Desarrollo de herramientas inteligentes para vistas especializadas e integradas de la bibliografía clínica

Abstract

Today, clinical research is increasingly focusing in the problematic of antibiotic resistance. Conventional antibiotics are being rendered ineffective with the appearance of multi-drug resistant strains and pandrug resistant (resistance to all known antibiotics) isolates. So, the corpus of studies regarding the discovery and design of new antimicrobials as well as the development of novel antimicrobial strategies is growing rapidly. Notably, the discovery of antimicrobials with alternative mechanisms of action and low development of resistance is one of the highest topics of interest in Biomedicine publications. Understanding the potential laying in different modes of action and in the combination of different drugs requires systematic data reconstruction. Despite the availability of various data repositories for drug research, a wealth of information remains hidden within the scientific literature. In this context, text mining approaches provide a valid approach to the automatic and efficient processing of such large bibliographic collections. Previous works on drug-drug interaction (DDI) and pharmacokinetics reconstructions have shown that text mining tools can relieve part of this manual workload while preserving annotation quality. Scientific manuscripts may be automatically annotated, prioritised, and filtered according to the directives of human experts and with the support of natural language processing tools and domain-specific controlled vocabulary. Usually, the fine tuning of these curation pipelines takes some time, but the effort is largely compensated by the ability to maintain an up-to-date reconstruction, generalising or particularising the scope of the reconstruction according to clinical and research interests. Within this context, the aim of this work is to develop novel bioinformatics tools that can be used to outline research breakthroughs and provide an integrated and highly detailed view of the findings in biomedical bibliome. Specifically, the aim is to implement automatic and intelligent means of text processing and visually appealing information visualization artifacts so to assist the work of bioinformaticians, clinicians and biomedical researchers. In particular, such tools may serve as means to explore new lines of research, such as associations between drug side-effects and therapeutics, and the classification of new drugs according to their mechanism(s) of action.

Hoy en día, la investigación clínica se está centrando cada vez más en la problemática de la resistencia a los antibióticos. Los antibióticos convencionales están siendo ineficaces con la aparición de cepas resistentes a múltiples fármacos y aislados clínicos resistentes a todos los antibióticos conocidos. Descubrir y comprender el potencial clínico de diferentes modos de acción y de la combinación de diferentes drogas, requiere una reconstrucción sistemática de los datos existentes. A pesar de la disponibilidad de diversos repositorios de datos para la investigación de drogas, una gran cantidad de información permanece oculta en de la literatura científica. En este contexto, la minería de texto proporciona un enfoque válido al tratamiento automatizado y eficiente de esas grandes colecciones bibliográficas. Trabajos anteriores sobre la interacción fármaco-fármaco (DDI) y reconstrucciones de datos farmacocinéticos han demostrado que las herramientas de minería de texto pueden aliviar parte de esta carga de trabajo manual mientras preservan la calidad de anotación Manuscritos científicos pueden ser anotados automáticamente, priorizando y se filtrando contenidos de acuerdo con las directrices de los expertos humanos y con el apoyo de herramientas de procesamiento de lenguaje natural. Por lo general, la puesta a punto de estés flujos de curación requiere algún tiempo, pero el esfuerzo se ve compensado en gran medida por la capacidad de mantener una reconstrucción continua y actualizada, generalizando o particularizando el ámbito de la reconstrucción de acuerdo con los intereses clínicos y de investigación. En este sentido, el objetivo de este trabajo es el desarrollo de herramientas bioinformáticas novedosas que se pueden utilizar para delinear los avances de investigación y proporcionar una visión integrada y altamente detallada de los resultados de la bibliografía biomédica. Se pretende implementar procedimientos automatizados e inteligentes de procesamiento de texto y artefactos visualmente atractivos para la visualización de la información dando soporte al trabajo de los bioinformáticos, clínicos e investigadores biomédicos. En particular, este tipo de herramientas pueden servir como medio para explorar nuevas líneas de investigación, como las asociaciones entre los efectos secundarios de las drogas y la terapéutica y la clasificación de los nuevos fármacos en función de su mecanismo (s) de la acción

Hoxe en día, a investigación clínica estase a centrar cada vez máis na problemática da resistencia aos antibióticos. Antibióticos convencionais están a ser ineficaces coa aparición de cepas resistentes a múltiples fármacos e illados clínicos, resistentes a todos os antibióticos coñecidos. Descubrir e comprender o potencial clínico de diferentes modos de acción e da combinación de diferentes drogas require unha reconstrución sistemática dos datos existentes. A pesar da dispoñibilidade de diversos repositorios de datos para a investigación de drogas, unha gran cantidade da información permanece oculta na literatura científica. Neste contexto, a minaría do texto proporciona un enfoque válido ao tratamento automatizado e eficiente desas grandes coleccións bibliográficas. Traballos anteriores sobre a interacción fármaco-fármaco (DDI) e reconstrucións de datos farmacocinéticos demostraron que as ferramentas de minaría do texto poden aliviar parte desta carga de traballo manual mentres preservan a calidade de anotación. Manuscritos científicos poden ser anotados automaticamente, priorizando e filtrando contidos de acordo coas directrices dos expertos humanos e co apoio de ferramentas de procesamento da linguaxe natural. Polo xeral, a posta a punto de estes fluxos de curación require algún tempo, pero o esforzo vese compensado, en boa medida, pola capacidade de manter unha reconstrución continua e actualizada, xeneralizando ou particularizando o ámbito da reconstrución de acordo cos intereses clínicos e de investigación. Neste sentido, o obxectivo deste traballo é o desenvolvemento de ferramentas bioinformáticas novidosas que se poden utilizar para delinear os avances de investigación e proporcionar unha visión integrada e altamente detallada dos resultados da bibliografía biomédica. Preténdese implementar procedementos automatizados e intelixentes de procesamento do texto e artefactos visualmente atractivos para a visualización da información, dando soporte ao traballo dos bioinformáticos, clínicos e investigadores biomédicos. En particular, este tipo de ferramentas poden servir como medio para explorar novas liñas de investigación, como as asociacións entre os efectos secundarios das drogas e a terapéutica, e a clasificación dos novos fármacos en función do seu mecanismo da acción.