Limited sampling strategies for monitoring tacrolimus in paediatric liver transplant recipients

Ce travail de recherche a été réalisé dans le laboratoire de pharmacologie clinique, au Centre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine, à Montréal. C'est une étude rétrospective basée sur le suivi thérapeutique du Tacrolimus prescrit chez les enfants après transplantation hépatique. Ce suivi est nécessaire car le Tacrolimus possède une importante variabilité pharmacocinétique inter et intra-individuelle ainsi qu'un index thérapeutique très étroit. Actuellement, l'individualisation des doses prescrites est basée sur la mesure de la concentration de base - du médicament dans le sang (C0), mais des études récentes montrent que cette mesure ne reflète pas précisément l'exposition du Tacrolimus dans l'organisme chez les enfants. Le meilleur reflet de cette exposition est la mesure de l'aire sous la courbe (AUC). Cependant, cette dernière implique la mesure de multiples concentrations tout au long de l'intervalle entre 2 doses de médicament (Tacrolimus: 12 heures) ce qui est long, cher et impraticable en ambulatoire. De nouvelles méthodes utilisant un nombre limité de prélèvements ont donc été développées pour prédire au mieux cette AUC. Ce sont les "Limited sampling strategies" ou LSS. La plupart de ces LSS pour le Tacrolimus ont été développées et validées chez des patients transplantés adultes et leur application directe chez les transplantés pédiatriques n'est pas possible en raison de différences importantes au niveau des paramètres pharmacocinétiques du médicament entre ces deux populations. Aussi, le but de ce travail était de développer et valider, pour la première fois, des LSS chez les enfants transplantés hépatiques. Pour cela, une analyse de 36 profils pharmacocinétiques de 28 patients transplantés hépatiques âgés de 0.4- 18.5 ans a été effectuée. Tous les profils ont été réalisés au Centre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine entre janvier 2007 et janvier 2009. Les LSS comportant au maximum 4 mesures de concentration ont été développées en utilisant une analyse de régression multiple. Parmi tous les modèles obtenus, cinq ont été sélectionnés sur la base de critères précis puis validés selon la méthode décrite par Sheiner et Beal.¦Les résultats montrent que ces cinq modèles peuvent prédire l'AUC du Tacrolimus avec une précision cliniquement acceptable de ± 15% alors que la C0 présente la plus faible corrélation avec l'AUC.¦En conclusion, cette étude confirme que la C0 ne permet pas de prédire de manière efficace l'exposition du Tacrolimus dans l'organisme dans notre population de patients pédiatriques contrairement aux LSS analysées qui offrent une méthode pratique et fiable. Par ailleurs, en permettant d'obtenir une estimation précise et simplifiée de l'AUC complète du Tacrolimus chez les patients, ces LSS ouvrent la porte à de futures études prospectives visant à mieux définir l'AUC cible du médicament et à déterminer si le suivi basé sur la mesure de l'AUC est plus efficace et plus sûr que celui basé sur la mesure de la C0.

Gene-disease network analysis reveals functional modules in mendelian, complex and environmental diseases

AbstractBACKGROUND: Scientists have been trying to understand the molecular mechanisms of diseases to design preventive and therapeutic strategies for a long time. For some diseases, it has become evident that it is not enough to obtain a catalogue of the disease-related genes but to uncover how disruptions of molecular networks in the cell give rise to disease phenotypes. Moreover, with the unprecedented wealth of information available, even obtaining such catalogue is extremely difficult.PRINCIPAL FINDINGS: We developed a comprehensive gene-disease association database by integrating associations from several sources that cover different biomedical aspects of diseases. In particular, we focus on the current knowledge of human genetic diseases including mendelian, complex and environmental diseases. To assess the concept of modularity of human diseases, we performed a systematic study of the emergent properties of human gene-disease networks by means of network topology and functional annotation analysis. The results indicate a highly shared genetic origin of human diseases and show that for most diseases, including mendelian, complex and environmental diseases, functional modules exist. Moreover, a core set of biological pathways is found to be associated with most human diseases. We obtained similar results when studying clusters of diseases, suggesting that related diseases might arise due to dysfunction of common biological processes in the cell.CONCLUSIONS: For the first time, we include mendelian, complex and environmental diseases in an integrated gene-disease association database and show that the concept of modularity applies for all of them. We furthermore provide a functional analysis of disease-related modules providing important new biological insights, which might not be discovered when considering each of the gene-disease association repositories independently. Hence, we present a suitable framework for the study of how genetic and environmental factors, such as drugs, contribute to diseases.AVAILABILITY: The gene-disease networks used in this study and part of the analysis are available at http://ibi.imim.es/DisGeNET/DisGeNETweb.html#Download

