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Software Mines Science Papers, um neue Entdeckungen zu machen
Software, die Zehntausende von Forschungsarbeiten liest und dann neue Entdeckungen über die Funktionsweise eines Proteins vorhersagt, das für Krebs entscheidend ist, könnte einen schnelleren Ansatz zur Entwicklung neuer Medikamente ankündigen.
Die Software, die in Zusammenarbeit zwischen IBM und dem Baylor College of Medicine entwickelt wurde, wurde in mehr als 60.000 Forschungsarbeiten veröffentlicht, die sich auf p53 konzentrierten, ein Protein, das am Zellwachstum beteiligt ist und an den meisten Krebsarten beteiligt ist. Durch das Parsen von Sätzen in den Dokumenten könnte die Software ein Verständnis dafür gewinnen, was über Enzyme bekannt ist, die Kinasen genannt werden, die auf p53 wirken und dessen Verhalten regulieren; Diese Enzyme sind häufige Angriffspunkte für Krebsbehandlungen. Es erstellte dann eine Liste anderer Proteine, die in der Literatur erwähnt werden und wahrscheinlich unentdeckte Kinasen waren, basierend auf dem, was es über die bereits identifizierten wusste. Die meisten seiner bisher getesteten Vorhersagen haben sich als richtig erwiesen.
Wir haben 10 getestet, Olivier Lichtarge von Baylor sagte Dienstag. Sieben scheinen echte Kinasen zu sein. Vorläufige Ergebnisse seiner Zusammenarbeit mit IBM präsentierte er a Treffen zum Thema Cognitive Computing im IBM-Forschungslabor Almaden abgehalten.
Lichtarge beschrieb auch einen früheren Test der Software, bei dem sie Zugang zu vor 2003 veröffentlichter Forschungsliteratur erhielt, um zu sehen, ob sie seitdem entdeckte p53-Kinasen vorhersagen kann. Die Software fand sieben der neun Kinasen, die nach 2003 entdeckt wurden.
Die P53-Biologie ist für alle Arten von Krankheiten von zentraler Bedeutung, sagt Lichtarge, und daher schien sie der perfekte Weg zu sein, um zu zeigen, dass softwaregenerierte Entdeckungen die Forschung beschleunigen könnten, die zu neuen Behandlungen führt. Er glaubt, dass die bisherigen Ergebnisse dies belegen, obwohl die Kinase-Jagd-Experimente noch überprüft und in einer wissenschaftlichen Zeitschrift veröffentlicht werden müssen und weitere Labortests geplant sind, um die bisherigen Ergebnisse zu bestätigen. Kinasen werden typischerweise mit einer Rate von einer pro Jahr entdeckt, sagt Lichtarge. Die Entdeckungsrate kann erheblich beschleunigt werden.
Lichtarge sagte, dass die Software zwar so konfiguriert wurde, dass sie nur nach Kinasen sucht, aber auch in der Lage zu sein scheint, zuvor nicht identifizierte Phosphatasen zu identifizieren, bei denen es sich um Enzyme handelt, die die Wirkung von Kinasen umkehren. Es kann auch andere Arten von Proteinen identifizieren, die mit p53 interagieren können.
Die Baylor-Kollaboration soll eine Möglichkeit testen, eine Reihe von Tools zu erweitern, die IBM-Forscher Pharmaunternehmen bereits anbieten. Unter dem Banner der beschleunigten Entdeckung werden Textanalysetools verwendet, um Veröffentlichungen, Patente und molekulare Datenbanken zu durchsuchen. Beispielsweise könnte ein Unternehmen auf der Suche nach einem neuen Malaria-Medikament die Tools von IBM verwenden, um Moleküle mit ähnlichen Eigenschaften wie bestehende Behandlungsmethoden zu finden. Da Software breiter durchsuchen kann, könnte sie in übersehenen Publikationen oder Patenten Moleküle finden, die sonst kein Mensch finden würde.
Wir haben begonnen, mit Baylor zusammenzuarbeiten, um diese Fähigkeiten anzupassen und zu erweitern, um zu zeigen, dass dieser Prozess genutzt werden kann, um neue Dinge über die Biologie von p53 zu entdecken, sagt Ying Chen , ein Forscher bei IBM Research Almaden.
Die Entwicklung eines neuen Medikaments dauert in der Regel zwischen 500 Millionen und 1 Milliarde US-Dollar, und 90 Prozent der Kandidaten, die die Reise beginnen, schaffen es nicht auf den Markt, sagt Chen. Die Kosten erfolgloser Medikamente werden als ein Grund dafür angeführt, dass einige Medikamente so hohe Preise erzielen (siehe A Tale of Two Drugs ).
Lawrence Hunter , Direktor des Center for Computational Pharmacology an der University of Colorado Denver, sagt, dass für Behauptungen, dass die Software neue Entdeckungen gemacht hat, eine sorgfältige empirische Bestätigung erforderlich ist. Er sagt jedoch, dass Fortschritte in diesem Bereich wichtig sind und dass solche Instrumente dringend benötigt werden.
Das Volumen an alter und neuer Forschungsliteratur sei mittlerweile so groß, dass selbst Spezialisten nicht hoffen können, alles zu lesen, was ihnen helfen könnte, sagt Hunter. Im letzten Jahr wurden der U.S. National Library of Medicine über eine Million neue Artikel hinzugefügt Medline Datenbank biomedizinischer Forschungsarbeiten, die mittlerweile 23 Millionen Elemente enthält. Software kann riesige Informationsmengen durchsuchen und wichtige Hinweise an unerwarteten Stellen finden. Entscheidende Informationen sind manchmal isolierte Fakten, die in einem Artikel nur eine Nebensache sind, aber wirklich wichtig wären, wenn man sie finden könnte, sagt er.
Lichtarge glaubt, dass eine Software wie seine die Art und Weise verändern könnte, wie Wissenschaftler neue Forschungsergebnisse durchführen und bewerten. Wissenschaftler verlassen sich derzeit teilweise auf den Ruf der beteiligten Personen, Institutionen und Zeitschriften sowie auf die Häufigkeit, mit der ein Artikel von anderen zitiert wird.
Eine bessere Möglichkeit könnte eine Software bieten, die aus allen Informationen, die in einem Feld veröffentlicht werden, Bedeutungen gewinnt, sagt Lichtarge. Sie könnten direkt in der [Software] veröffentlichen und sehen, wie störend es ist, sagt er.
Hunter glaubt, dass Wissenschaftler solche Werkzeuge sogar in einem früheren Stadium einsetzen könnten, wenn Software Beweise für und gegen neue Hypothesen liefern würde. Ich denke, es würde der Wissenschaft wirklich helfen, schneller voranzukommen. Wir verschwenden oft viel Zeit im Labor, weil wir nicht jede Kleinigkeit in der Literatur wüssten, sagt er.