrième partie de la thèse, oú cette méthodologie est appliquée à un problème d'intrusion saline dans un aquifère côtier. -- Our consumption of groundwater, in particular as drinking water and for irrigation, has considerably increased over the years and groundwater is becoming an increasingly scarce and endangered resource. Nofadays, we are facing many problems ranging from water prospection to sustainable management and remediation of polluted aquifers. Independently of the hydrogeological problem, the main challenge remains dealing with the incomplete knofledge of the underground properties. Stochastic approaches have been developed to represent this uncertainty by considering multiple geological scenarios and generating a large number of realizations. The main limitation of this approach is the computational cost associated with performing complex of simulations in each realization. In the first part of the thesis, we explore this issue in the context of uncertainty propagation, where an ensemble of geostatistical realizations is identified as representative of the subsurface uncertainty. To propagate this lack of knofledge to the quantity of interest (e.g., the concentration of pollutant in extracted water), it is necessary to evaluate the of response of each realization. Due to computational constraints, state-of-the-art methods make use of approximate of simulation, to identify a subset of realizations that represents the variability of the ensemble. The complex and computationally heavy of model is then run for this subset based on which inference is made. Our objective is to increase the performance of this approach by using all of the available information and not solely the subset of exact responses. Two error models are proposed to correct the approximate responses follofing a machine learning approach. For the subset identified by a classical approach (here the distance kernel method) both the approximate and the exact responses are knofn. This information is used to construct an error model and correct the ensemble of approximate responses to predict the "expected" responses of the exact model. The proposed methodology makes use of all the available information without perceptible additional computational costs and leads to an increase in accuracy and robustness of the uncertainty propagation. The strategy explored in the first chapter consists in learning from a subset of realizations the relationship between proxy and exact curves. In the second part of this thesis, the strategy is formalized in a rigorous mathematical framework by defining a regression model between functions. As this problem is ill-posed, it is necessary to reduce its dimensionality. The novelty of the work comes from the use of functional principal component analysis (FPCA), which not only performs the dimensionality reduction while maximizing the retained information, but also allofs a diagnostic of the quality of the error model in the functional space. The proposed methodology is applied to a pollution problem by a non-aqueous phase-liquid. The error model allofs a strong reduction of the computational cost while providing a good estimate of the uncertainty. The individual correction of the proxy response by the error model leads to an excellent prediction of the exact response, opening the door to many applications. The concept of functional error model is useful not only in the context of uncertainty propagation, but also, and maybe even more so, to perform Bayesian inference. Monte Carlo Markov Chain (MCMC) algorithms are the most common choice to ensure that the generated realizations are sampled in accordance with the observations. Hofever, this approach suffers from lof acceptance rate in high dimensional problems, resulting in a large number of wasted of simulations. This led to the introduction of two-stage MCMC, where the computational cost is decreased by avoiding unnecessary simulation of the exact of thanks to a preliminary evaluation of the proposal. In the third part of the thesis, a proxy is coupled to an error model to provide an approximate response for the two-stage MCMC set-up. We demonstrate an increase in acceptance rate by a factor three with respect to one-stage MCMC results. An open question remains: hof do we choose the size of the learning set and identify the realizations to optimize the construction of the error model. This requires devising an iterative strategy to construct the error model, such that, as new of simulations are performed, the error model is iteratively improved by incorporating the new information. This is discussed in the fourth part of the thesis, in which we apply this methodology to a problem of saline intrusion in a coastal aquifer.

Biological interpretation of genome-wide association studies using predicted gene functions.

The main challenge for gaining biological insights from genetic associations is identifying which genes and pathways explain the associations. Here we present DEPICT, an integrative tool that employs predicted gene functions to systematically prioritize the most likely causal genes at associated loci, highlight enriched pathways and identify tissues/cell types where genes from associated loci are highly expressed. DEPICT is not limited to genes with established functions and prioritizes relevant gene sets for many phenotypes.

Investigating the functions of subregions within anterior hippocampus.

Previous functional MRI (fMRI) studies have associated anterior hippocampus with imagining and recalling scenes, imagining the future, recalling autobiographical memories and visual scene perception. We have observed that this typically involves the medial rather than the lateral portion of the anterior hippocampus. Here, we investigated which specific structures of the hippocampus underpin this observation. We had participants imagine novel scenes during fMRI scanning, as well as recall previously learned scenes from two different time periods (one week and 30 min prior to scanning), with analogous single object conditions as baselines. Using an extended segmentation protocol focussing on anterior hippocampus, we first investigated which substructures of the hippocampus respond to scenes, and found both imagination and recall of scenes to be associated with activity in presubiculum/parasubiculum, a region associated with spatial representation in rodents. Next, we compared imagining novel scenes to recall from one week or 30 min before scanning. We expected a strong response to imagining novel scenes and 1-week recall, as both involve constructing scene representations from elements stored across cortex. By contrast, we expected a weaker response to 30-min recall, as representations of these scenes had already been constructed but not yet consolidated. Both imagination and 1-week recall of scenes engaged anterior hippocampal structures (anterior subiculum and uncus respectively), indicating possible roles in scene construction. By contrast, 30-min recall of scenes elicited significantly less activation of anterior hippocampus but did engage posterior CA3. Together, these results elucidate the functions of different parts of the anterior hippocampus, a key brain area about which little is definitely known.