Molecular modeling of peptide-MHC class I complexes : applications to peptide based immunotherapy

Summary The specific CD8+ T cell immune response against tumors relies on the recognition by the T cell receptor (TCR) on cytotoxic T lymphocytes (CTL) of antigenic peptides bound to the class I major histocompatibility complex (MHC) molecule. Such tumor associated antigenic peptides are the focus of tumor immunotherapy with peptide vaccines. The strategy for obtaining an improved immune response often involves the design of modified tumor associated antigenic peptides. Such modifications aim at creating higher affinity and/or degradation resistant peptides and require precise structures of the peptide-MHC class I complex. In addition, the modified peptide must be cross-recognized by CTLs specific for the parental peptide, i.e. preserve the structure of the epitope. Detailed structural information on the modified peptide in complex with MHC is necessary for such predictions. In this thesis, the main focus is the development of theoretical in silico methods for prediction of both structure and cross-reactivity of peptide-MHC class I complexes. Applications of these methods in the context of immunotherapy are also presented. First, a theoretical method for structure prediction of peptide-MHC class I complexes is developed and validated. The approach is based on a molecular dynamics protocol to sample the conformational space of the peptide in its MHC environment. The sampled conformers are evaluated using conformational free energy calculations. The method, which is evaluated for its ability to reproduce 41 X-ray crystallographic structures of different peptide-MHC class I complexes, shows an overall prediction success of 83%. Importantly, in the clinically highly relevant subset of peptide-HLAA*0201 complexes, the prediction success is 100%. Based on these structure predictions, a theoretical approach for prediction of cross-reactivity is developed and validated. This method involves the generation of quantitative structure-activity relationships using three-dimensional molecular descriptors and a genetic neural network. The generated relationships are highly predictive as proved by high cross-validated correlation coefficients (0.78-0.79). Together, the here developed theoretical methods open the door for efficient rational design of improved peptides to be used in immunotherapy. Résumé La réponse immunitaire spécifique contre des tumeurs dépend de la reconnaissance par les récepteurs des cellules T CD8+ de peptides antigéniques présentés par les complexes majeurs d'histocompatibilité (CMH) de classe I. Ces peptides sont utilisés comme cible dans l'immunothérapie par vaccins peptidiques. Afin d'augmenter la réponse immunitaire, les peptides sont modifiés de façon à améliorer l'affinité et/ou la résistance à la dégradation. Ceci nécessite de connaître la structure tridimensionnelle des complexes peptide-CMH. De plus, les peptides modifiés doivent être reconnus par des cellules T spécifiques du peptide natif. La structure de l'épitope doit donc être préservée et des structures détaillées des complexes peptide-CMH sont nécessaires. Dans cette thèse, le thème central est le développement des méthodes computationnelles de prédiction des structures des complexes peptide-CMH classe I et de la reconnaissance croisée. Des applications de ces méthodes de prédiction à l'immunothérapie sont également présentées. Premièrement, une méthode théorique de prédiction des structures des complexes peptide-CMH classe I est développée et validée. Cette méthode est basée sur un échantillonnage de l'espace conformationnel du peptide dans le contexte du récepteur CMH classe I par dynamique moléculaire. Les conformations sont évaluées par leurs énergies libres conformationnelles. La méthode est validée par sa capacité à reproduire 41 structures des complexes peptide-CMH classe I obtenues par cristallographie aux rayons X. Le succès prédictif général est de 83%. Pour le sous-groupe HLA-A*0201 de complexes de grande importance pour l'immunothérapie, ce succès est de 100%. Deuxièmement, à partir de ces structures prédites in silico, une méthode théorique de prédiction de la reconnaissance croisée est développée et validée. Celle-ci consiste à générer des relations structure-activité quantitatives en utilisant des descripteurs moléculaires tridimensionnels et un réseau de neurones couplé à un algorithme génétique. Les relations générées montrent une capacité de prédiction remarquable avec des valeurs de coefficients de corrélation de validation croisée élevées (0.78-0.79). Les méthodes théoriques développées dans le cadre de cette thèse ouvrent la voie du design de vaccins peptidiques améliorés.

Cheminformatic studies of molecular properties and their influence on bioactivity in the context of drug discovery

Molecular shape has long been known to be an important property for the process of molecular recognition. Previous studies postulated the existence of a drug-like shape space that could be used to artificially bias the composition of screening libraries, with the aim to increase the chance of success in Hit Identification. In this work, it was analysed to which extend this assumption holds true. Normalized Principal Moments of Inertia Ratios (NPRs) have been used to describe the molecular shape of small molecules. It was investigated, whether active molecules of diverse targets are located in preferred subspaces of the NPR shape space. Results illustrated a significantly stronger clustering than could be expected by chance, with parts of the space unlikely to be occupied by active compounds. Furthermore, a strong enrichment of elongated, rather flat shapes could be observed, while globular compounds were highly underrepresented. This was confirmed for a wide range of small molecule datasets from different origins. Active compounds exhibited a high overlap in their shape distributions across different targets, making a purely shape­ based discrimination very difficult. An additional perspective was provided by comparing the shapes of protein binding pockets with those of their respective ligands. Although more globular than their ligands, it was observed that binding sites shapes exhibited a similarly skewed distribution in shape space: spherical shapes were highly underrepresented. This was different for unoccupied binding pockets of smaller size. These were on the contrary identified to possess a more globular shape. The relation between shape complementarity and exhibited bioactivity was analysed; a moderate correlation between bioactivity and parameters including pocket coverage, distance in shape space, and others could be identified, which reflects the importance of shape complementarity. However, this also suggests that other aspects are of relevance for molecular recognition. A subsequent analysis assessed if and how shape and volume information retrieved from pocket or respective reference ligands could be used as a pre-filter in a virtual screening approach. ln Lead Optimization compounds need to get optimized with respect to a variety of pararneters. Here, the availability of past success stories is very valuable, as they can guide medicinal chemists during their analogue synthesis plans. However, although of tremendous interest for the public domain, so far only large corporations had the ability to mine historical knowledge in their proprietary databases. With the aim to provide such information, the SwissBioisostere database was developed and released during this thesis. This database contains information on 21,293,355 performed substructural exchanges, corresponding to 5,586,462 unique replacements that have been measured in 35,039 assays against 1,948 molecular targets representing 30 target classes, and on their impact on bioactivity . A user-friendly interface was developed that provides facile access to these data and is accessible at http//www.swissbioisostere.ch. The ChEMBL database was used as primary data source of bioactivity information. Matched molecular pairs have been identified in the extracted and cleaned data. Success-based scores were developed and integrated into the database to allow re-ranking of proposed replacements by their past outcomes. It was analysed to which degree these scores correlate with chemical similarity of the underlying fragments. An unexpectedly weak relationship was detected and further investigated. Use cases of this database were envisioned, and functionalities implemented accordingly: replacement outcomes are aggregatable at the assay level, and it was shawn that an aggregation at the target or target class level could also be performed, but should be accompanied by a careful case-by-case assessment. It was furthermore observed that replacement success depends on the activity of the starting compound A within a matched molecular pair A-B. With increasing potency the probability to lose bioactivity through any substructural exchange was significantly higher than in low affine binders. A potential existence of a publication bias could be refuted. Furthermore, often performed medicinal chemistry strategies for structure-activity-relationship exploration were analysed using the acquired data. Finally, data originating from pharmaceutical companies were compared with those reported in the literature. It could be seen that industrial medicinal chemistry can access replacement information not available in the public domain. In contrast, a large amount of often-performed replacements within companies could also be identified in literature data. Preferences for particular replacements differed between these two sources. The value of combining different endpoints in an evaluation of molecular replacements was investigated. The performed studies highlighted furthermore that there seem to exist no universal substructural replacement that always retains bioactivity irrespective of the biological environment. A generalization of bioisosteric replacements seems therefore not possible. - La forme tridimensionnelle des molécules a depuis longtemps été reconnue comme une propriété importante pour le processus de reconnaissance moléculaire. Des études antérieures ont postulé que les médicaments occupent préférentiellement un sous-ensemble de l'espace des formes des molécules. Ce sous-ensemble pourrait être utilisé pour biaiser la composition de chimiothèques à cribler, dans le but d'augmenter les chances d'identifier des Hits. L'analyse et la validation de cette assertion fait l'objet de cette première partie. Les Ratios de Moments Principaux d'Inertie Normalisés (RPN) ont été utilisés pour décrire la forme tridimensionnelle de petites molécules de type médicament. Il a été étudié si les molécules actives sur des cibles différentes se co-localisaient dans des sous-espaces privilégiés de l'espace des formes. Les résultats montrent des regroupements de molécules incompatibles avec une répartition aléatoire, avec certaines parties de l'espace peu susceptibles d'être occupées par des composés actifs. Par ailleurs, un fort enrichissement en formes allongées et plutôt plates a pu être observé, tandis que les composés globulaires étaient fortement sous-représentés. Cela a été confirmé pour un large ensemble de compilations de molécules d'origines différentes. Les distributions de forme des molécules actives sur des cibles différentes se recoupent largement, rendant une discrimination fondée uniquement sur la forme très difficile. Une perspective supplémentaire a été ajoutée par la comparaison des formes des ligands avec celles de leurs sites de liaison (poches) dans leurs protéines respectives. Bien que plus globulaires que leurs ligands, il a été observé que les formes des poches présentent une distribution dans l'espace des formes avec le même type d'asymétrie que celle observée pour les ligands: les formes sphériques sont fortement sous­ représentées. Un résultat différent a été obtenu pour les poches de plus petite taille et cristallisées sans ligand: elles possédaient une forme plus globulaire. La relation entre complémentarité de forme et bioactivité a été également analysée; une corrélation modérée entre bioactivité et des paramètres tels que remplissage de poche, distance dans l'espace des formes, ainsi que d'autres, a pu être identifiée. Ceci reflète l'importance de la complémentarité des formes, mais aussi l'implication d'autres facteurs. Une analyse ultérieure a évalué si et comment la forme et le volume d'une poche ou de ses ligands de référence pouvaient être utilisés comme un pré-filtre dans une approche de criblage virtuel. Durant l'optimisation d'un Lead, de nombreux paramètres doivent être optimisés simultanément. Dans ce contexte, la disponibilité d'exemples d'optimisations réussies est précieuse, car ils peuvent orienter les chimistes médicinaux dans leurs plans de synthèse par analogie. Cependant, bien que d'un extrême intérêt pour les chercheurs dans le domaine public, seules les grandes sociétés pharmaceutiques avaient jusqu'à présent la capacité d'exploiter de telles connaissances au sein de leurs bases de données internes. Dans le but de remédier à cette limitation, la base de données SwissBioisostere a été élaborée et publiée dans le domaine public au cours de cette thèse. Cette base de données contient des informations sur 21 293 355 échanges sous-structuraux observés, correspondant à 5 586 462 remplacements uniques mesurés dans 35 039 tests contre 1948 cibles représentant 30 familles, ainsi que sur leur impact sur la bioactivité. Une interface a été développée pour permettre un accès facile à ces données, accessible à http:/ /www.swissbioisostere.ch. La base de données ChEMBL a été utilisée comme source de données de bioactivité. Une version modifiée de l'algorithme de Hussain et Rea a été implémentée pour identifier les Matched Molecular Pairs (MMP) dans les données préparées au préalable. Des scores de succès ont été développés et intégrés dans la base de données pour permettre un reclassement des remplacements proposés selon leurs résultats précédemment observés. La corrélation entre ces scores et la similarité chimique des fragments correspondants a été étudiée. Une corrélation plus faible qu'attendue a été détectée et analysée. Différents cas d'utilisation de cette base de données ont été envisagés, et les fonctionnalités correspondantes implémentées: l'agrégation des résultats de remplacement est effectuée au niveau de chaque test, et il a été montré qu'elle pourrait également être effectuée au niveau de la cible ou de la classe de cible, sous réserve d'une analyse au cas par cas. Il a en outre été constaté que le succès d'un remplacement dépend de l'activité du composé A au sein d'une paire A-B. Il a été montré que la probabilité de perdre la bioactivité à la suite d'un remplacement moléculaire quelconque est plus importante au sein des molécules les plus actives que chez les molécules de plus faible activité. L'existence potentielle d'un biais lié au processus de publication par articles a pu être réfutée. En outre, les stratégies fréquentes de chimie médicinale pour l'exploration des relations structure-activité ont été analysées à l'aide des données acquises. Enfin, les données provenant des compagnies pharmaceutiques ont été comparées à celles reportées dans la littérature. Il a pu être constaté que les chimistes médicinaux dans l'industrie peuvent accéder à des remplacements qui ne sont pas disponibles dans le domaine public. Par contre, un grand nombre de remplacements fréquemment observés dans les données de l'industrie ont également pu être identifiés dans les données de la littérature. Les préférences pour certains remplacements particuliers diffèrent entre ces deux sources. L'intérêt d'évaluer les remplacements moléculaires simultanément selon plusieurs paramètres (bioactivité et stabilité métabolique par ex.) a aussi été étudié. Les études réalisées ont souligné qu'il semble n'exister aucun remplacement sous-structural universel qui conserve toujours la bioactivité quel que soit le contexte biologique. Une généralisation des remplacements bioisostériques ne semble donc pas possible.

