Projekt

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MelanoBase

Titel Englisch MelanoBase
Gesuchsteller/in Rinaldi Fabio
Nummer 162758
Förderungsinstrument Interdisziplinäre Projekte
Forschungseinrichtung Institut für Computerlinguistik Universität Zürich
Hochschule Universität Zürich - ZH
Hauptdisziplin Weitere Sprachen
Beginn/Ende 01.03.2016 - 28.02.2019
Bewilligter Betrag 420'469.00
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Alle Disziplinen (3)

Disziplin
Weitere Sprachen
Informatik
Molekularbiologie

Keywords (4)

molecular biology; semi-automated semantic annotation; information extraction; text mining

Lay Summary (Italienisch)

Lead
La letteratura scientifica costituisce un enorme archivio di conoscenza che può e deve essere usato per facilitare la ricerca. Lo scopo principale del progetto "MelanoBase" e sviluppare sistemi automatici di estrazione della conoscenza dalla letteratura scientifica. Questa informazione deve poi essere organizzata e strutturata in una base di conoscenza che permetta a degli esperti di ritrovare rapidamente ed in maniera accurata l'informazione di cui hanno bisogno, con riferimento anche alle fonti da cui proviene. La verifica scientifica e diffusione dei risultati verrà effettuata in collaborazione con esperti del dominio.
Lay summary

In sintesi

La letteratura scientifica costituisce un enorme archivio di conoscenza che può e deve essere usato per facilitare la
ricerca. Tuttavia il numero e la complessità delle pubblicazioni rende difficile anche agli esperti mantenere una conoscenza aggiornata e completa del proprio dominio di interesse.

In particolare nel campo biomedico ci sono attualmente circa 25 milioni di pubblicazioni scientifiche, e si stima che in media si pubblichino due articoli per minuto. È evidente che nessun essere umano può essere in grado di analizzare questa mole di conoscenza, anche in un dominio ristretto.

Soggetto e obiettivo

Lo scopo principale del progetto "MelanoBase" e sviluppare sistemi automatici di estrazione della conoscenza dalla letteratura scientifica. Questa informazione deve poi essere organizzata e strutturata in una base di conoscenza che permetta a degli esperti di ritrovare rapidamente ed in maniera accurata l'informazione di cui hanno bisogno, con riferimento anche alle fonti da cui proviene. La verifica scientifica e diffusione dei risultati verrà effettuata in collaborazione con esperti del dominio.

Contesto socio-scientifico

Allo scopo di verificare la qualità dei risultati del progetto abbiamo scelto il melanoma come esempio di malattia tumorale che ha un particolare impatto sociale. Il progetto si propone di identificare nella letterature scientifica tutte le informazioni rilevanti per l'identificazione delle cause e delle potenziali cure di questa forma tumorale particolarmente pericolosa e insidiosa.

Parole chiave

biomedical text mining, scientific literature, information extraction, knowledge representation, melanoma

 
Direktlink auf Lay Summary Letzte Aktualisierung: 08.02.2016

Verantw. Gesuchsteller/in und weitere Gesuchstellende

Mitarbeitende

Verbundene Projekte

Nummer Titel Start Förderungsinstrument
130558 Semi-automated semantic enrichment of biomedical literature 01.08.2010 Projekte
178209 Deep Learning in Multi-type Named Entity Recognition for Biomedical Event Extraction 01.04.2018 Doc.Mobility

Abstract

The main aim of the MelanoBase project is a large-scale automatic extraction of actionable information from the biomedical literature and its integration with existing structured knowledge (life science databases). The innovative outcome of this strategy is to provide users (basic and clinical researchers) with formats that can be more easily queried, and automatically processed, with the purpose of increasing the efficiency of biology research. The specific use-case scenario of melanoma disease has been selected for the histopathological complexity of these lesions, and to provide solutions for the unmet need of separating true drivers of this disease from a myriad of (epi)genetic inconsequential byproducts accumulated during melanoma genesis. The project will pursue a literature-wide and disease-centric approach which sets it apart from comparable projects worldwide. Moreover, close collaborations with experts in the field will streamline validation efforts in clinically-relevant specimens.The importance of knowledge integration across the life sciences, including literature processing, is emphasized by the number of research programs which focus on this goal. For example, the DARPA-funded "Big Mechanism" initiative aims at building computer models of cancer mechanisms using information obtained from automated reading of research papers. The German initiative i:DSem (Integrative Datensemantik in der Systemmedizin) has the goal to promote the development of medicine through the integration of structured and unstructured data sources, including literature processing.The MelanoBase project aims at integrating all available knowledge about melanoma, with particular emphasis on hard-to diagnose lesions and on mechanisms of resistance to clinically approved treatments and compounds in experimental testing. The resulting knowledge resource will be tested in the context of some European leading cancer research centers, and a large pharmaceutical company. Melanoma provides a relevant testbed for experimentation with large-scale literature analysis, not only for the obvious societal relevance of the disease, but also because it represents a prototype of inherently complex and variable tumors. All known oncogenes and tumor suppressor programmes known to date are directly or indirectly deregulated in melanoma.Thus, with over 80,000 mutations described, and plethora of post-transcriptional changes, the amount of interconnections between genes, and altered phenotypes or signalling cascades is so challenging, that a thorough analysis would require a colossal amount of experimental research. High-throughput literature mining can provide useful clues to help prioritize candidate targets, on the basis of evidence from previous experiments.The primary goal of MelanoBase is to enable integration of the unstructured knowledge available in the literature with the structured knowledge deposited in life sciences databases. Additional sources such as, for example, clinical trial reports, systematic reviews (Cochrane), and prescription drug information might also be mined in a second stage of the project. Our ultimate goal is accelerate gene discovery and drug target validation in the area of melanoma.The results of the MelanoBase project will be integrated within the Melanoma Molecular Map repository (http://www.mmmp.org/MMMP) and experimentally relevant information will be validated by well-known experts in the field.
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