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文献ベースの発見(LBD) は、文献関連発見(LRD)とも呼ばれ、論文やその他の学術出版物(「文献」) を使用して既存の知識 (「発見」) 間の新しい関係を見つける知識抽出および自動仮説生成の一形態です。文献ベースの発見は、文献に明示的に記載されている情報を結び付けて、明示的に記載されていないつながりを推測することにより、新しい知識を発見することを目的としています。[1]
LBDは研究者が仮説を迅速に発見・検討するのに役立つだけでなく、専門分野の内外における関連する進歩に関する情報を入手し、学際的な情報共有を増やすのに役立ちます。[1]
最も基本的で広く普及しているタイプのLBDは、A、B、Cという3つの概念を中心に据えているため、ABCパラダイムと呼ばれています。 [2] [3] [4] AとBの間に接続があり、BとCの間にも接続がある場合、AとCの間にも接続があり、明示的に述べられていなければ、まだ調査されていないということになります。[1]
歴史
LBD 技術は、1980 年代にドン・R・スワンソンによって開発されました。 [5] 彼は、AB 関係と BC 関係を示す 2 つの別々に発表された結果の組み合わせは、未知または未調査の AC 関係の証拠であるという仮説を立てました。彼はこれを利用して、血液粘度との共通関係から、レイノー症候群の治療薬として魚油を提案しました。[6]この仮説は後に前向き研究でメリットがあることが示され[7] 、彼は同様の方法を使用して他の発見を継続的に提案しました。[8] [9] [10] [1]
スワンソンリンク
スワンソンリンクとは、2003年に提案された用語で[11]、以前は無関係であると考えられていた2つの知識を結びつけることを指します。[12]たとえば、病気Aは化学物質Bによって引き起こされ、薬Cは体内の化学物質Bの量を減らすことがわかっている場合があります。ただし、それぞれの記事は互いに別々に公開されているため（「分離データ」と呼ばれます）、病気Aと薬Cの関係は不明である可能性があります。スワンソンリンクは、これらの関係を見つけて報告することを目的としています。
ABCパラダイムは広く使用されているが、このシステムの批評家は、科学の多くは単純な主張に基づいて捉えられるものではなく、むしろより高い抽象度の類推とイメージから構築されていると主張している。[13]
システム
LBD には、一般的にオープンディスカバリとクローズドディスカバリの 2 種類があります。オープンディスカバリでは、A のみが与えられます。このアプローチでは、B を見つけて、それを使用してユーザーに興味深い可能性のある C を返し、A から仮説を生成します。クローズドディスカバリでは、A と C がアプローチに与えられ、2 つをリンクできる B を見つけようとします。これにより、A と C に関する仮説がテストされます。 [1]
ドン・スワンソンの元々のアイデアを拡張して、文献に基づく発見を行うシステムが長年にわたって数多く開発されており、そのようなシステムの品質評価は活発な研究分野です。[14]一部のシステムには、ユーザーフレンドリーさを高めるためにWebバージョンが含まれています。[15]多くのシステムに共通するアプローチは、科学論文を表すためにMeSH用語を使用することです。これは、Manjal、BITOLA、およびLitLinkerの各システムで使用されています。[16]
この分野でよく知られているシステムの1つにArrowsmithがあり、2つの互いに独立していない記事セット間のつながりを見つけるために調整されており、「2ノード」検索と呼ばれる手法である。[17] [18]
もう一つのよく知られたシステムであるLION LBD [19]は、 PubTator [20]を使用して、PubMedの科学論文に化学物質、遺伝子/タンパク質、突然変異、疾患、種などの概念を注釈付けするほか、がんの基本的なプロセスと行動を説明するがんの特徴の文章レベルの注釈付けも行っています。[21]概念間の関係をランク付けするために共起指標を使用し、オープンディスカバリーとクローズドディスカバリーの両方を実行します。[1]
LBDシステムは従来の統計手法に基づいていますが、[16]他のシステムはニューラルネットワークなどの高度な機械学習手法を活用しています。[1]一部のLBDシステムは概念間のつながりを知識グラフとして表現し、グラフ理論の技術を採用しています。[22]グラフベースの表現は、 Neo4Jなどのグラフデータベースを使用するLBDシステムの基礎でもあり、 Cypherなどのグラフクエリ言語による検出を可能にします。[23]
グラフベースのLBDシステムは、 UMLSセマンティックネットワークのような異なる関係型を使用して概念間の関係を表します。 [24]いくつかのアプローチはさらに進んで、文脈化された関係を適用しようとします。[25]このアプローチは、遺伝子オントロジーの因果活動モデリング（GO-CAM）でも使用されています。[26]
データベースの使用
LBDシステムは、科学論文の本文から情報を抽出するだけでなく、Online Mendelian Inheritance in Men （OMIM）のような生物学的資源からの構造化された知識を活用することが多い。[27]
システム一覧
公開されているLBDシステムは、公開日順に以下の通りです。[29]
- 1986年 - アロースミス[6]
- 2000年 - ビトラV1 [30]
- 2001年 - お父さん[31]
- 2003年 - リトリンカー [32]
- 2004年 - ACS [33]
- 2004年 - マンジャル [34]
- 2004年 - イリデセント[35]
- 2005年 - ビトラV2 [36]
- 2006年 - リトリンカーV2 [37]
- 2007年 - アロースミスV2 [38]
- 2008年 - アニ2.0 [28]
- 2008年 - CoPub Discovery [39]
- 2009年 - ラジョリンク[40]
- 2010年 - セムBT [41]
- 2015年 - オブビオ[42]
- 2016年 - スパーク [43]
- 2017年 - ギャップを掘り起こす[44]