Voir le monde à travers les lunettes du métacontraste : un modèle mathématique inspiré de la psychologie sociale

Résumé La théorie de l'autocatégorisation est une théorie de psychologie sociale qui porte sur la relation entre l'individu et le groupe. Elle explique le comportement de groupe par la conception de soi et des autres en tant que membres de catégories sociales, et par l'attribution aux individus des caractéristiques prototypiques de ces catégories. Il s'agit donc d'une théorie de l'individu qui est censée expliquer des phénomènes collectifs. Les situations dans lesquelles un grand nombre d'individus interagissent de manière non triviale génèrent typiquement des comportements collectifs complexes qui sont difficiles à prévoir sur la base des comportements individuels. La simulation informatique de tels systèmes est un moyen fiable d'explorer de manière systématique la dynamique du comportement collectif en fonction des spécifications individuelles. Dans cette thèse, nous présentons un modèle formel d'une partie de la théorie de l'autocatégorisation appelée principe du métacontraste. À partir de la distribution d'un ensemble d'individus sur une ou plusieurs dimensions comparatives, le modèle génère les catégories et les prototypes associés. Nous montrons que le modèle se comporte de manière cohérente par rapport à la théorie et est capable de répliquer des données expérimentales concernant divers phénomènes de groupe, dont par exemple la polarisation. De plus, il permet de décrire systématiquement les prédictions de la théorie dont il dérive, notamment dans des situations nouvelles. Au niveau collectif, plusieurs dynamiques peuvent être observées, dont la convergence vers le consensus, vers une fragmentation ou vers l'émergence d'attitudes extrêmes. Nous étudions également l'effet du réseau social sur la dynamique et montrons qu'à l'exception de la vitesse de convergence, qui augmente lorsque les distances moyennes du réseau diminuent, les types de convergences dépendent peu du réseau choisi. Nous constatons d'autre part que les individus qui se situent à la frontière des groupes (dans le réseau social ou spatialement) ont une influence déterminante sur l'issue de la dynamique. Le modèle peut par ailleurs être utilisé comme un algorithme de classification automatique. Il identifie des prototypes autour desquels sont construits des groupes. Les prototypes sont positionnés de sorte à accentuer les caractéristiques typiques des groupes, et ne sont pas forcément centraux. Enfin, si l'on considère l'ensemble des pixels d'une image comme des individus dans un espace de couleur tridimensionnel, le modèle fournit un filtre qui permet d'atténuer du bruit, d'aider à la détection d'objets et de simuler des biais de perception comme l'induction chromatique. Abstract Self-categorization theory is a social psychology theory dealing with the relation between the individual and the group. It explains group behaviour through self- and others' conception as members of social categories, and through the attribution of the proto-typical categories' characteristics to the individuals. Hence, it is a theory of the individual that intends to explain collective phenomena. Situations involving a large number of non-trivially interacting individuals typically generate complex collective behaviours, which are difficult to anticipate on the basis of individual behaviour. Computer simulation of such systems is a reliable way of systematically exploring the dynamics of the collective behaviour depending on individual specifications. In this thesis, we present a formal model of a part of self-categorization theory named metacontrast principle. Given the distribution of a set of individuals on one or several comparison dimensions, the model generates categories and their associated prototypes. We show that the model behaves coherently with respect to the theory and is able to replicate experimental data concerning various group phenomena, for example polarization. Moreover, it allows to systematically describe the predictions of the theory from which it is derived, specially in unencountered situations. At the collective level, several dynamics can be observed, among which convergence towards consensus, towards frag-mentation or towards the emergence of extreme attitudes. We also study the effect of the social network on the dynamics and show that, except for the convergence speed which raises as the mean distances on the network decrease, the observed convergence types do not depend much on the chosen network. We further note that individuals located at the border of the groups (whether in the social network or spatially) have a decisive influence on the dynamics' issue. In addition, the model can be used as an automatic classification algorithm. It identifies prototypes around which groups are built. Prototypes are positioned such as to accentuate groups' typical characteristics and are not necessarily central. Finally, if we consider the set of pixels of an image as individuals in a three-dimensional color space, the model provides a filter that allows to lessen noise, to help detecting objects and to simulate perception biases such as chromatic induction.

