Vie du laboratoire :
- Le premier article accepté en 2024 nous vient de Narinée, avec son travail concernant l’étude et la validation externe de nouveaux biomarqueurs TEP permettant, à partir d’un seul examen, de recueillir une information possiblement liée à la vitesse de la croissance d’une tumeur. L’article décrivant la robustesse des biomarqueurs et leur valeur pronostique chez différentes cohortes de patients atteints de cancer du poumon non à petites cellules vient d’être accepté dans le J Nucl Med : Hovhannisyan-Baghdasarian N, Luporsi M, Captier N, Nioche C, Cuplov V, Woff E, Hegarat N, Livartowski A, Girard N, Buvat I, Orlhac F. New promising candidate prognostic biomarkers in [18F]FDG-PET images: evaluation in independent cohorts of NSCLC patients. J Nucl Med, in press, 2024, et reflète une belle collaboration CDR-EH. Bravo à tous.
- Soutenance de la thèse de Fahad Khalid le 30 janvier 2024 à 13h15 dans l’amphi Nelly Riguet à Orsay, intitulée "Magnetic Resonance Imaging and Genomic Mutation in Diffuse intrinsic pontine glioma : Machine Learning Approaches for a Comprehensive Analysis“
- Rappel : date limite abstracts SNMMI ce lundi 15 janvier 2024 (aucune prolongation de date n’est anticipée), ou plus exactement mardi à 5h59 du matin ! https://sites.snmmi.org/AM/SNMMI-AM/Abstracts.aspx . A priori, 9 abstracts vont être soumis cette année.
A lire :
- Les modèles de prédiction ou de classification simples sont séduisants et nous les privilégions souvent au LITO. Néanmoins, la réduction de dimension peut introduire des biais et l’explication la plus simple n’est pas forcément la bonne : https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2319169120
Agenda :
- Mardi 16 janvier à 18h30 : Cérémonie exceptionnelle des voeux à partir de 18h30 à la Grande Galerie de l’Evolution au Museum Nationale d’Histoire naturelle (inscription obligatoire)
- Jeudi 18 janvier de 10h à 11h : Prédiction de la survie chez des patients atteints de lymphomes, dernières avancées du travail de thèse de Louis.
L’image/le lien de la semaine :
- Issu de l’article à lire indiqué ci-dessus et une vidéo didactique pour ceux qui veulent en savoir davantage sur les méthodes de réduction de dimensions : https://www.youtube.com/watch?v=nIB-WjWzDSc
Et plus de ressources complémentaires intéressantes, par le même auteur, sur https://slavovlab.net/stats