Kopanje teksta klinički relevantnih biomarkera raka za kuriranje u CIViC bazu podataka.
Genome medicine
Sažetak istraživanja
Pozadina Precizna onkologija uključuje analizu pojedinačnih uzoraka raka kako bi se razumjeli geni i putevi uključeni u razvoj i napredovanje raka. Za poboljšanje brige o pacijentima neophodno je poznavanje dijagnostičkih, prognostičkih, predisponirajućih i markera odgovora na lijekove. Različite grupe su stvorile nekoliko baza znanja kako bi prikupile dokaze za ova udruženja. To uključuje otvorenu bazu znanja Klinička interpretacija varijanti u raku (CIViC). Ove baze podataka se oslanjaju na dugotrajno rukovođenje od strane stručnih stručnjaka koji čitaju i tumače relevantnu biomedicinsku literaturu.
Metode Da bismo pomogli u ovom kuriranju i pružili najveću pokrivenost za ove baze podataka, posebno CIViC, predlažemo korištenje pristupa rudarenju teksta za izdvajanje ovih klinički relevantnih biomarkera iz sve dostupne objavljene literature. U tu svrhu, grupa stručnjaka za genomiku raka označila je rečenice u kojima se raspravljalo o biomarkerima sa njihovim kliničkim udruženjima i postigla dobar međuanotatorski dogovor. Zatim smo koristili pristup učenju pod nadzorom da izgradimo CIViCmine bazu znanja.
Rezultati Izvukli smo 121,589 relevantnih rečenica iz PubMed sažetaka i PubMed Central Open Access radova punog teksta. CIViCmine sadrži preko 87.412 biomarkera povezanih sa 8035 gena, 337 lijekova i 572 tipa raka, što predstavlja 25.818 sažetaka i 39.795 publikacija u punom tekstu.
Zaključci Kroz integraciju sa CIVIC-om, pružamo prioritetnu listu klinički relevantnih biomarkera raka koji se mogu izliječiti, kao i resurs koji je vrijedan drugim bazama znanja i preciznim analitičarima raka općenito. Svi podaci su javno dostupni i distribuirani uz Creative Commons Zero licencu. CIViCmine baza znanja dostupna je na http://bionlp.bcgsc.ca/civicmine/.
Prikaži originalni naslov i sažetak na engleskom
Text-mining clinically relevant cancer biomarkers for curation into the CIViC database.
Background Precision oncology involves analysis of individual cancer samples to understand the genes and pathways involved in the development and progression of a cancer. To improve patient care, knowledge of diagnostic, prognostic, predisposing, and drug response markers is essential. Several knowledgebases have been created by different groups to collate evidence for these associations. These include the open-access Clinical
Interpretation of Variants in Cancer (CIViC) knowledgebase. These databases rely on time-consuming manual curation from skilled experts who read and interpret the relevant biomedical literature.
Methods To aid in this curation and provide the greatest coverage for these databases, particularly CIViC, we propose the use of text mining approaches to extract these clinically relevant biomarkers from all available published literature. To this end, a group of cancer genomics experts annotated sentences that discussed biomarkers with their clinical associations and achieved good inter-annotator agreement. We then used a supervised learning approach to construct the CIViCmine knowledgebase.
Results We extracted 121,589 relevant sentences from PubMed abstracts and PubMed Central Open Access full-text papers. CIViCmine contains over 87,412 biomarkers associated with 8035 genes, 337 drugs, and 572 cancer types, representing 25,818 abstracts and 39,795 full-text publications.
Conclusions Through integration with CIVIC, we provide a prioritized list of curatable clinically relevant cancer biomarkers as well as a resource that is valuable to other knowledgebases and precision cancer analysts in general. All data is publically available and distributed with a Creative Commons Zero license. The CIViCmine knowledgebase is available at http://bionlp.bcgsc.ca/civicmine/.
Izvorni podaci
- DOI
- 10.1186/s13073-019-0686-y
- PMID
- 31796060
- PMCID
- PMC6891984
- Provjereno
- 2026-07-26
Naslov i sažetak prevedeni su automatski i prijevod može sadržavati netačnosti ili neprecizne stručne izraze. Za sve detalje, citiranje i medicinsko tumačenje pregledajte originalnu englesku verziju članka. Ne donosite zdravstvene odluke samo na osnovu ovog prijevoda.
Pregledaj originalni članak na engleskom