On the tractability of the piecewise-linear approximation for general discrete-choice network revenue management

The choice network revenue management (RM) model incorporates customer purchase behavioras customers purchasing products with certain probabilities that are a function of the offeredassortment of products, and is the appropriate model for airline and hotel network revenuemanagement, dynamic sales of bundles, and dynamic assortment optimization. The underlyingstochastic dynamic program is intractable and even its certainty-equivalence approximation, inthe form of a linear program called Choice Deterministic Linear Program (CDLP) is difficultto solve in most cases. The separation problem for CDLP is NP-complete for MNL with justtwo segments when their consideration sets overlap; the affine approximation of the dynamicprogram is NP-complete for even a single-segment MNL. This is in contrast to the independentclass(perfect-segmentation) case where even the piecewise-linear approximation has been shownto be tractable. In this paper we investigate the piecewise-linear approximation for network RMunder a general discrete-choice model of demand. We show that the gap between the CDLP andthe piecewise-linear bounds is within a factor of at most 2. We then show that the piecewiselinearapproximation is polynomially-time solvable for a fixed consideration set size, bringing itinto the realm of tractability for small consideration sets; small consideration sets are a reasonablemodeling tradeoff in many practical applications. Our solution relies on showing that forany discrete-choice model the separation problem for the linear program of the piecewise-linearapproximation can be solved exactly by a Lagrangian relaxation. We give modeling extensionsand show by numerical experiments the improvements from using piecewise-linear approximationfunctions.

Interpolating and sampling sequences in finite Riemann surfaces

We provide a description of the interpolating and sampling sequences on a space of holomorphic functions on a finite Riemann surface, where a uniform growth restriction is imposed on the holomorphic functions.

Gesture sampling for instrumental sound synthesis: violin bowing as a case study

This paper presents a framework in which samples of bowing gesture parameters are retrieved and concatenated from a database of violin performances by attending to an annotated input score. Resulting bowing parameter signals are then used to synthesize sound by means of both a digital waveguide violin physical model, and an spectral-domainadditive synthesizer.

Long-distance wolf recolonization of France and Switzerland inferred from non-invasive genetic sampling over a period of 10 years

In the early 1900s, the wolf (Canis lupus) was extirpated from France and Switzerland. There is growing evidence that the species is presently recolonizing these countries in the western Alps. By sequencing the mitochondrial DNA (mtDNA) control region of various samples mainly collected in the field (scats, hairs, regurgitates, blood or tissue; n = 292), we could (1) develop a non-invasive method enabling the unambiguous attribution of these samples to wolf, fox (Vulpes vulpes) or dog (Canis familiaris), among others; (2) demonstrate that Italian, French and Swiss wolves share the same mtDNA haplotype, a haplotype that has never been found in any other wolf population world-wide. Combined together, field and genetic data collected over 10 years corroborate the scenario of a natural expansion of wolves from the Italian source population. Furthermore, such a genetic approach is of conservation significance, since it has important consequences for management decisions. This first long-term report using non-invasive sampling demonstrates that long-distance dispersers are common, supporting the hypothesis that individuals may often attempt to colonize far from their native pack, even in the absence of suitable corridors across habitats characterized by intense human activities.

Early-Stage Primary Bone Lymphoma: A Retrospective, Multicenter Rare Cancer Network (RCN) Study.

