Automatische Analyse pra klinischer Forschungsergebnisse

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1 Universität Bielefeld 15. Mai 2014 Automatische Analyse pra klinischer Forschungsergebnisse zur Auswahl Erfolg versprechender klinischer Studien und individualisierter Therapien Roman Klinger, Philipp Cimiano, Matthias Hartung, Nicole Brazda, Hans Werner Mu ller Semantische Datenbanken, CIT-EC, Uni Bielefeld Molekulare Neurobiologie, Medizinische Fakulta t, Heinrich-Heine-Universita t Du sseldorf und Center for Neuronal Regeneration, Du sseldorf

2 Überblick 1 Motivation 2 Ziele unseres Projekts 3 Vorarbeiten 4 Partner Klinger, Cimiano, Hartung, Brazda, Müller 2 / 12

3 Einleitung Motivation Ausgangspunkt Zu vielfältigen Symptomen und Krankheiten gibt es umfangreiche präklinische Forschung, aber nur unzureichende Therapiemöglichkeiten Beispiele Rückenmarksverletzungen, neurodegenerative, Tumor-, Herz-Kreislauferkrankungen Grundlagenforschung präklinische Entwicklung klinische Studien Therapie (Rückenmark/Schädel-Hirn-Traumata) Klinger, Cimiano, Hartung, Brazda, Müller 3 / 12

4 Aktueller Stand Einleitung Rückenmark-/Schädel-Hirn-Traumata Etwa 160,000 Publikationen zu präklinischen Forschungen Jährlich Keine Therapien vorhanden Herausforderungen Fachlich und linguistisch hohe Komplexität Fehlende Reproduktion von Experimenten Uneinheitliche Reporting-Standards Übertragbarkeit vom Tierexperiment auf den Menschen Datenlage für Metastudien Klinger, Cimiano, Hartung, Brazda, Müller 4 / 12

5 Entwicklung Ziele unseres Projekts Überblick Automatische Analyse der bestehenden Literatur zu präklinischen Experimenten in verschiedenen Gebieten Entwicklung von Best Practices Anwendung Automatisierte Abschätzung der Qualität von Studien Abschätzen der Erfolgschancen von präklinischen Studien Bereitstellung von Wissen aus präklinischen Studien im klinischen Alltag Generierung neuer Hypothesen Unterstützung von Meta-Analysen Klinger, Cimiano, Hartung, Brazda, Müller 5 / 12

6 Ziele unseres Projekts Analyse der bestehenden Literatur Distant Supervision Ontology Meta Analysis all publications Document Collection Core Database IE Model Empirical Therapy Grading Domain Constraints Active Learning User Interaction End-User Feedback Klinger, Cimiano, Hartung, Brazda, Müller 6 / 12

7 Ziele unseres Projekts Entwicklung von Best Practices Anwendungsfokus liegt auf ausgewählten Domänen Entwicklung von semi-automatischen Methoden Aufbauen auf bestehenden Ressourcen Unterstützung des Entwickler bei der Anpassung an neue Domänen Entwicklung von Best Practice Richtlinien Technikfolgeabschätzung Aufwandsabschätzung Identifikation von relevanten Parametern zur Metaanalyse Erhebung individualisierter Parameter und Bestimmung ihres Einflusses auf den Therapieerfolg Klinger, Cimiano, Hartung, Brazda, Müller 7 / 12

8 Ziele unseres Projekts Einschätzen der Qualität Entwicklung eines Empfehlungssystems von präklinischen Studien Automatisch extrahierte Kriterien Nutzerspezifisch Manuell beeinflussbar Beispiel Diese Studie ist interessant, weil sie denselben Modellorganismus nutzt, die Therapie sehr ähnlich ist aber andere Ergebnisse vorliegen und statistisch einwandfrei ist! Klinger, Cimiano, Hartung, Brazda, Müller 8 / 12

9 Ziele unseres Projekts Abschätzen der Erfolgschancen Number of Publications Mouse Rat Guinea Pig Cat Dog Sheep Chimp Phylogenetic proximity to human Probability to publish negative result Klinger, Cimiano, Hartung, Brazda, Müller 9 / 12

10 Ziele unseres Projekts Transferieren von Wissen Bereitstellung von präklinischen Experimenten und Ergebnissen im klinischen Alltag Unterstützung von Therapieentscheidungen unter Einbeziehung von präklinischen Erkenntnissen Parameteridentifikation Analyse des möglichen Einflusses von präklinischen Erkenntnissen Klinger, Cimiano, Hartung, Brazda, Müller 10 / 12

11 Vorarbeiten Schwerpunkt Rückenmarksverletzungen Entwicklung einer domänenspezifischen Ontologie (medizinische Doktorarbeit) Entwicklung eines ersten Extraktions- und Aggregationssystems (Studienprojekt) Entwicklung einer manuell befüllten Offline-Datenbank Klinger, Cimiano, Hartung, Brazda, Müller 11 / 12

12 Aktuell Partner Uni Bielefeld, Arbeitsgruppe Semantische Datenbanken Prof. Dr. Philipp Cimiano, Dr. Roman Klinger, Matthias Hartung Universitätsklinik HHU Düsseldorf, Neurologie und CNR Prof. Dr. Hans Werner Müller, Dr. Nicole Brazda Beispiele für weitere Partner Koordinatoren von klinischen Studien Datenmanagement Empfehlungssystemhersteller Anbieter von Text Mining/Analytics, Big Data, Data Mining Lösungen Wissenschaftsverlage Anbieter von präklinischen Untersuchungen Pharmafirmen, andere Unternehmen der Gesundheitswirtschaft... Klinger, Cimiano, Hartung, Brazda, Müller 12 / 12

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