System-level Support for Mobile Ad hoc Communications: an Algorithmic & Practical Approach

A mobile ad hoc network (MANET) is a decentralized and infrastructure-less network. This thesis aims to provide support at the system-level for developers of applications or protocols in such networks. To do this, we propose contributions in both the algorithmic realm and in the practical realm. In the algorithmic realm, we contribute to the field by proposing different context-aware broadcast and multicast algorithms in MANETs, namely six-shot broadcast, six-shot multicast, PLAN-B and ageneric algorithmic approach to optimize the power consumption of existing algorithms. For each algorithm we propose, we compare it to existing algorithms that are either probabilistic or context-aware, and then we evaluate their performance based on simulations. We demonstrate that in some cases, context-aware information, such as location or signal-strength, can improve the effciency. In the practical realm, we propose a testbed framework, namely ManetLab, to implement and to deploy MANET-specific protocols, and to evaluate their performance. This testbed framework aims to increase the accuracy of performance evaluation compared to simulations, while keeping the ease of use offered by the simulators to reproduce a performance evaluation. By evaluating the performance of different probabilistic algorithms with ManetLab, we observe that both simulations and testbeds should be used in a complementary way. In addition to the above original contributions, we also provide two surveys about system-level support for ad hoc communications in order to establish a state of the art. The first is about existing broadcast algorithms and the second is about existing middleware solutions and the way they deal with privacy and especially with location privacy. - Un réseau mobile ad hoc (MANET) est un réseau avec une architecture décentralisée et sans infrastructure. Cette thèse vise à fournir un support adéquat, au niveau système, aux développeurs d'applications ou de protocoles dans de tels réseaux. Dans ce but, nous proposons des contributions à la fois dans le domaine de l'algorithmique et dans celui de la pratique. Nous contribuons au domaine algorithmique en proposant différents algorithmes de diffusion dans les MANETs, algorithmes qui sont sensibles au contexte, à savoir six-shot broadcast,six-shot multicast, PLAN-B ainsi qu'une approche générique permettant d'optimiser la consommation d'énergie de ces algorithmes. Pour chaque algorithme que nous proposons, nous le comparons à des algorithmes existants qui sont soit probabilistes, soit sensibles au contexte, puis nous évaluons leurs performances sur la base de simulations. Nous montrons que, dans certains cas, des informations liées au contexte, telles que la localisation ou l'intensité du signal, peuvent améliorer l'efficience de ces algorithmes. Sur le plan pratique, nous proposons une plateforme logicielle pour la création de bancs d'essai, intitulé ManetLab, permettant d'implémenter, et de déployer des protocoles spécifiques aux MANETs, de sorte à évaluer leur performance. Cet outil logiciel vise à accroître la précision desévaluations de performance comparativement à celles fournies par des simulations, tout en conservant la facilité d'utilisation offerte par les simulateurs pour reproduire uneévaluation de performance. En évaluant les performances de différents algorithmes probabilistes avec ManetLab, nous observons que simulateurs et bancs d'essai doivent être utilisés de manière complémentaire. En plus de ces contributions principales, nous fournissons également deux états de l'art au sujet du support nécessaire pour les communications ad hoc. Le premier porte sur les algorithmes de diffusion existants et le second sur les solutions de type middleware existantes et la façon dont elles traitent de la confidentialité, en particulier celle de la localisation.

Community Policing in Switzerland's Major Urban Areas: An Observational Study of the Implementation and Impact Using Geospatial Data Mining

La présente étude est à la fois une évaluation du processus de la mise en oeuvre et des impacts de la police de proximité dans les cinq plus grandes zones urbaines de Suisse - Bâle, Berne, Genève, Lausanne et Zurich. La police de proximité (community policing) est à la fois une philosophie et une stratégie organisationnelle qui favorise un partenariat renouvelé entre la police et les communautés locales dans le but de résoudre les problèmes relatifs à la sécurité et à l'ordre public. L'évaluation de processus a analysé des données relatives aux réformes internes de la police qui ont été obtenues par l'intermédiaire d'entretiens semi-structurés avec des administrateurs clés des cinq départements de police, ainsi que dans des documents écrits de la police et d'autres sources publiques. L'évaluation des impacts, quant à elle, s'est basée sur des variables contextuelles telles que des statistiques policières et des données de recensement, ainsi que sur des indicateurs d'impacts construit à partir des données du Swiss Crime Survey (SCS) relatives au sentiment d'insécurité, à la perception du désordre public et à la satisfaction de la population à l'égard de la police. Le SCS est un sondage régulier qui a permis d'interroger des habitants des cinq grandes zones urbaines à plusieurs reprises depuis le milieu des années 1980. L'évaluation de processus a abouti à un « Calendrier des activités » visant à créer des données de panel permettant de mesurer les progrès réalisés dans la mise en oeuvre de la police de proximité à l'aide d'une grille d'évaluation à six dimensions à des intervalles de cinq ans entre 1990 et 2010. L'évaluation des impacts, effectuée ex post facto, a utilisé un concept de recherche non-expérimental (observational design) dans le but d'analyser les impacts de différents modèles de police de proximité dans des zones comparables à travers les cinq villes étudiées. Les quartiers urbains, délimités par zone de code postal, ont ainsi été regroupés par l'intermédiaire d'une typologie réalisée à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (machine learning). Des algorithmes supervisés et non supervisés ont été utilisés sur les données à haute dimensionnalité relatives à la criminalité, à la structure socio-économique et démographique et au cadre bâti dans le but de regrouper les quartiers urbains les plus similaires dans des clusters. D'abord, les cartes auto-organisatrices (self-organizing maps) ont été utilisées dans le but de réduire la variance intra-cluster des variables contextuelles et de maximiser simultanément la variance inter-cluster des réponses au sondage. Ensuite, l'algorithme des forêts d'arbres décisionnels (random forests) a permis à la fois d'évaluer la pertinence de la typologie de quartier élaborée et de sélectionner les variables contextuelles clés afin de construire un modèle parcimonieux faisant un minimum d'erreurs de classification. Enfin, pour l'analyse des impacts, la méthode des appariements des coefficients de propension (propensity score matching) a été utilisée pour équilibrer les échantillons prétest-posttest en termes d'âge, de sexe et de niveau d'éducation des répondants au sein de chaque type de quartier ainsi identifié dans chacune des villes, avant d'effectuer un test statistique de la différence observée dans les indicateurs d'impacts. De plus, tous les résultats statistiquement significatifs ont été soumis à une analyse de sensibilité (sensitivity analysis) afin d'évaluer leur robustesse face à un biais potentiel dû à des covariables non observées. L'étude relève qu'au cours des quinze dernières années, les cinq services de police ont entamé des réformes majeures de leur organisation ainsi que de leurs stratégies opérationnelles et qu'ils ont noué des partenariats stratégiques afin de mettre en oeuvre la police de proximité. La typologie de quartier développée a abouti à une réduction de la variance intra-cluster des variables contextuelles et permet d'expliquer une partie significative de la variance inter-cluster des indicateurs d'impacts avant la mise en oeuvre du traitement. Ceci semble suggérer que les méthodes de géocomputation aident à équilibrer les covariables observées et donc à réduire les menaces relatives à la validité interne d'un concept de recherche non-expérimental. Enfin, l'analyse des impacts a révélé que le sentiment d'insécurité a diminué de manière significative pendant la période 2000-2005 dans les quartiers se trouvant à l'intérieur et autour des centres-villes de Berne et de Zurich. Ces améliorations sont assez robustes face à des biais dus à des covariables inobservées et covarient dans le temps et l'espace avec la mise en oeuvre de la police de proximité. L'hypothèse alternative envisageant que les diminutions observées dans le sentiment d'insécurité soient, partiellement, un résultat des interventions policières de proximité semble donc être aussi plausible que l'hypothèse nulle considérant l'absence absolue d'effet. Ceci, même si le concept de recherche non-expérimental mis en oeuvre ne peut pas complètement exclure la sélection et la régression à la moyenne comme explications alternatives. The current research project is both a process and impact evaluation of community policing in Switzerland's five major urban areas - Basel, Bern, Geneva, Lausanne, and Zurich. Community policing is both a philosophy and an organizational strategy that promotes a renewed partnership between the police and the community to solve problems of crime and disorder. The process evaluation data on police internal reforms were obtained through semi-structured interviews with key administrators from the five police departments as well as from police internal documents and additional public sources. The impact evaluation uses official crime records and census statistics as contextual variables as well as Swiss Crime Survey (SCS) data on fear of crime, perceptions of disorder, and public attitudes towards the police as outcome measures. The SCS is a standing survey instrument that has polled residents of the five urban areas repeatedly since the mid-1980s. The process evaluation produced a "Calendar of Action" to create panel data to measure community policing implementation progress over six evaluative dimensions in intervals of five years between 1990 and 2010. The impact evaluation, carried out ex post facto, uses an observational design that analyzes the impact of the different community policing models between matched comparison areas across the five cities. Using ZIP code districts as proxies for urban neighborhoods, geospatial data mining algorithms serve to develop a neighborhood typology in order to match the comparison areas. To this end, both unsupervised and supervised algorithms are used to analyze high-dimensional data on crime, the socio-economic and demographic structure, and the built environment in order to classify urban neighborhoods into clusters of similar type. In a first step, self-organizing maps serve as tools to develop a clustering algorithm that reduces the within-cluster variance in the contextual variables and simultaneously maximizes the between-cluster variance in survey responses. The random forests algorithm then serves to assess the appropriateness of the resulting neighborhood typology and to select the key contextual variables in order to build a parsimonious model that makes a minimum of classification errors. Finally, for the impact analysis, propensity score matching methods are used to match the survey respondents of the pretest and posttest samples on age, gender, and their level of education for each neighborhood type identified within each city, before conducting a statistical test of the observed difference in the outcome measures. Moreover, all significant results were subjected to a sensitivity analysis to assess the robustness of these findings in the face of potential bias due to some unobserved covariates. The study finds that over the last fifteen years, all five police departments have undertaken major reforms of their internal organization and operating strategies and forged strategic partnerships in order to implement community policing. The resulting neighborhood typology reduced the within-cluster variance of the contextual variables and accounted for a significant share of the between-cluster variance in the outcome measures prior to treatment, suggesting that geocomputational methods help to balance the observed covariates and hence to reduce threats to the internal validity of an observational design. Finally, the impact analysis revealed that fear of crime dropped significantly over the 2000-2005 period in the neighborhoods in and around the urban centers of Bern and Zurich. These improvements are fairly robust in the face of bias due to some unobserved covariate and covary temporally and spatially with the implementation of community policing. The alternative hypothesis that the observed reductions in fear of crime were at least in part a result of community policing interventions thus appears at least as plausible as the null hypothesis of absolutely no effect, even if the observational design cannot completely rule out selection and regression to the mean as alternative explanations.

