从生物医学文献中发现药物-靶标相互作用知识
计算与语言
2021-09-28 v1 人工智能
摘要
人体内药物与靶标（DTI）的相互作用在生物医学科学与应用中起着关键作用。随着生物医学领域每年数百万篇论文的发表，自动从生物医学文献中发现 DTI 知识（通常为关于药物、靶标及其相互作用的三元组）成为产业界的迫切需求。现有的生物知识发现方法主要是抽取式方法，常需要详细标注（例如所有生物实体提及、每两个实体提及间的关系等）。然而，由于需要生物医学领域的专家知识，难以且昂贵地获取充足标注。为克服这些困难，我们探索了该任务首个端到端解决方案，采用生成式方法。我们将 DTI 三元组视为序列，并使用基于 Transformer 的模型直接生成它们，无需使用实体与关系的详细标注。进一步，我们提出一种半监督方法，利用上述端到端模型过滤未标注文献并为其标注。实验结果表明，我们的方法在 DTI 发现上显著优于抽取式基线。我们还创建了数据集 KD-DTI 以推进该任务，并将向社区发布。
引用
@article{arxiv.2109.13187,
title = {Discovering Drug-Target Interaction Knowledge from Biomedical Literature},
author = {Yutai Hou and Yingce Xia and Lijun Wu and Shufang Xie and Yang Fan and Jinhua Zhu and Wanxiang Che and Tao Qin and Tie-Yan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.13187},
year = {2021}
}