NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc0
Hayvanlarda yapılan keşif çalışmaları biyomedikal araştırmanın temel taşlarından birini oluşturur, ancak insan popülasyonlarına genellenebilirlik eksikliğinden muzdariptir. Bu verilerin büyük ölçekli sorgulanmasının, çevirisel bölünmeyi daraltabilecek hayvan kullanım kalıplarını ortaya çıkarabileceğini öne sürüyoruz. PubMed özetlerinden çevirisel olarak yararlı veriler çıkaran metin madenciliği yaklaşımını tanımlıyoruz. Bunlar altı modülden oluşur: türler, model, genler, müdahaleler / hastalık değiştiriciler, genel sonuç ve fonksiyonel sonuç ölçümleri. Mevcut Ulusal Tıp Kütüphanesi doğal dil işleme araçları (SemRep, GNormPlus ve Kimyasal annotatör) programın temelini oluşturur ve çeşitli kurallar, terim listeleri ve makine öğrenme modelleri ile daha da artırılır. 98-abstract test seti kullanılarak programın değerlendirilmesi, tüm modüller arasında 0.75-0.95 arasında değişen F1 puanları elde etti ve karşılaştırılabilir temel programlardan elde edilen F1 puanlarını aştı. Daha sonra, program daha büyük bir 14,481 soyut veri kümesine (2008-2017) uygulandı. Alan için beklenen ve daha önce tanımlanmış tür ve model kullanım modelleri elde edildi. Daha önce de belirtildiği gibi, çalışmaların çoğunluğu umut verici sonuçlar bildirmiştir. Müdahale tipinin veya genin uzunlamasına desenleri gösterildi ve Parkinson hastalığı alanının karakteristik hayvan modeli kullanım kalıpları doğrulandı. Programın birincil işlevi, çok yönlü bir hücresel sürecin farklı yönlerini yakalayan çeşitli modeller arasında kanıt toplayarak hayvan model sistemlerinin düşük dış geçerliliğini aşmaktır. Aracın bazı yönleri genelleştirilebilirken, diğerleri alana özgüdür. Burada sunulan ilk versiyonda, tek bir hastalık bölgesi içinde kavramın kanıtını, Parkinson hastalığını gösteriyoruz. Bununla birlikte, program daha geniş bir nörodejeneratif hastalık yelpazesini desteklemek için modüler şekilde genişletilebilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Discovery studies in animals constitute a cornerstone of biomedical research, but suffer from lack of generalizability to human populations. We propose that large-scale interrogation of these data could reveal patterns of animal use that could narrow the translational divide. We describe a text-mining approach that extracts translationally useful data from PubMed abstracts. These comprise six modules: species, model, genes, interventions/disease modifiers, overall outcome and functional outcome measures. Existing National Library of Medicine natural language processing tools (SemRep, GNormPlus and the Chemical annotator) underpin the program and are further augmented by various rules, term lists, and machine learning models. Evaluation of the program using a 98-abstract test set achieved F1 scores ranging from 0.75-0.95 across all modules, and exceeded F1 scores obtained from comparable baseline programs. Next, the program was applied to a larger 14,481 abstract data set (2008-2017). Expected and previously identified patterns of species and model use for the field were obtained. As previously noted, the majority of studies reported promising outcomes. Longitudinal patterns of intervention type or gene mentions were demonstrated, and patterns of animal model use characteristic of the Parkinson's disease field were confirmed. The primary function of the program is to overcome low external validity of animal model systems by aggregating evidence across a diversity of models that capture different aspects of a multifaceted cellular process. Some aspects of the tool are generalizable, whereas others are field-specific. In the initial version presented here, we demonstrate proof of concept within a single disease area, Parkinson's disease. However, the program can be expanded in modular fashion to support a wider range of neurodegenerative diseases.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.