Major impact of body position on arterial stiffness indices derived from radial applanation tonometry in pregnant and non pregnant woman

Pendant la grossesse, la pression artérielle reste stable malgré une nette augmentation du volume d'éjection systolique et du débit cardiaque. Cette stabilité vient d'un côté d'une vasodilatation périphérique entraînant une diminution des résistances périphériques et d'un autre côté d'une moindre rigidité des principales artères notamment l'aorte. En conséquence, l'amplitude des ondes de pouls est atténuée, de même que leur vitesse de propagation dans le sens tant antérogade que rétrograde (ondes réfléchies). Les ondes réfléchies tendent ainsi à atteindre l'aorte ascendante plus tard durant la systole, voire durant la diastole, ce qui peut contribuer à diminuer la pression puisée. La prééclampsie perturbe massivement ce processus d'adaptation. Il s'agit d'une maladie hypertensive de la grossesse engendrant une importante morbidité et mortalité néonatale et maternelle. Il est à remarquer que la diminution de la rigidité artérielle n'est pas observée chez les patientes atteintes avec pour conséquence une forte augmentation de la pression systolique centrale (aortique) par les ondes réfléchies. Ce fait a été établi grâce à l'existence de la tonométrie d'aplanation, une méthode permettant l'évaluation non invasive de l'onde de pouls centrale. Dans cette méthode, un senseur de pression piézo-électrique permet de capter l'onde de pouls périphérique, le plus souvent sur l'artère radiale. Par la suite, un algorithme validé permet d'en déduire la forme de l'onde de pouls centrale et de visualiser à quel moment du cycle cardiaque s'y ajoutent les ondes réfléchies. Plusieurs études font état d'une forte augmentation de la pression systolique centrale par les ondes réfléchies chez les patientes atteintes de prééclampsie, suggérant l'utilisation de cette méthode pour le diagnostic et le monitoring voire pour le dépistage de ces patientes. Pour atteindre ce but, il est nécessaire d'établir des normes en rapport notamment avec l'âge gestationnel. Dans la littérature, les données pertinentes actuellement disponibles sont variables, voire contradictoires. Par exemple, les ondes réfléchies proéminentes dans la partie diastolique de l'onde de pouls centrale disparaissaient chez des patientes enceintes au 3eme trimestre comparées à des contrôles non enceintes dans une étude lausannoise, alors que deux autres études présentent l'observation contraire. Autre exemple, certains auteurs décrivent une diminution progressive de l'augmentation systolique jusqu'à l'accouchement alors que d'autres rapportent un nadir aux environs du 6ème mois, suivi d'un retour à des valeurs plus élevées en fin de grossesse. Les mesures effectuées dans toutes ces études différaient dans leur exécution, les patientes étant notamment dans des postions corporelles différentes (couchées, semi-couchées, assises, en décubitus latéral). Or nous savons que le status hémodynamique est très sensible aux changements de position, particulièrement durant la grossesse où l'utérus gravide est susceptible d'avoir des interactions mécaniques avec les veines et possiblement les artères abdominales. Ces différences méthodologiques pourraient donc expliquer, au moins en partie, l'hétérogénéité des résultats concernant l'onde de pouls chez la femme enceinte, ce qui à notre connaissance n'a jamais été exploré. Nous avons mesuré l'onde de pouls dans les positions assise et couchée chez des femmes enceintes, au 3eme trimestre d'une grossesse non compliquée, et nous avons effectué une comparaison avec des données similaire obtenues chez des femmes non enceintes en bonne santé habituelle. Les résultats montrent que la position du corps a un impact majeur sur la forme de l'onde de pouls centrale. Comparée à la position assise, la position couchée se caractérise par une moindre augmentation systolique et, par contraste, une augmentation diastolique plus marquée. De manière inattendue, cet effet s'observe aussi bien en présence qu'en l'absence de grossesse, suggérant que la cause première n'en réside pas dans les interactions mécaniques de l'utérus gravide avec les vaisseaux sanguins abdominaux. Nos observations pourraient par contre être expliquées par l'influence de la position du corps, via un phénomène hydrostatique simple, sur la pression transmurale des artères éloignées du coeur, tout particulièrement celles des membres inférieurs et de l'étage abdominal. En position verticale, ces vaisseaux augmenteraient leur rigidité pour résister à la distension de leur paroi, ce qui y accroîtrait la vitesse de propagation des ondes de pression. En l'état, cette explication reste hypothétique. Mais quoi qu'il en soit, nos résultats expliquent certaines discordances entre les études conduites à ce jour pour caractériser l'influence de la grossesse physiologique sur la forme de l'onde de pouls central. De plus, ils indiquent que la position du corps doit être prise en compte lors de toute investigation utilisant la tonométrie d'applanation pour déterminer la rigidité des artères chez les jeunes femmes enceintes ou non. Il sera aussi nécessaire d'en tenir compte pour établir des normes en vue d'une utilisation de la tonométrie d'aplanation pour dépister ou suivre les patientes atteintes de prééclampsie. Il serait enfin intéressant d'évaluer si l'effet de la position sur la forme de l'onde de pouls central existe également dans l'autre sexe et chez des personnes plus âgées.

Improving telecommunication security level by integrating quantum key distribution in communication protocols

Résumé La cryptographie classique est basée sur des concepts mathématiques dont la sécurité dépend de la complexité du calcul de l'inverse des fonctions. Ce type de chiffrement est à la merci de la puissance de calcul des ordinateurs ainsi que la découverte d'algorithme permettant le calcul des inverses de certaines fonctions mathématiques en un temps «raisonnable ». L'utilisation d'un procédé dont la sécurité est scientifiquement prouvée s'avère donc indispensable surtout les échanges critiques (systèmes bancaires, gouvernements,...). La cryptographie quantique répond à ce besoin. En effet, sa sécurité est basée sur des lois de la physique quantique lui assurant un fonctionnement inconditionnellement sécurisé. Toutefois, l'application et l'intégration de la cryptographie quantique sont un souci pour les développeurs de ce type de solution. Cette thèse justifie la nécessité de l'utilisation de la cryptographie quantique. Elle montre que le coût engendré par le déploiement de cette solution est justifié. Elle propose un mécanisme simple et réalisable d'intégration de la cryptographie quantique dans des protocoles de communication largement utilisés comme les protocoles PPP, IPSec et le protocole 802.1li. Des scénarios d'application illustrent la faisabilité de ces solutions. Une méthodologie d'évaluation, selon les critères communs, des solutions basées sur la cryptographie quantique est également proposée dans ce document. Abstract Classical cryptography is based on mathematical functions. The robustness of a cryptosystem essentially depends on the difficulty of computing the inverse of its one-way function. There is no mathematical proof that establishes whether it is impossible to find the inverse of a given one-way function. Therefore, it is mandatory to use a cryptosystem whose security is scientifically proven (especially for banking, governments, etc.). On the other hand, the security of quantum cryptography can be formally demonstrated. In fact, its security is based on the laws of physics that assure the unconditional security. How is it possible to use and integrate quantum cryptography into existing solutions? This thesis proposes a method to integrate quantum cryptography into existing communication protocols like PPP, IPSec and the 802.l1i protocol. It sketches out some possible scenarios in order to prove the feasibility and to estimate the cost of such scenarios. Directives and checkpoints are given to help in certifying quantum cryptography solutions according to Common Criteria.