- 2019年 - ライオンLBD [19]
セマンティックタイピング
文献に基づく発見における一般的なタスクは、単語/概念を異なる意味タイプに割り当てることです。概念は、1つのタイプまたは複数のタイプに分類される場合があります。たとえば、統一医療言語システム(UMLS)では、片頭痛という用語は、疾患と症候群のタイプに分類され、マグネシウムという用語は、生物学的に活性な物質と元素、イオン、または同位体 の2つのタイプに分類されます。[16]概念を分類すると、疾患-遺伝子、疾患-薬物など、特定の概念クラス間のつながりの発見が促進されます。[16]
システム評価
文献に基づく発見の評価は困難であり、実験的方法とコンピューターによる方法の両方が含まれます。[45]これらの方法は、システムによって生成された知識の量を定量化しようとするものであり、科学者にとって有用な量と豊富さで提供されるべきです。[46]
LBD における評価は、いくつかの理由から困難です。研究における LBD システムの役割と、それによって成功するシステムについての意見の相違、発見がどれだけ有用で、興味深く、実行可能であるかを判断することの難しさ、そして「発見」を客観的に定義することが難しいため、発見が再現または発見されたかどうかを定量化する標準的な評価セットの作成が妨げられています。[1]
LBD でよく使われる方法は、以前の発見を再現することです。 [4] [47] [48]これらは通常、他の発見に比べて定量化が比較的容易な LBD ベースの発見です。このような発見はほんの一握りであり、これらの発見でうまく機能するように調整されたアプローチは一般化できない可能性があります。このタイプの評価では、再現される発見の前の文献を使用して、ターゲット用語またはリンク用語としての発見候補のランク付けされたリストを生成します。成功は、関心のある用語のランクを報告することによって測定されます。ランクが高いほど、アプローチは優れています。
文献または時間スライスは、ある時点で既存の文献を分割するものである。LBD システムは、分割前の文献にさらされ、後の期間にどれだけ多くの発見を発見できるかによって評価される。LBD システムは、用語の共起[49] 、外部の生物医学リソース(SemMedDB など)からの関係[50]、および意味関係[51]を使用してゴールド スタンダードを生成してきた。高精度のアプローチは、ゴールド スタンダードを生成するために専門家の意見を得ることである[52]が、これは時間がかかり、費用がかかり、リコール率が低くなる傾向がある。[1]
過去の発見を複製するのに比べて、タイムスライス法の利点は、多数のテストインスタンスで評価できることです。これにより、大規模なランク付けされたリストでのパフォーマンスを定量化できる評価指標の必要性が生じます。 [1] LBDの研究では、情報検索[53]で一般的な指標が使用されており 、これには適合率、再現率、曲線下面積（AUC）、 kでの適合率、平均適合率（MAP）などがあります。[1]
新しい発見 や治療法を提案するというアプローチは、過去の発見を再現したり、特定の関係のタイムスライスされたインスタンスを予測したりする以上のもので、システムが現実的な状況で使用できることを示しています。[54] [47] [55] [56]これには通常、その分野での査読付きの出版物や、その分野の専門家による審査が伴います。[1]
テキストマイニング
文献に基づく発見の自動化はテキストマイニングに大きく依存している。[58]
科学論文の言語には曖昧さが含まれることが多く、文献を首尾一貫して解析するための重要なステップは、各用語が使用されている文脈でその意味を抽出することであり、これは単語意味の曖昧さ回避（WSD）と呼ばれる作業です。[59]たとえば、CT（PCYT1A）やMR（NR3C2 ）などの遺伝子の用語は、 Computational TomographyやMagnetic Resonanceの頭字語と混同される可能性があり、高度な曖昧さ回避システムが必要です。[60]用語は、多くの場合、オントロジーやUnified Medical Language System（UMLS）などの一意の識別子の他のソースと調和されます。 [61]複数の異なる発話を単一の名前または識別子にマッピングするこのプロセスは、正規化と呼ばれます。[57]
使用法
ライフサイエンス
LBDはすでに、生物医学的実体と新しい候補遺伝子および病気の治療法との間の新たな関連性を特定するためにさまざまな方法で使用されています。[62] [1]
創薬
LBDは医薬品の開発や再利用[54] [63]、さらには医薬品の有害反応の予測にも利用されている。[64] [65] [1]
文献に基づく発見の方法は、次のような多くの人間の病気の治療法の探索に使用されてきました。
遺伝子とタンパク質の機能の発見
このアプローチは、乳がんのような特定の疾患と遺伝子の関係を提案するためにも使用されている。[70] [71]
システム ワクチン学の文脈では、インターフェロンガンマに関連し、ワクチン への反応に役割を果たすタンパク質を同定するために使用されました。[57]
また、現在使用されている薬剤の作用機序を提案するためにも使用されています。[72]
バイオマーカーの発見
LBDは、例えば2型糖尿病のリスクなど、疾患の診断や予後のためのバイオマーカーを特定するためのツールとして研究されてきた。[73]
その他の用途
LBDは世界についての科学的仮説を提供するだけでなく、医学文献を使用して交絡因子の可能性のあるものを自動的に特定することにより、データ分析を改善するためにも使用されてきました。 [74]
また、心筋梗塞とうつ病を結びつける遺伝子の探索や[75]精神疾患と身体疾患の関連性の探索など、疾患の病因やさまざまな疾患の関係をより深く理解するためにも利用されてきました。[76]
ライフサイエンスを超えて
LBDは主にバイオメディカル分野で展開されていますが、浄水システムの開発、発展途上国の開発促進、有望な研究協力の特定などの研究にも応用されており、バイオメディカル分野以外でも使用されています。[77] [78] [79]
参照
追加の読み物
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