PURPOSE: Primary bone lymphoma (PBL) represents less than 1% of all malignant lymphomas. In this study, we assessed the disease profile, outcome, and prognostic factors in patients with Stages I and II PBL.¦PATIENTS AND METHODS: Thirteen Rare Cancer Network (RCN) institutions enrolled 116 consecutive patients with PBL treated between 1987 and 2008 in this study. Eighty-seven patients underwent chemoradiotherapy (CXRT) without (78) or with (9) surgery, 15 radiotherapy (RT) without (13) or with (2) surgery, and 14 chemotherapy (CXT) without (9) or with (5) surgery. Median RT dose was 40 Gy (range, 4-60). The median number of CXT cycles was six (range, 2-8). Median follow-up was 41 months (range, 6-242).¦RESULTS: The overall response rate at the end of treatment was 91% (complete response [CR] 74%, partial response [PR] 17%). Local recurrence or progression was observed in 12 (10%) patients and systemic recurrence in 17 (15%). The 5-year overall survival (OS), lymphoma-specific survival (LSS), and local control (LC) were 76%, 78%, and 92%, respectively. In univariate analyses (log-rank test), favorable prognostic factors for OS and LSS were International Prognostic Index (IPI) score ≤1 (p = 0.009), high-grade histology (p = 0.04), CXRT (p = 0.05), CXT (p = 0.0004), CR (p < 0.0001), and RT dose >40 Gy (p = 0.005). For LC, only CR and Stage I were favorable factors. In multivariate analysis, IPI score, RT dose, CR, and CXT were independently influencing the outcome (OS and LSS). CR was the only predicting factor for LC.¦CONCLUSION: This large multicenter retrospective study confirms the good prognosis of early-stage PBL treated with combined CXRT. An adequate dose of RT and complete CXT regime were associated with better outcome.