Budgeting rockfall and modeling sedimentary delivery in torrent systems

This thesis is a compilation of projects to study sediment processes recharging debris flow channels. These works, conducted during my stay at the University of Lausanne, focus in the geological and morphological implications of torrent catchments to characterize debris supply, a fundamental element to predict debris flows. Other aspects of sediment dynamics are considered, e.g. the coupling headwaters - torrent, as well as the development of a modeling software that simulates sediment transfer in torrent systems. The sediment activity at Manival, an active torrent system of the northern French Alps, was investigated using terrestrial laser scanning and supplemented with geostructural investigations and a survey of sediment transferred in the main torrent. A full year of sediment flux could be observed, which coincided with two debris flows and several bedload transport events. This study revealed that both debris flows generated in the torrent and were preceded in time by recharge of material from the headwaters. Debris production occurred mostly during winter - early spring time and was caused by large slope failures. Sediment transfers were more puzzling, occurring almost exclusively in early spring subordinated to runoffconditions and in autumn during long rainfall. Intense rainstorms in summer did not affect debris storage that seems to rely on the stability of debris deposits. The morpho-geological implication in debris supply was evaluated using DEM and field surveys. A slope angle-based classification of topography could characterize the mode of debris production and transfer. A slope stability analysis derived from the structures in rock mass could assess susceptibility to failure. The modeled rockfall source areas included more than 97% of the recorded events and the sediment budgets appeared to be correlated to the density of potential slope failure. This work showed that the analysis of process-related terrain morphology and of susceptibility to slope failure document the sediment dynamics to quantitatively assess erosion zones leading to debris flow activity. The development of erosional landforms was evaluated by analyzing their geometry with the orientations of potential rock slope failure and with the direction of the maximum joint frequency. Structure in rock mass, but in particular wedge failure and the dominant discontinuities, appear as a first-order control of erosional mechanisms affecting bedrock- dominated catchment. They represent some weaknesses that are exploited primarily by mass wasting processes and erosion, promoting not only the initiation of rock couloirs and gullies, but also their propagation. Incorporating the geological control in geomorphic processes contributes to better understand the landscape evolution of active catchments. A sediment flux algorithm was implemented in a sediment cascade model that discretizes the torrent catchment in channel reaches and individual process-response systems. Each conceptual element includes in simple manner geomorphological and sediment flux information derived from GIS complemented with field mapping. This tool enables to simulate sediment transfers in channels considering evolving debris supply and conveyance, and helps reducing the uncertainty inherent to sediment budget prediction in torrent systems. Cette thèse est un recueil de projets d'études des processus de recharges sédimentaires des chenaux torrentiels. Ces travaux, réalisés lorsque j'étais employé à l'Université de Lausanne, se concentrent sur les implications géologiques et morphologiques des bassins dans l'apport de sédiments, élément fondamental dans la prédiction de laves torrentielles. D'autres aspects de dynamique sédimentaire ont été abordés, p. ex. le couplage torrent - bassin, ainsi qu'un modèle de simulation du transfert sédimentaire en milieu torrentiel. L'activité sédimentaire du Manival, un système torrentiel actif des Alpes françaises, a été étudiée par relevés au laser scanner terrestre et complétée par une étude géostructurale ainsi qu'un suivi du transfert en sédiments du torrent. Une année de flux sédimentaire a pu être observée, coïncidant avec deux laves torrentielles et plusieurs phénomènes de charriages. Cette étude a révélé que les laves s'étaient générées dans le torrent et étaient précédées par une recharge de débris depuis les versants. La production de débris s'est passée principalement en l'hiver - début du printemps, causée par de grandes ruptures de pentes. Le transfert était plus étrange, se produisant presque exclusivement au début du printemps subordonné aux conditions d'écoulement et en automne lors de longues pluies. Les orages d'été n'affectèrent guère les dépôts, qui semblent dépendre de leur stabilité. Les implications morpho-géologiques dans l'apport sédimentaire ont été évaluées à l'aide de MNT et études de terrain. Une classification de la topographie basée sur la pente a permis de charactériser le mode de production et transfert. Une analyse de stabilité de pente à partir des structures de roches a permis d'estimer la susceptibilité à la rupture. Les zones sources modélisées comprennent plus de 97% des chutes de blocs observées et les bilans sédimentaires sont corrélés à la densité de ruptures potentielles. Ce travail d'analyses des morphologies du terrain et de susceptibilité à la rupture documente la dynamique sédimentaire pour l'estimation quantitative des zones érosives induisant l'activité torrentielle. Le développement des formes d'érosion a été évalué par l'analyse de leur géométrie avec celle des ruptures potentielles et avec la direction de la fréquence maximale des joints. Les structures de roches, mais en particulier les dièdres et les discontinuités dominantes, semblent être très influents dans les mécanismes d'érosion affectant les bassins rocheux. Ils représentent des zones de faiblesse exploitées en priorité par les processus de démantèlement et d'érosion, encourageant l'initiation de ravines et couloirs, mais aussi leur propagation. L'incorporation du control géologique dans les processus de surface contribue à une meilleure compréhension de l'évolution topographique de bassins actifs. Un algorithme de flux sédimentaire a été implémenté dans un modèle en cascade, lequel divise le bassin en biefs et en systèmes individuels répondant aux processus. Chaque unité inclut de façon simple les informations géomorpologiques et celles du flux sédimentaire dérivées à partir de SIG et de cartographie de terrain. Cet outil permet la simulation des transferts de masse dans les chenaux, considérants la variabilité de l'apport et son transport, et aide à réduire l'incertitude liée à la prédiction de bilans sédimentaires torrentiels. Ce travail vise très humblement d'éclairer quelques aspects de la dynamique sédimentaire en milieu torrentiel.

Data-driven clustering : new methods and applications

Abstract : This work is concerned with the development and application of novel unsupervised learning methods, having in mind two target applications: the analysis of forensic case data and the classification of remote sensing images. First, a method based on a symbolic optimization of the inter-sample distance measure is proposed to improve the flexibility of spectral clustering algorithms, and applied to the problem of forensic case data. This distance is optimized using a loss function related to the preservation of neighborhood structure between the input space and the space of principal components, and solutions are found using genetic programming. Results are compared to a variety of state-of--the-art clustering algorithms. Subsequently, a new large-scale clustering method based on a joint optimization of feature extraction and classification is proposed and applied to various databases, including two hyperspectral remote sensing images. The algorithm makes uses of a functional model (e.g., a neural network) for clustering which is trained by stochastic gradient descent. Results indicate that such a technique can easily scale to huge databases, can avoid the so-called out-of-sample problem, and can compete with or even outperform existing clustering algorithms on both artificial data and real remote sensing images. This is verified on small databases as well as very large problems. Résumé : Ce travail de recherche porte sur le développement et l'application de méthodes d'apprentissage dites non supervisées. Les applications visées par ces méthodes sont l'analyse de données forensiques et la classification d'images hyperspectrales en télédétection. Dans un premier temps, une méthodologie de classification non supervisée fondée sur l'optimisation symbolique d'une mesure de distance inter-échantillons est proposée. Cette mesure est obtenue en optimisant une fonction de coût reliée à la préservation de la structure de voisinage d'un point entre l'espace des variables initiales et l'espace des composantes principales. Cette méthode est appliquée à l'analyse de données forensiques et comparée à un éventail de méthodes déjà existantes. En second lieu, une méthode fondée sur une optimisation conjointe des tâches de sélection de variables et de classification est implémentée dans un réseau de neurones et appliquée à diverses bases de données, dont deux images hyperspectrales. Le réseau de neurones est entraîné à l'aide d'un algorithme de gradient stochastique, ce qui rend cette technique applicable à des images de très haute résolution. Les résultats de l'application de cette dernière montrent que l'utilisation d'une telle technique permet de classifier de très grandes bases de données sans difficulté et donne des résultats avantageusement comparables aux méthodes existantes.

