240315_NLP2024

ライトニングトーク

症例テキストのアノテーションに⽤いるオントロジーの課題

⼟肥栄祐1)、⾼⽉照江3) 、建⽯由佳2)、⼭本泰智3)、藤原豊史3)1) 国⽴精神神経医療研究センター 神経研究所 疾病研究第3部
2) 国⽴研究開発法⼈科学技術進⾏機構 NBDC 事業推進部
3) 情報・システム研究機構 ライフサイエ ンス統合データベースセンター

診断がつかず困る時• ⾮常に初期、または⾮典型的• 難病・希少疾患：10000疾患• ⼈⼝の約5%• 診断まで平均7-8年

なんとか⼿掛かりが欲しい同じ遺伝⼦異常でも、症状や重症度が異なる

Zemjtel, Tomasz, et al “Eﬀective diagnosis of genetic disease by computational phenotype analysis of disease-associated genome ”
Science translational medicine 6.252(2014):252ra1230252ra123 ”

PubCaseFinder

https://pubcaseﬁnder.dbcls.jp/?lang=ja

100万例以上の症例報告抄録（本⽂では無い）疾患ー症状の関係を利⽤
症状を⼊⼒し可能性のある疾
患のランキングで提⽰

遺伝⼦でフィルターも可
PubCaseFinder uses these sets of disease-gene associations

Fujiwara T et al., 2018 Am J Hum genet
Fujiwara T et al., 2022 Hum Mut

性能は背景のデータに依存
より詳細なデータを得るには？
患者さんや医療者にとってわかりやすい形のためには？
Fujiwara T et al., 2022 Hum Mut

⼀つの疾患の全体像から⾮典型例を含めて可視化したい❗
• アレキサンダー病 英⽂症例報告200例• 症例データを構造化• 症状・所⾒を抽出• アノテーション• 個々の症例をベクトル化• ⽬の前の患者さんが“どれだけ稀（⾮典型的）なのか？”綺麗なアノテーションができれば・アレキサンダー病 340例
（時系列データ含む）
・構造化データ
・統制されたカテゴリー辞書
・⾃由な可視化
・時系列の可視化
・⾮典型例の推定

⽇本語症例報告からどれだけ情報が集められるか？
症例報告PDF

テキスト抽出構造化

症状・所⾒抽出カテゴリー化
辞書作り

アノテーション

症状や所⾒のIDである、HPO⾃動抽出が可能
しかし完璧では無い

臨床医の感覚にマッチしない。。。

LLMを⽤いた症状抽出
ChatGPTs4症状の抽出は格段に向上
HPOのID付けは不⼗分⇨
ID付けが上⼿くいかないのか？
辞書（HPO）に無いのか？

LIama2 (7b)

Clinical Text

Exact match
ambiguous match

LLM (ChatGPT)
症状・所⾒の抽出：⇨ ⾮常に良い!
HPOとのアノテーション… ChatGPT⇨ ⾮常に難しい…

LLM
Clinical Text

症状・所⾒の抽出：⇨ ⾮常に良い!（有／無、時系列も可）LLM
HPOとのアノテーション… ChatGPT⇨ ⾮常に難しい…

おそらく2つの理由
1: アノテーション機能の不⾜
2: そもそも、HPOに対応する語彙が無い？

HPOを検索・探索しようとするが・・・

視認性が⾮常に悪い
解剖や⽣理、システムなどに全く準拠していない

BioPortalHPO⇨Phenotypic abnormality
並びが臨床医や研究者に優しくない（😅）臨床症状・所⾒の辞書である、HPO⾃体の構造化も⼯夫が必要
HPO

N of Layer in HPO and MPO

MPO① Category
upper concept・・・・・・
layer・・・② Step・・・

layer・・・

・・・

lower concept

・・・

・・・

③ Granularity

何が問題なのか？？？

① カテゴリー : 解剖（臓器）、システム（免疫、代謝etc）、時点など、… etc② 階層 : カテゴリーの対象とするものの複雑性に依存して深さが異なる。
③ 粒度：エンドフェノタイプを⽰すものが、別の階層に存在する。
⇨ これが、俯瞰的な⾒⽅や全体像を掴むことを難しくしている・ End-phenotype matching.
・ What happened in each step

⇨ Checking with experts⇨ To capture the concept of each term

Dohi E et al. BioHachrXiv2024

HPOの整理や構造化（ GTPsも活⽤）
HPOのPhenotypic abnormality
26カテゴリーの各リストを作成

解剖
病理所⾒（細胞、組織、etc）
疫学的情報

それぞれの語句が使⽤されうる意味の整理（構造化、タグ付など）

診察異常症状⽣化学・⽣理検査データ
画像検査データ・LLM
・複数の臨床医・専⾨家
にて⾏っている

Dohi E et al. in preparation

MPO(mammalian phenotype ontology)とHPOとの取り組み
MPOの⽇本語訳作成の効率化

HPOと MPOのマッピングにおける課題

LLM のみでは、専⾨⽤語の翻訳は難しい・・・

⾔葉の定義まで遡ってもマッピングは10%未満
それぞれのオントロジーの構造の整理が必要

Custom GPTs
これまでの翻訳で作成した対応表をRAGとして与えて、プロンプトを⼯夫するとCustom ChatGPT “MP Japanese”
https://chat.openai.com/g/g-hWEZcTPWe-mp-japanese

翻訳効率が格段に向上 !

Takatsuki T et al. Genomics and Informatics (under revision)
https://github.com/dbcls/MP_Japanse/tree/main

Dohi E et al. BioHachrXiv2024

適切なアノテーションをHPOで⾏うためには・・・

⾃動化が進⾏中Corresponding chart

Provided database ( RAG: Retrieval augmented generation)

LLM
アノテーション

A 13-year-old boy exhibited cervical kyphosis <”muscle-skeltal"> anddeteriorating cognition<"demetia">. He was born normally and achieved
developmental milestones without delay. The family history was noncontributory.
At the age of 2, he had 2 simple febrile seizure<"seizure">s. At the age of 8, he had
a generalized febrile convulsion that lasted about 10 min. Subsequent
electroencephalography (EEG) revealed bilateral frontal spikes during sleep.
Valproate was started under the diagnosis of epilepsy. Since then, his school
performance slowly began to deteriorate<"psychomotor regression">.

適切な知識を与えれば、全アノテーションが可能に
しかし、語句の対応だけでは、臨床医が得る印象・内容とは異なる⇨⼯夫したオントロジー構造も提案？

Acknowledgement
Research Organization of Information and system

National center of neurology and psychiatry

Database Center for Life Science（DBCLS）

Department of Mental Disorder

Toyofumi Fujiwara, Jae-Moon Shin、Yasunori Yamamoto

Takeshi Iwatsubo, Takahiro Kochi, Parvez MD SOLWE ALAM

Terue Takatsuki, Jaemoon Shin, Thomas Liener
RIKEN Bio Resource Research CenterTranslational Medical Center

Hiroshi Masuya, Tatsuya Kushida, Yuki Yamagata

Kenji Hatano, Kotaro Hattori, Ryo Matsumura

Japan Science and Technology Agency

Department of Sleep-Wake Disorders

Yuka Tateishi

Shingo Kitamura

King Abdullah University of Science and Technology

BioHackathon 2023

Robert Hoehndorf
Patient Salon, Patient Net
Nobuyuki Suzuki, Tomomi Yoshida

Tokyo Medical and Dental University
Katsuyuki Takeuchi, Takeshi Hase, Yoritsugu Iida

Parvez MD SOLWER ALAM

1st Undiagnosed Hackathon 2023

ISEV IOC 2024