Information sharing and social network dynamics : a coevolutionary approach

The capacity to interact socially and share information underlies the success of many animal species, humans included. Researchers of many fields have emphasized the evo¬lutionary significance of how patterns of connections between individuals, or the social networks, and learning abilities affect the information obtained by animal societies. To date, studies have focused on the dynamics either of social networks, or of the spread of information. The present work aims to study them together. We make use of mathematical and computational models to study the dynamics of networks, where social learning and information sharing affect the structure of the population the individuals belong to. The number and strength of the relationships between individuals, in turn, impact the accessibility and the diffusion of the shared information. Moreover, we inves¬tigate how different strategies in the evaluation and choice of interacting partners impact the processes of knowledge acquisition and social structure rearrangement. First, we look at how different evaluations of social interactions affect the availability of the information and the network topology. We compare a first case, where individuals evaluate social exchanges by the amount of information that can be shared by the partner, with a second case, where they evaluate interactions by considering their partners' social status. We show that, even if both strategies take into account the knowledge endowments of the partners, they have very different effects on the system. In particular, we find that the first case generally enables individuals to accumulate higher amounts of information, thanks to the more efficient patterns of social connections they are able to build. Then, we study the effects that homophily, or the tendency to interact with similar partners, has on knowledge accumulation and social structure. We compare the case where individuals who know the same information are more likely to learn socially from each other, to the opposite case, where individuals who know different information are instead more likely to learn socially from each other. We find that it is not trivial to claim which strategy is better than the other. Depending on the possibility of forgetting information, the way new social partners can be chosen, and the population size, we delineate the conditions for which each strategy allows accumulating more information, or in a faster way For these conditions, we also discuss the topological characteristics of the resulting social structure, relating them to the information dynamics outcome. In conclusion, this work paves the road for modeling the joint dynamics of the spread of information among individuals and their social interactions. It also provides a formal framework to study jointly the effects of different strategies in the choice of partners on social structure, and how they favor the accumulation of knowledge in the population. - La capacité d'interagir socialement et de partager des informations est à la base de la réussite de nombreuses espèces animales, y compris les humains. Les chercheurs de nombreux domaines ont souligné l'importance évolutive de la façon dont les modes de connexions entre individus, ou réseaux sociaux et les capacités d'apprentissage affectent les informations obtenues par les sociétés animales. À ce jour, les études se sont concentrées sur la dynamique soit des réseaux sociaux, soit de la diffusion de l'information. Le présent travail a pour but de les étudier ensemble. Nous utilisons des modèles mathématiques et informatiques pour étudier la dynamique des réseaux, où l'apprentissage social et le partage d'information affectent la structure de la population à laquelle les individus appartiennent. Le nombre et la solidité des relations entre les individus ont à leurs tours un impact sur l'accessibilité et la diffusion de l'informa¬tion partagée. Par ailleurs, nous étudions comment les différentes stratégies d'évaluation et de choix des partenaires d'interaction ont une incidence sur les processus d'acquisition des connaissances ainsi que le réarrangement de la structure sociale. Tout d'abord, nous examinons comment des évaluations différentes des interactions sociales influent sur la disponibilité de l'information ainsi que sur la topologie du réseau. Nous comparons un premier cas, où les individus évaluent les échanges sociaux par la quantité d'information qui peut être partagée par le partenaire, avec un second cas, où ils évaluent les interactions en tenant compte du statut social de leurs partenaires. Nous montrons que, même si les deux stratégies prennent en compte le montant de connaissances des partenaires, elles ont des effets très différents sur le système. En particulier, nous constatons que le premier cas permet généralement aux individus d'accumuler de plus grandes quantités d'information, grâce à des modèles de connexions sociales plus efficaces qu'ils sont capables de construire. Ensuite, nous étudions les effets que l'homophilie, ou la tendance à interagir avec des partenaires similaires, a sur l'accumulation des connaissances et la structure sociale. Nous comparons le cas où des personnes qui connaissent les mêmes informations sont plus sus¬ceptibles d'apprendre socialement l'une de l'autre, au cas où les individus qui connaissent des informations différentes sont au contraire plus susceptibles d'apprendre socialement l'un de l'autre. Nous constatons qu'il n'est pas trivial de déterminer quelle stratégie est meilleure que l'autre. En fonction de la possibilité d'oublier l'information, la façon dont les nouveaux partenaires sociaux peuvent être choisis, et la taille de la population, nous déterminons les conditions pour lesquelles chaque stratégie permet d'accumuler plus d'in¬formations, ou d'une manière plus rapide. Pour ces conditions, nous discutons également les caractéristiques topologiques de la structure sociale qui en résulte, les reliant au résultat de la dynamique de l'information. En conclusion, ce travail ouvre la route pour la modélisation de la dynamique conjointe de la diffusion de l'information entre les individus et leurs interactions sociales. Il fournit également un cadre formel pour étudier conjointement les effets de différentes stratégies de choix des partenaires sur la structure sociale et comment elles favorisent l'accumulation de connaissances dans la population.

Using niche-based models to improve the sampling of rare species

Because data on rare species usually are sparse, it is important to have efficient ways to sample additional data. Traditional sampling approaches are of limited value for rare species because a very large proportion of randomly chosen sampling sites are unlikely to shelter the species. For these species, spatial predictions from niche-based distribution models can be used to stratify the sampling and increase sampling efficiency. New data sampled are then used to improve the initial model. Applying this approach repeatedly is an adaptive process that may allow increasing the number of new occurrences found. We illustrate the approach with a case study of a rare and endangered plant species in Switzerland and a simulation experiment. Our field survey confirmed that the method helps in the discovery of new populations of the target species in remote areas where the predicted habitat suitability is high. In our simulations the model-based approach provided a significant improvement (by a factor of 1.8 to 4 times, depending on the measure) over simple random sampling. In terms of cost this approach may save up to 70% of the time spent in the field.

Iowa Communications Network FY2014, Annual Report

The report includes a recap of the initiatives relating to the Network and highlights usage, including the increased need for bandwidth and access to high-speed Internet by ICN users.