Apprentissage automatique de la morphologie : le cas des structures racine-schème

RÉSUMÉ Cette thèse porte sur le développement de méthodes algorithmiques pour découvrir automatiquement la structure morphologique des mots d'un corpus. On considère en particulier le cas des langues s'approchant du type introflexionnel, comme l'arabe ou l'hébreu. La tradition linguistique décrit la morphologie de ces langues en termes d'unités discontinues : les racines consonantiques et les schèmes vocaliques. Ce genre de structure constitue un défi pour les systèmes actuels d'apprentissage automatique, qui opèrent généralement avec des unités continues. La stratégie adoptée ici consiste à traiter le problème comme une séquence de deux sous-problèmes. Le premier est d'ordre phonologique : il s'agit de diviser les symboles (phonèmes, lettres) du corpus en deux groupes correspondant autant que possible aux consonnes et voyelles phonétiques. Le second est de nature morphologique et repose sur les résultats du premier : il s'agit d'établir l'inventaire des racines et schèmes du corpus et de déterminer leurs règles de combinaison. On examine la portée et les limites d'une approche basée sur deux hypothèses : (i) la distinction entre consonnes et voyelles peut être inférée sur la base de leur tendance à alterner dans la chaîne parlée; (ii) les racines et les schèmes peuvent être identifiés respectivement aux séquences de consonnes et voyelles découvertes précédemment. L'algorithme proposé utilise une méthode purement distributionnelle pour partitionner les symboles du corpus. Puis il applique des principes analogiques pour identifier un ensemble de candidats sérieux au titre de racine ou de schème, et pour élargir progressivement cet ensemble. Cette extension est soumise à une procédure d'évaluation basée sur le principe de la longueur de description minimale, dans- l'esprit de LINGUISTICA (Goldsmith, 2001). L'algorithme est implémenté sous la forme d'un programme informatique nommé ARABICA, et évalué sur un corpus de noms arabes, du point de vue de sa capacité à décrire le système du pluriel. Cette étude montre que des structures linguistiques complexes peuvent être découvertes en ne faisant qu'un minimum d'hypothèses a priori sur les phénomènes considérés. Elle illustre la synergie possible entre des mécanismes d'apprentissage portant sur des niveaux de description linguistique distincts, et cherche à déterminer quand et pourquoi cette coopération échoue. Elle conclut que la tension entre l'universalité de la distinction consonnes-voyelles et la spécificité de la structuration racine-schème est cruciale pour expliquer les forces et les faiblesses d'une telle approche. ABSTRACT This dissertation is concerned with the development of algorithmic methods for the unsupervised learning of natural language morphology, using a symbolically transcribed wordlist. It focuses on the case of languages approaching the introflectional type, such as Arabic or Hebrew. The morphology of such languages is traditionally described in terms of discontinuous units: consonantal roots and vocalic patterns. Inferring this kind of structure is a challenging task for current unsupervised learning systems, which generally operate with continuous units. In this study, the problem of learning root-and-pattern morphology is divided into a phonological and a morphological subproblem. The phonological component of the analysis seeks to partition the symbols of a corpus (phonemes, letters) into two subsets that correspond well with the phonetic definition of consonants and vowels; building around this result, the morphological component attempts to establish the list of roots and patterns in the corpus, and to infer the rules that govern their combinations. We assess the extent to which this can be done on the basis of two hypotheses: (i) the distinction between consonants and vowels can be learned by observing their tendency to alternate in speech; (ii) roots and patterns can be identified as sequences of the previously discovered consonants and vowels respectively. The proposed algorithm uses a purely distributional method for partitioning symbols. Then it applies analogical principles to identify a preliminary set of reliable roots and patterns, and gradually enlarge it. This extension process is guided by an evaluation procedure based on the minimum description length principle, in line with the approach to morphological learning embodied in LINGUISTICA (Goldsmith, 2001). The algorithm is implemented as a computer program named ARABICA; it is evaluated with regard to its ability to account for the system of plural formation in a corpus of Arabic nouns. This thesis shows that complex linguistic structures can be discovered without recourse to a rich set of a priori hypotheses about the phenomena under consideration. It illustrates the possible synergy between learning mechanisms operating at distinct levels of linguistic description, and attempts to determine where and why such a cooperation fails. It concludes that the tension between the universality of the consonant-vowel distinction and the specificity of root-and-pattern structure is crucial for understanding the advantages and weaknesses of this approach.

Typologies textuelles et partitions musicales : dissimilarités, classification et autocorrélation

Axée dans un premier temps sur le formalisme et les méthodes, cette thèse est construite sur trois concepts formalisés: une table de contingence, une matrice de dissimilarités euclidiennes et une matrice d'échange. À partir de ces derniers, plusieurs méthodes d'Analyse des données ou d'apprentissage automatique sont exprimées et développées: l'analyse factorielle des correspondances (AFC), vue comme un cas particulier du multidimensional scaling; la classification supervisée, ou non, combinée aux transformations de Schoenberg; et les indices d'autocorrélation et d'autocorrélation croisée, adaptés à des analyses multivariées et permettant de considérer diverses familles de voisinages. Ces méthodes débouchent dans un second temps sur une pratique de l'analyse exploratoire de différentes données textuelles et musicales. Pour les données textuelles, on s'intéresse à la classification automatique en types de discours de propositions énoncées, en se basant sur les catégories morphosyntaxiques (CMS) qu'elles contiennent. Bien que le lien statistique entre les CMS et les types de discours soit confirmé, les résultats de la classification obtenus avec la méthode K- means, combinée à une transformation de Schoenberg, ainsi qu'avec une variante floue de l'algorithme K-means, sont plus difficiles à interpréter. On traite aussi de la classification supervisée multi-étiquette en actes de dialogue de tours de parole, en se basant à nouveau sur les CMS qu'ils contiennent, mais aussi sur les lemmes et le sens des verbes. Les résultats obtenus par l'intermédiaire de l'analyse discriminante combinée à une transformation de Schoenberg sont prometteurs. Finalement, on examine l'autocorrélation textuelle, sous l'angle des similarités entre diverses positions d'un texte, pensé comme une séquence d'unités. En particulier, le phénomène d'alternance de la longueur des mots dans un texte est observé pour des voisinages d'empan variable. On étudie aussi les similarités en fonction de l'apparition, ou non, de certaines parties du discours, ainsi que les similarités sémantiques des diverses positions d'un texte. Concernant les données musicales, on propose une représentation d'une partition musicale sous forme d'une table de contingence. On commence par utiliser l'AFC et l'indice d'autocorrélation pour découvrir les structures existant dans chaque partition. Ensuite, on opère le même type d'approche sur les différentes voix d'une partition, grâce à l'analyse des correspondances multiples, dans une variante floue, et à l'indice d'autocorrélation croisée. Qu'il s'agisse de la partition complète ou des différentes voix qu'elle contient, des structures répétées sont effectivement détectées, à condition qu'elles ne soient pas transposées. Finalement, on propose de classer automatiquement vingt partitions de quatre compositeurs différents, chacune représentée par une table de contingence, par l'intermédiaire d'un indice mesurant la similarité de deux configurations. Les résultats ainsi obtenus permettent de regrouper avec succès la plupart des oeuvres selon leur compositeur.

Stepwise evaluation of unexplained syncope in a large ambulatory population

La syncope est un symptôme clinique fréquent mais son origine demeure indéterminée jusque dans 60% des cas de patients admis dans un centre d'urgences. Le développement de consultations spécialisées de la syncope a considérablement modifié l'évaluation des patients avec une syncope inexpliquée en les orientant vers des stratégies d'investigations non-invasives, tels que le tilt-test, le massage du sinus carotidien et le test ^hyperventilation. Cependant, il existe peu de données dans 10 la littérature concernant dans la performance diagnostique réelle de ces tests fonctionnels.Notre travail de recherche porte sur l'analyse des données des 939 premiers patients adressés à la consultation ambulatoire de la syncope du CHUV pour l'investigation d'une syncope d'origine indéterminée. L'objectif de notre travail de thèse est 1) d'évaluer la performance diagnostique de l'algorithme de prise en charge standardisé et de ses différents tests pratiqués dans le cadre de notre 15 consultation et 2) de déterminer les caractéristiques cliniques communes des patients avec un diagnostic final de syncope d'origine rythmique ou vaso-vagale.Notre travail de thèse démontre qu'un algorithme de prise en charge standardisé basé sur des tests non-invasifs permet de déterminer 2/3 des causes de syncope initialement d'origine indéterminée. Par ailleurs, notre travail montre que des étiologies bénignes, telles que la syncope d'origine vaso- 20 vagale ou psychogène, représentent la moitié des causes syncopales alors que les arythmies cardiaques demeurent peu fréquentes. Finalement, notre travail démontre que l'absence de symptomatologie prodromique, en particulier chez les patients âgés avec une limitation fonctionnelle ou un allongement de la durée de l'onde Ρ à l'électrocardiogramme, suggère une syncope d'origine rythmique. Ce travail de thèse contribuera à optimaliser notre algorithme de prise 25 en charge standardisée de la syncope d'origine indéterminée et ouvre de nouvelles perspectives de recherche dans le développement de modèles basés sur des facteurs cliniques permettant de prédire les principales causes syncopales.

