人工智能系统如何帮助科学家加速寻找癌症
发布时间:2019-05-17 02:52


由于新的人工智能系统,科学家们可以更容易地搜索有关已发表的癌症研究的大量文献。

该系统名为Lion LBD,由剑桥大学的计算机科学家和癌症研究人员开发,旨在帮助科学家找到与癌症相关的新发现。这是第一个旨在支持癌症研究的基于文献的搜索系统。该研究的结果发表在Bioinformatics期刊上。

全球癌症研究在世界范围内吸引了大量资金,科学文献的数量如此之大以至于研究人员都在努力追求:关键假设的证据通常只是在文献发表后很长一段时间。被发现。

癌症是一种非常复杂的疾病,尚未被人类完全理解,是世界上第二大死亡原因。癌症病变涉及许多化学和生物化学分子的反应和变化,癌症研究正在各种细分科学中进行,这些科学在描述类似概念的方式上有所不同。

“作为一名专业的癌症研究人员,即使你知道自己在寻找什么,每天也会有成千上万的论文出现,”剑桥,剑桥语言技术实验室副主任和她的英国剑桥癌症研究所说。成田博士之间的合作。和瑞典卡洛林斯卡学院斯滕纽斯引领了Lion LBD的发展。 “狮子LBD使用人工智能帮助科学家跟上他们所在领域的已发表文献,并结合文献中已知的信息,将看似无关的信息来源联系起来,帮助他们创造新信息。实测值“。

Lion LBD中的“LBD(基于文献的发现)”代表基于文献的发现,这是20世纪80年代发展起来的一个概念,旨在通过从不连续的信息来源收集信息来寻找新的作品。找。原始版本LBD背后的关键思想是,文献中从未明确链接的概念可能通过中间概念间接联系起来。

Lion LBD系统旨在允许实时搜索以发现数千万个出版物数据库中的实体之间的间接关联,同时保留用户在其原始上下文中探索所提及的每个内容的能力。

“例如,您可能知道癌症药物会影响特定途径,但对于Lion LBD,您可能会发现完全针对不同疾病开发的药物会影响相同的途径,”Korhonen说。

Lion LBD是第一个专门为癌症研究开发的系统。它特别关注癌症的分子生物学,并使用最先进的机器学习和自然语言处理技术来检测文中提到的癌症特征。对系统的评估表明,它能够识别未发现的链接并对潜在相关概念的相关性进行排序。

该系统使用开放数据,开源和开放标准构建,可用作基于Web的交互式界面或可编程API。

研究人员目前正致力于扩大LION LBD的范围,以包括更多区域和连接。他们还与癌症研究人员密切合作,帮助和改善最终用户的研究技术。

该系统是与剑桥大学语言技术实验室,英国剑桥癌症研究所和瑞典卡罗琳斯卡研究所合作开发的,由医学研究委员会资助。

参考文献:

Sampo Pyysalo等人。 “Lion LBD:基于文献的癌症生物学发现系统”,Bioinformatics(2018)。 DOI:10.1093 /生物信息学/ bty845 免责声明:本文由OFweek维科的作者发表,并不代表OFweek维科的位置。如果您有任何侵权或其他问题,请及时与我们联系报告。