Gene Promoter Evolution Targets the Center of the Human Protein Interaction Network

Assessing the contribution of promoters and coding sequences to gene evolution is an important step toward discovering the major genetic determinants of human evolution. Many specific examples have revealed the evolutionary importance of cis-regulatory regions. However, the relative contribution of regulatory and coding regions to the evolutionary process and whether systemic factors differentially influence their evolution remains unclear. To address these questions, we carried out an analysis at the genome scale to identify signatures of positive selection in human proximal promoters. Next, we examined whether genes with positively selected promoters (Prom+ genes) show systemic differences with respect to a set of genes with positively selected protein-coding regions (Cod+ genes). We found that the number of genes in each set was not significantly different (8.1% and 8.5%, respectively). Furthermore, a functional analysis showed that, in both cases, positive selection affects almost all biological processes and only a few genes of each group are located in enriched categories, indicating that promoters and coding regions are not evolutionarily specialized with respect to gene function. On the other hand, we show that the topology of the human protein network has a different influence on the molecular evolution of proximal promoters and coding regions. Notably, Prom+ genes have an unexpectedly high centrality when compared with a reference distribution (P = 0.008, for Eigenvalue centrality). Moreover, the frequency of Prom+ genes increases from the periphery to the center of the protein network (P = 0.02, for the logistic regression coefficient). This means that gene centrality does not constrain the evolution of proximal promoters, unlike the case with coding regions, and further indicates that the evolution of proximal promoters is more efficient in the center of the protein network than in the periphery. These results show that proximal promoters have had a systemic contribution to human evolution by increasing the participation of central genes in the evolutionary process.

Iowa Communications Network Strategic Plan, 2014-2017

This report outlines the strategic plan for Iowa Communications Network, goals and mission.

Early stage primary bone lymphoma : a retrospective, multicenter rare cancer network (RCN) study

IntroductionLe lymphome primaire de l'os (LPO) représente moins de 1% de tous les lymphomes malins. Dans cette étude, nous avons évalué le profil de la maladie, les résultats thérapeutiques, et les facteurs pronostiques d'une série consécutive de patients atteints de LPO de stade I et II. Matériel et méthodeDans treize institutions du Réseau des Cancers Rares (Rare Cancer Network), 116 patients ont été traités pour un LPO entre 1987 et 2008, et sont l'objet de cette étude rétrospective. Quatre-vingt-sept patients ont subi une chimioradiothérapie (CXRT) sans (78), ou avec (9) une chirurgie, 15 ont bénéficié de radiothérapie (RT) sans (13), ou avec (2) chirurgie, 14 d'une chimiothérapie (CXT) sans (9), ou avec (5) chirurgie. La dose médiane de RT était de 40 Gy (4-60). Le nombre médian de cycles de CXT était de 6 (2-8). Le suivi médian était de 41 mois (6-242). RésultatsLe taux de réponse global à la fin du traitement était de 91% (74% de réponses complètes et 17% de réponses partielles). Une récidive locale ou une progression ont été observées chez 12 (10%) patients et une récidive systémique chez 17 (15%) patients. La survie globale, la survie spécifique, et le contrôle local à 5 ans ont été de 76%, 78% et 92%, respectivement. En analyse univariée (log-rank test), les facteurs pronostiques favorables pour la survie globale et la survie spécifique étaient: un indice pronostique international (IPI) inférieur ou égale à 1 (P = 0.009), un grade histologique élevé (P = 0.04), une CXRT (P = 0.05), une CXT (P = 0.0004), une réponse complète (P <0.0001), et une dose de supérieure à 40 Gy (p = 0.005). Concernant le contrôle local, seules la rémission complète et stade I ont été des facteurs favorables. En analyse multivariée, le score IPI, la dose de RT, la rémission complète, et la CXT ont influencé le résultat de façon indépendante en ce qui concerne la survie globale et la survie spécifique. La rémission complète a été le seul facteur prédictif pour le contrôle local. ConclusionCette étude multicentrique rétrospective confirme le bon pronostic du LPO de stade précoce traité par une combinaison de chimio-radiothérapie. Une dose de suffisant de radiothérapie et un nombre adéquat de cycles de chimiothérapie ont été suivis des résultats les plus favorables.