Rupture traumatique du diaphragme

Résumé Rupture traumatique du diaphragme La rupture traumatique du diaphragme a été décrite la première fois par Sennertus en 1541. Ambroise Paré, en 1579, décrivit le premier cas de rupture traumatique du diaphragme diagnostiqué à l'autopsie. Une rupture traumatique du diaphragme existe chez 3 à 5% des patients polytraumatisés. En général la réparation chirurgicale est simple. La mortalité globale atteint 20 à 25%, elle est en général liée aux lésions associées, à la sévérité de la défaillance cardio-respiratoire ou à l'apparition d'une strangulation d'organes herniés. Cette thèse analyse une série consécutive de 47 patients, victimes d'un accident de la voie publique ou d'une agression, chez qui le diagnostic de rupture traumatique du diaphragme a été établi au Centre Hospitalier Universitaire Vaudois, du 01.01.1980 au 31.12.95. Le diagnostic a été établi ou soupçonné avant l'intervention chez 32 patients et découvert durant l'intervention chez 15 patients. La majorité des interventions furent effectuées par laparotomie. Le côté le plus souvent atteint a été le gauche. L'estomac a été l'organe le plus souvent hernié (à gauche). L'organe intra-abdominal le plus souvent lésé a été la rate. L'atteinte extra-abdominale la plus souvent rencontrée fut des lésions du système nerveux central. Ce travail décrit dans le détail toutes les lésions associées à la rupture traumatique du diaphragme et la morbidité liée à ces traumatismes. Tous les patients ayant eu le diagnostic établi secondairement ont eu des complications respiratoires. La mortalité dans cette série est de 17% (8/47), tous des accidentés de la voie publique. Cette thèse attire l'attention sur l'importance d'établir le diagnostic le plus précocement possible et propose, à cet effet, un algorithme décisionnel.

Cellular immune responses against mycobacterium tuberculosis

Mycobacterium tuberculosis (Mtb) infection is known to have two main outcomes: latent infection (LTBI) where the pathogen is in a dormant form or active tuberculosis disease (TB), which is, most of the time, highly transmissible. Over one-third of the world's population asymptomatically harbours a latent form of Mtb with a 10% risk of disease reactivation. Efficient vaccine strategies remain unknown and the existing BCG vaccine is believed to protect against only some forms of TB (extra-pulmonary TB in children). Moreover, timely identification of TB remains complex with the actual diagnosis based on clinical observations associated to low efficient tests. Furthermore, current therapies are expensive, heavy and long for patients, and present lesser and lesser efficiency against new drug-resistant strains of Mtb. It is thus important to develop our knowledge on host -Mtb relationship to propose new vaccines, diagnosis tools and medications for the future. This thesis aims at improving our understanding of human immunology in the field of TB. All along this work, the same algorithm has been used and points towards the discovery of new correlates of protection through the comparison of T-cell immune responses in patients with LTBI or TB. We performed a comprehensive analysis of T-cell immune responses to Mtb using polychromatic flow cytometiy to study the functional profile of Μ/ό-specific CD4 Τ cells. We observed a polyfunctional profile in LTBI where CD4 Τ cells mainly co-produced IFN-γ, TNF-α and IL-2. In contrast, in TB, Mtó-specific CD4 Τ cells were mostly single TNF-a positive. Thus, analysis of the cytokine profiles was a strong immunological measure discriminating TB and LTBI. We next analyzed Thl7 cells. Mtò-specific Thl7 cells lacked immediate {i.e. ex vivo) IL-17A effector function in both LTBI and TB individuals. Moreover, they were also absent in bronchoalveolar lavages (BALs). Interestingly, we noticed that Mtb- specific Thl7 cells from LTBI but not from TB subjects acquired the ability to produce IL- 17A following Mtb-specific T-cell expansion. We finally performed a comprehensive characterization of Mfè-specific CD8 Τ cells that were detected in most (60%) TB patients and few (15%) LTBI subjects. We observed differences in the phenotype, the cytotoxicity and the proliferative capacities but not in the cytokine profile of Mtò-specific CD8 Τ cells between LTBI and TB. We concluded that the activity of Mtb infection (i.e. latent versus active) and the clinical presentation were associated to distinct profiles of Mtó-specific CD8 T-cell responses. To conclude, a multiparametric analysis including both CD4 and CD8 T-cell responses to Mtb lead to the development of a significantly improved diagnostic test discriminating between LTBI and TB. All together, these results provide new insights into the interaction between Mtb and the host immune response and expand upon our prior knowledge of tuberculosis. - L'infection par Mycobacterium tuberculosis peut résulter en une infection tuberculeuse latente et asymptomatique ou encore en une forme active et la plupart du temps contagieuse, la tuberculose. Un tiers de la population mondiale serait infectée de manière chronique avec 10 % de risques de développer la maladie durant la vie. Il n'existe actuellement aucun vaccin efficace, le BCG ne conférant qu'une protection partielle contre certaines formes extrapulmonaires de la maladie chez l'enfant. D'autre part, il n'existe pas de méthode diagnostique fiable et rapide, celle-ci se basant dans un premier temps sur l'analyse de la situation clinique des patients. Enfin, les thérapies actuelles sont couteuses et contraignantes pour les patients et tendent à ne plus être efficaces contre les souches émergentes de mycobactérie multi-résistantes. Aussi, il est important de bien comprendre la relation hôte-pathogène de manière à pouvoir proposer de nouveaux outils vaccinaux, diagnostiques et thérapeutiques. Ce manuscrit s'inscrit dans cette direction et vise à améliorer nos connaissances de la réponse immunitaire humaine dans le cadre de la tuberculose. Nous avons suivi un algorithme similaire tout au long des études proposées en comparant les réponses immunes des patients latents à celles des patients actifs, et ce, dans le but de mettre en évidence de potentiels corrélats de protection. Nous avons réalisé par cytométrie en flux une analyse du profil fonctionnel des cellules lymphocytaires CD4 dans la réponse au pathogène. Dans le cas de la tuberculose active, les cellules CD4 sécrètent majoritairement du TNF-α quand, au contraire, elles sécrètent à la fois du TNF-α, de l'IFN-γ et de l'IL-2 (poly-fonctionnalité) dans l'infection latente. Cette observation nous a permis de proposer un nouveau test diagnostique de la maladie active. Nous avons aussi étudié les cellules CD4 Thl7, impliquées dans la réponse immunitaire cellulaire contre les pathogènes extracellulaires et les champignons. Nous avons souligné une variation dans la production d'IL-17 entre infection latente et tuberculose active qui pourrait être impliquée dans la protection de l'individu contre le pathogène. D'autre part, ce manuscrit propose une caractérisation des cellules Τ CD8 dites cytotoxiques dans la tuberculose. Des divergences dans la fréquence des réponses observées, le phénotype mais aussi les capacités prolifératives et cytotoxiques ont pu être mises en évidence entre latence et tuberculose active. Ces observations soulignent le rôle important de ce groupe cellulaire dans l'évolution de la maladie et permettent de proposer une amélioration de l'outil diagnostic précédemment proposé et se basant à la fois sur le profil fonctionnel des cellules Τ CD4 ainsi que sur la présence potentielle d'une réponse CD8 spécifique au pathogène. Ces diverses études réalisées sur les cellules Τ humaines répondant spécifiquement à Mtb nous permettent de faire un pas supplémentaire dans la compréhension de notre réponse immunitaire face à ce pathogène particulièrement dangereux qui continue à l'heure actuelle à tuer chaque année des millions de personnes. - La tuberculose (TB) résulte d'une infection bactérienne par Mycobacterium tuberculosis (Mtb) et existe sous deux formes majeures: une forme latente, lorsque la bactérie est en phase de dormance ainsi qu'une forme active durant laquelle la bactérie se divise activement, entraînant les symptômes de la maladie. La personne infectée devient alors contagieuse dans la plupart des cas. Aujourd'hui des études épidémiologiques assument que plus d'un tiers de la population mondiale serait infectée par la forme latente de la bactérie et que 10% des cas réactiveront donnant lieu à diverses présentations de la maladie. Il n'existe actuellement aucun vaccin réellement efficace chez l'adulte. D'autre part, les traitements antibiotiques utilisés sont très lourds pour les patients et les cliniciens doivent faire face à l'émergence de nouvelles souches bactériennes multi-résistantes non affectées par les thérapies existantes. Les autorités sanitaires sont, d'autre part, confrontées à l'absence d'un outil diagnostique rapide, fiable et efficace. En effet, la méthode de référence reste la culture microbiologique du pathogène qui prend généralement plusieurs semaines, pendant lesquelles le patient pourra contaminer d'autres personnes. En résumé, la lutte contre la tuberculose doit passer par l'élaboration d'un vaccin efficace, de nouvelles thérapies, mais aussi par la mise en place de nouveaux tests diagnostics plus rapides afin d'éviter la dissémination de la maladie. Aussi, la relation hôte-bactérie qui n'est actuellement que peu comprise doit être investiguée. Ce travail de thèse a pour but d'étudier la réponse immunitaire chez l'homme infecté par Mtb et vise plus particulièrement l'étude d'une population clé de cellules immunitaires: les lymphocytes T. L'étude des cellules Τ CD4 nous a permis dans un premier temps de proposer un nouveau test diagnostic de la maladie active. Nous avons aussi analysé plus en détail une population spécifique des cellules Τ CD4 (les cellules Thl7), nous permettant d'associer leur fonction avec un possible état physiologique de protection contre le pathogène. En second lieu nous avons réalisé une caractérisation des cellules Τ CD8, à la fois chez les personnes avec des infections latentes et chez les personnes malades. Nous avons mis en évidence des différences fonctionnelles chez les deux groupes de patients, nous permettant ainsi une meilleure compréhension de l'immunité contre Mtb. Enfin, nous avons combiné les différents profils immunologiques obtenus pour développer un test diagnostic plus performant et sensible que celui proposé antérieurement. Ces diverses études réalisées sur les cellules Τ humaines nous permettent de faire un pas supplémentaire dans la compréhension de la réponse immunitaire face à ce pathogène particulièrement dangereux qui continue à tuer chaque année des millions de personnes.

