論文の概要: From Large Language Models to Knowledge Graphs for Biomarker Discovery in Cancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08365v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 14:36:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 11:11:21.307752
• Title: From Large Language Models to Knowledge Graphs for Biomarker Discovery in Cancer
• Title（参考訳）: がんにおけるバイオマーカー発見のための言語モデルから知識グラフへ
• Authors: Md. Rezaul Karim and Lina Molinas Comet and Md Shajalal and Oya Beyan and Dietrich Rebholz-Schuhmann and Stefan Decker
• Abstract要約: 本稿では,がん特異的バイオマーカー発見と対話的QAを活用するドメインKGを開発する。 OncoNet Ontology(ONO)と呼ばれるドメインが開発され、遺伝子と退化の関係を検証するための意味論的推論を可能にする。 KGはONOによって豊かにされ、制御され、科学論文から追加の生体医学的概念が提供される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9437165725355702
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Domain experts often rely on up-to-date knowledge for apprehending and disseminating specific biological processes that help them design strategies to develop prevention and therapeutic decision-making. A challenging scenario for artificial intelligence (AI) is using biomedical data (e.g., texts, imaging, omics, and clinical) to provide diagnosis and treatment recommendations for cancerous conditions. Data and knowledge about cancer, drugs, genes, proteins, and their mechanism is spread across structured (knowledge bases (KBs)) and unstructured (e.g., scientific articles) sources. A large-scale knowledge graph (KG) can be constructed by integrating these data, followed by extracting facts about semantically interrelated entities and relations. Such KGs not only allow exploration and question answering (QA) but also allow domain experts to deduce new knowledge. However, exploring and querying large-scale KGs is tedious for non-domain users due to a lack of understanding of the underlying data assets and semantic technologies. In this paper, we develop a domain KG to leverage cancer-specific biomarker discovery and interactive QA. For this, a domain ontology called OncoNet Ontology (ONO) is developed to enable semantic reasoning for validating gene-disease relations. The KG is then enriched by harmonizing the ONO, controlled vocabularies, and additional biomedical concepts from scientific articles by employing BioBERT- and SciBERT-based information extraction (IE) methods. Further, since the biomedical domain is evolving, where new findings often replace old ones, without employing up-to-date findings, there is a high chance an AI system exhibits concept drift while providing diagnosis and treatment. Therefore, we finetuned the KG using large language models (LLMs) based on more recent articles and KBs that might not have been seen by the named entity recognition models.
• Abstract（参考訳）: ドメインの専門家は、予防と治療の意思決定を開発するための戦略を設計するのに役立つ特定の生物学的プロセスを逮捕し広めるために、最新の知識を頼りにすることが多い。 ai(artificial intelligence)の難解なシナリオは、生体医学データ(テキスト、画像、省略、臨床など)を使用して、がんの診断と治療の推奨を提供することだ。 がん、薬物、遺伝子、タンパク質とそのメカニズムに関するデータと知識は、構造化(知識ベース(kbs))と非構造化(科学記事など)ソースに分散している。 大規模知識グラフ(kg)は、これらのデータを統合し、セマンティックな相互関係の実体と関係に関する事実を抽出することによって構築することができる。 このようなKGは、探索と質問応答(QA)だけでなく、ドメインの専門家が新しい知識を引き出すことを可能にする。 しかし、データ資産やセマンティック技術に対する理解が不足しているため、大規模なKGの探索とクエリは非ドメインユーザにとって面倒である。 本稿では,癌特異的バイオマーカー発見と対話型QAを活用するドメインKGを開発する。 そのため、オンコネットオントロジー(ONO)と呼ばれるドメインオントロジーが開発され、遺伝子と退化の関係を検証するための意味論的推論を可能にする。 その後、ONOを調和させ、語彙を制御し、BioBERT-およびSciBERT-based information extract (IE)法を用いて、科学論文から生医学的な概念を追加することで、KGは豊かになる。 さらに、新しい発見が古い発見に取って代わられる場合が多い生体医学領域が進化しているため、aiシステムが診断と治療を提供しながら概念ドリフトを示す可能性が高い。 そこで我々は,名づけられたエンティティ認識モデルでは見られないような,最近の記事やkbsに基づいて,大言語モデル(llms)を用いてkgを微調整した。

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