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J-GLOBAL ID：201502201750639504   整理番号：15A0393057

フルテキスト記事から抗癌薬副作用のペア抽出における自動テーブル分類と関係抽出との組合せ

Combining automatic table classification and relationship extraction in extracting anticancer drug-side effect pairs from full-text articles

著者 (2件)： XU Rong (Medical Informatics Program, Center for Clinical Investigation, Case Western Reserve Univ., Cleveland, OH 44106, USA) ,  WANG QuanQiu (ThinTek, LLC, Palo Alto, CA 94306, USA)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 53  ページ： 128-135  発行年： 2015年02月 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 癌薬物関連毒性の系統的な研究は,薬物の発見を容易にすることができた。本稿では,フルテキスト腫瘍学の記事からの薬物副作用のペアを抽出するための統合的なアプローチを開発した。抗癌薬関連の副作用の知識は,多くの場合,複数の異種相補データソースに存在していた。総合的な抗癌剤の副作用関係の知識ベースは,計算に基づく創薬ターゲットの発見,薬物毒性のプレディケーションおよび薬物再配置のために重要であった。本研究では,知名度の高い腫瘍学フルテキスト記事の多数からの薬物副作用のペアを抽出するために,表の分類との関係抽出を組み合わせることにより,2段階のアプローチを提示した。データは,腫瘍学のジャーナル(JCO)からダウンロードした31255のテーブルで構成されていた。まず,副作用関連および副作用無関連カテゴリーにテーブルを分類する統計的分類を訓練した。次いで,副作用関連テーブルからの薬物副作用のペアを抽出した。そして,FDAの薬剤のラベルから派生したものにJCOテーブルから抽出された薬物の副作用の知識を比較した。最後に,系統的に,抗癌剤に関連する副作用および薬物関連遺伝子標的,代謝遺伝子,および疾患の徴候との関係を分析した。JCOのテーブルから抽出された薬物副作用ペアは,FDAの薬剤のラベルに由来するものとほぼ相補的であった。JCOのテーブルから抽出されたペアの多くの84.7%ものはFDAの薬剤のラベルから構成された副作用データベースが含まれていなかった。明確に抗癌剤と結び付けられる副作用は積極的薬物標的遺伝子,薬物代謝遺伝子,および疾患の徴候と相関した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *抗腫瘍薬 ,  *副作用 ,  分類 ,  遺伝子ターゲティング ,  *特徴抽出 ,  知識ベース ,  毒性
準シソーラス用語： 遺伝子標的 ,  *医薬品副作用 ,  関係抽出 ,  創薬ターゲット ,  統計的分類 ,  薬物毒性

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  中毒一般  (GD06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 記事 ,  抗癌薬 ,  副作用 ,  分類 ,  関係抽出 ,  組合せ