استخراج الأدلة الدوائية الديناميكية لتفاعلات الأدوية من الأدبيات

تفاعل الأدوية (DDI) هو سبب رئيسي للمراضة والوفيات وموضوع اهتمام علمي كبير. يمكن أن يساعد تعدين الأدبيات البيوميدية في أبحاث تفاعل الأدوية من خلال استخراج أدلة لعدد كبير من التفاعلات المحتملة من الأدبيات المنشورة وقواعد البيانات السريرية. على الرغم من أنه يتم التحقيق في DDI في مجالات تتراوح من الكيمياء الحيوية داخل الخلية إلى السكان البشر، لم يتم استخدام تعدين الأدبيات لاستخراج أنواع محددة من الأدلة التجريبية، التي يتم الإبلاغ عنها بشكل مختلف لأهداف تجريبية مميزة. نحن نركز على الأدلة الدوائية الديناميكية لتفاعل الأدوية، وهي ضرورية لتحديد الآليات السببية للتفاعلات المفترضة وكمدخل لتحقيقات دوائية وأدوية وبائية لاحقة. استخدمنا مجموعات من الملخصات الموثقة يدويًا من PubMed وجمل مشروحة لتقييم كفاءة تعدين الأدبيات في مهمتين: أولاً، تحديد الملخصات في PubMed التي تحتوي على أدلة دوائية ديناميكية لتفاعلات الأدوية؛ ثانياً، استخراج الجمل التي تحتوي على مثل هذه الأدلة من الملخصات. نفذنا خط أنابيب لتعدين النصوص وقيمناه باستخدام عدة مصنفات خطية وتنوع من تحويلات الميزات. تم تحليل أهم الميزات النصية في مهام تصنيف الملخصات والجمل. كما بحثنا في فوائد الأداء لاستخدام ميزات مستمدة من حقول البيانات الوصفية في PubMed، ومتعرفات الكيانات المسماة المتاحة للجمهور، وقواميس الديناميكا الدوائية. أدت عدة مصنفات بشكل جيد للغاية في تمييز الملخصات ذات الصلة وغير ذات الصلة (تصل إلى F1≈0.93، MCC≈0.74، iAUC≈0.99) والجمل (F1≈0.76، MCC≈0.65، iAUC≈0.83). وجدنا أن ميزات ثنائية الكلمات كانت مهمة لتحقيق أداء مثالي للمصنف وأن الميزات المشتقة من مصطلحات الفهرسة الطبية (MeSH) حسنت بشكل كبير تصنيف الملخصات. كما وجدنا أن بعض أدوات التعرف على الكيانات المسماة المتعلقة بالأدوية والقواميس أدت إلى تحسينات طفيفة ولكنها ملحوظة، خاصة في تصنيف جمل الأدلة. بناءً على تحليلنا الدقيق للمصنفات وتحويلات الميزات والأداء العالي المحقق، نظهر أن تعدين الأدبيات يمكن أن يساعد في اكتشاف TDDI من خلال دعم الاستخراج التلقائي لأنواع محددة من الأدلة التجريبية.