Machine learning for geospatial data : algorithms, software tools and case studies

Résumé Cette thèse est consacrée à l'analyse, la modélisation et la visualisation de données environnementales à référence spatiale à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning). L'apprentissage automatique peut être considéré au sens large comme une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui concerne particulièrement le développement de techniques et d'algorithmes permettant à une machine d'apprendre à partir de données. Dans cette thèse, les algorithmes d'apprentissage automatique sont adaptés pour être appliqués à des données environnementales et à la prédiction spatiale. Pourquoi l'apprentissage automatique ? Parce que la majorité des algorithmes d'apprentissage automatiques sont universels, adaptatifs, non-linéaires, robustes et efficaces pour la modélisation. Ils peuvent résoudre des problèmes de classification, de régression et de modélisation de densité de probabilités dans des espaces à haute dimension, composés de variables informatives spatialisées (« géo-features ») en plus des coordonnées géographiques. De plus, ils sont idéaux pour être implémentés en tant qu'outils d'aide à la décision pour des questions environnementales allant de la reconnaissance de pattern à la modélisation et la prédiction en passant par la cartographie automatique. Leur efficacité est comparable au modèles géostatistiques dans l'espace des coordonnées géographiques, mais ils sont indispensables pour des données à hautes dimensions incluant des géo-features. Les algorithmes d'apprentissage automatique les plus importants et les plus populaires sont présentés théoriquement et implémentés sous forme de logiciels pour les sciences environnementales. Les principaux algorithmes décrits sont le Perceptron multicouches (MultiLayer Perceptron, MLP) - l'algorithme le plus connu dans l'intelligence artificielle, le réseau de neurones de régression généralisée (General Regression Neural Networks, GRNN), le réseau de neurones probabiliste (Probabilistic Neural Networks, PNN), les cartes auto-organisées (SelfOrganized Maps, SOM), les modèles à mixture Gaussiennes (Gaussian Mixture Models, GMM), les réseaux à fonctions de base radiales (Radial Basis Functions Networks, RBF) et les réseaux à mixture de densité (Mixture Density Networks, MDN). Cette gamme d'algorithmes permet de couvrir des tâches variées telle que la classification, la régression ou l'estimation de densité de probabilité. L'analyse exploratoire des données (Exploratory Data Analysis, EDA) est le premier pas de toute analyse de données. Dans cette thèse les concepts d'analyse exploratoire de données spatiales (Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA) sont traités selon l'approche traditionnelle de la géostatistique avec la variographie expérimentale et selon les principes de l'apprentissage automatique. La variographie expérimentale, qui étudie les relations entre pairs de points, est un outil de base pour l'analyse géostatistique de corrélations spatiales anisotropiques qui permet de détecter la présence de patterns spatiaux descriptible par une statistique. L'approche de l'apprentissage automatique pour l'ESDA est présentée à travers l'application de la méthode des k plus proches voisins qui est très simple et possède d'excellentes qualités d'interprétation et de visualisation. Une part importante de la thèse traite de sujets d'actualité comme la cartographie automatique de données spatiales. Le réseau de neurones de régression généralisée est proposé pour résoudre cette tâche efficacement. Les performances du GRNN sont démontrées par des données de Comparaison d'Interpolation Spatiale (SIC) de 2004 pour lesquelles le GRNN bat significativement toutes les autres méthodes, particulièrement lors de situations d'urgence. La thèse est composée de quatre chapitres : théorie, applications, outils logiciels et des exemples guidés. Une partie importante du travail consiste en une collection de logiciels : Machine Learning Office. Cette collection de logiciels a été développée durant les 15 dernières années et a été utilisée pour l'enseignement de nombreux cours, dont des workshops internationaux en Chine, France, Italie, Irlande et Suisse ainsi que dans des projets de recherche fondamentaux et appliqués. Les cas d'études considérés couvrent un vaste spectre de problèmes géoenvironnementaux réels à basse et haute dimensionnalité, tels que la pollution de l'air, du sol et de l'eau par des produits radioactifs et des métaux lourds, la classification de types de sols et d'unités hydrogéologiques, la cartographie des incertitudes pour l'aide à la décision et l'estimation de risques naturels (glissements de terrain, avalanches). Des outils complémentaires pour l'analyse exploratoire des données et la visualisation ont également été développés en prenant soin de créer une interface conviviale et facile à l'utilisation. Machine Learning for geospatial data: algorithms, software tools and case studies Abstract The thesis is devoted to the analysis, modeling and visualisation of spatial environmental data using machine learning algorithms. In a broad sense machine learning can be considered as a subfield of artificial intelligence. It mainly concerns with the development of techniques and algorithms that allow computers to learn from data. In this thesis machine learning algorithms are adapted to learn from spatial environmental data and to make spatial predictions. Why machine learning? In few words most of machine learning algorithms are universal, adaptive, nonlinear, robust and efficient modeling tools. They can find solutions for the classification, regression, and probability density modeling problems in high-dimensional geo-feature spaces, composed of geographical space and additional relevant spatially referenced features. They are well-suited to be implemented as predictive engines in decision support systems, for the purposes of environmental data mining including pattern recognition, modeling and predictions as well as automatic data mapping. They have competitive efficiency to the geostatistical models in low dimensional geographical spaces but are indispensable in high-dimensional geo-feature spaces. The most important and popular machine learning algorithms and models interesting for geo- and environmental sciences are presented in details: from theoretical description of the concepts to the software implementation. The main algorithms and models considered are the following: multi-layer perceptron (a workhorse of machine learning), general regression neural networks, probabilistic neural networks, self-organising (Kohonen) maps, Gaussian mixture models, radial basis functions networks, mixture density networks. This set of models covers machine learning tasks such as classification, regression, and density estimation. Exploratory data analysis (EDA) is initial and very important part of data analysis. In this thesis the concepts of exploratory spatial data analysis (ESDA) is considered using both traditional geostatistical approach such as_experimental variography and machine learning. Experimental variography is a basic tool for geostatistical analysis of anisotropic spatial correlations which helps to understand the presence of spatial patterns, at least described by two-point statistics. A machine learning approach for ESDA is presented by applying the k-nearest neighbors (k-NN) method which is simple and has very good interpretation and visualization properties. Important part of the thesis deals with a hot topic of nowadays, namely, an automatic mapping of geospatial data. General regression neural networks (GRNN) is proposed as efficient model to solve this task. Performance of the GRNN model is demonstrated on Spatial Interpolation Comparison (SIC) 2004 data where GRNN model significantly outperformed all other approaches, especially in case of emergency conditions. The thesis consists of four chapters and has the following structure: theory, applications, software tools, and how-to-do-it examples. An important part of the work is a collection of software tools - Machine Learning Office. Machine Learning Office tools were developed during last 15 years and was used both for many teaching courses, including international workshops in China, France, Italy, Ireland, Switzerland and for realizing fundamental and applied research projects. Case studies considered cover wide spectrum of the real-life low and high-dimensional geo- and environmental problems, such as air, soil and water pollution by radionuclides and heavy metals, soil types and hydro-geological units classification, decision-oriented mapping with uncertainties, natural hazards (landslides, avalanches) assessments and susceptibility mapping. Complementary tools useful for the exploratory data analysis and visualisation were developed as well. The software is user friendly and easy to use.