言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集 (2023年3月)

BiomedCurator：医学・生物学文献からの構造化データ抽出のためのデータキュレーションシステムの開発

Mohammad Golam Sohrab 1 Khoa N. A. Duong 1 池田 修己 1 Goran Topić 1
夏目 やよい 2 黒田 正孝 2 伊藤 眞里 2 高村 大也 1
1 産業技術総合研究所 人工知能研究センター
2 医薬基盤・健康・栄養研究所 AI 健康・医薬研究センター{sohrab.mohammad, goran.topic, ikeda-masami, takamura.hiroya}@aist.go.jp{natsume, m-kuroda, mari}@nibiohn.go.jp

概要
医学・生物学分野の論文から，事前に選択した属性（疾患，投与薬剤，投与量，投与期間，被験者の年齢，結果など）に関する情報を，構造化データとして抽出するキュレーションシテム BiomedCurator のを開発を行なった．本システムは，関係抽出のためのテキスト生成モデル，エンティティ認識，テキス
ト分類モデル，知識ベース上のエントリからの情報
検索とエンティティ・リンキング，パターンに基づ
く複数属性の情報抽出を行う自然言語処理アプロー
チによって構成されている．BiomedCurator はウェ
ブサイト（https://biomed-text.airc.aist.go.jp/
biomedcurator/）において公開している．

1

はじめに

医学・生物学分野の論文や臨床試験の報告書には，適用された薬，対象疾患，投与量，投与期間，
被験者の年齢，結果などの情報が提供されている．
これらの情報は，創薬や医薬品開発のためのデータ
マイニングや統計分析に有用であり，通常は専門家が論文を読んで抽出し，図 1 に示すような属性と値が対応づけられた 2 次元のスプレッドシート形式の構造化データを手作業で作成している．本稿では，
このような構造化データを自動生成（以下，データ
キュレーション）するシステムを提案する．
データキュレーションのタスクには，エンティ
ティ認識，エンティティ・リンキング，関係抽出，
テキスト分類など，さまざまな自然言語処理技術を用いたアプローチが必要となる．また，このタスクの特徴は，訓練データとなる，人間の専門家によってキュレーションされたデータがスプレッドシー
ト形式で提供される一方，抽出すべき情報が論文中のどこの位置に記述されているかが明示されない．
したがって，通常のエンティティ認識の学習データとは異なり，BIO タグは注釈されていない．また，キュレーションされたデータ中では，元の論文と異なる用語や表現が使われている可能性がある．
本稿では，これらの技術的課題を 2.2 節で述べる
手法で解決する．さらに，特に肺疾患に関するドメ
インについて手法を実装し，ユーザーが指定する
PubMed ID あるいは ClinicalTrials.gov ID に該当する
文献から，61 個の属性を自動データキュレーション
するシステム BiomedCurator について報告する．

2

関連研究

テキストマイニングを使用した医学・生物学情報の検索をサポートする方法およびウェブツールがいくつか提案されている．例えば，エンティティ情報の抽出を文書レベルで行う際に，生成的アプロー
チを採用したものなどがある [1]．文のエンコード
から文書レベルのグラフを作成し，グラフのエッジ表現から文書レベルの関係を抽出する方法 [2] や，
文書レベルの 𝑛 項関係を獲得する手法 [3] などが提案されている．また，pubmedKB [4] は，バリアン
ト，遺伝子，疾患，および化学物質という 4 つの医学・生物学エンティティタイプ間のセマンティッ
クな関係を抽出して視覚化するウェブサーバであり，多数の PubMed 抄録から意味関係の抽出が可能である．構造化された関係タプルを抽出するための文節抽出とメタパターン発見を組み込んだ CPIE
（Clause+Pattern-guided Information Extraction）フレー
ムワーク [5] や，BERT ベースの言語モデルを使用した遺伝子–疾患の関係抽出手法 [6]，文献から遺伝
子型–表現型の関係抽出のためのパイプライン [7] が提案されている．

― 3059 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

図 1 スプレッドシート形式の構造化データの例．1 行目はカテゴリ，2 行目は属性を示す．

3.2

キュレーション手法

関係抽出のための生成的アプローチ
本稿の関係抽出は，抽出すべき情報の論文中の出現位置が訓練データ中で明示されていない，論文中とは異なる用語や表現が構造化データで使われる可能性がある，という技術的課題がある．そのため，生成問題として 𝑛 項関係抽出タスクを定式化す
る．入力テキストに対し，予め定めた構造を表す単語系列を生成する．例えば，eligible patients received
up to six cycles of pemetrexed, 500 mg/m(2) plus cisplatin,
75 mg/m(2) (day 1) or gemcitabine, 1000 mg/m(2) (days 1
and 8) plus cisplatin, 75 mg/m(2) (day 1). os and toxicity
were assessed. という入力に対し，次のような系列を
生成する：

3.2.1

図 2 BiomedCurator のワークフロー．入力された PubMedあるいは ClinicalTrials.gov の ID をもとに，(a) から (d) のプロセスを通じて解析し，各属性の値として出力する．
プロセス (c) の結果の一部は再利用され，他の属性を予測する入力機能として再結合されることを示す．

本稿で対象とするデータキュレーションでは，エンティティ抽出，関係抽出，エンティティリンキン
グなどに基づくより幅広い情報の抽出を行う．

3

提案システムデータ（3.1 節），キュレーションのための 5 つの主要な手法（3.2 節），そのウェブアプリケーション（3.3 節）の順で詳述する．

3.1

データセット

ここでは，肺がん，特発性肺線維症（IPF），間質性肺炎（IP）と線維症について過去 5 年間に発表された無料でアブストラクトと本文が入手可能な
PubMed の論文を選択した．抽出する情報を 11 個のカテゴリに分類し，さらにサブカテゴリに分割して合計 61 個の属性を設けた．これらの属性は創薬の経験を持つ薬理学者がキュレータの生物学者との話し合いの中で決定した．次に，手作業でキュレーションを行なった．キュレーションには生物学者と編集者が参加し，品質保証と品質管理チェックを行った．構築した構造化データセットの概要を図 1に示す 1）．各カテゴリ，サブカテゴリ，属性の詳細な内容と使用するキュレーション手法は，付録およびウェブサイト 2）に記載した．
1） データセットの公開は検討中．
2） https://github.com/aistairc/BiomedCurator[start][drug] gemcitabine [/drug] [dose] 1000 mg/m2 [/dose][and][drug] cisplatin [/drug] [dose] 75 mg/m2 [/dose][or][drug] pemetrexed [/drug] [dose] 500 mg/m2 [/dose][and][drug] cisplatin [/drug] [dose] 75 mg/m2 [/dose][end]

これは，（gemcitabine, 1000 mg/m2）と（cisplatin, 75
mg/m2），あるいは（pemetrexed, 500 mg/m2）と（cisplatin, 75 mg/m2）という薬品-投与量の関係を表す．
長い系列に対応できるエンコーダ・デコーダモデ
ルとして，BigBirdPegasus [8] を採用し，上記の生成的アプローチによる関係抽出を行う．このアプローチ
を用いるのは，dose，drug，route of administrationの 3 個の属性である．
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エンティティ抽出
エンティティ抽出に帰着できる属性について は，SciBERT [9] を 用 い た．特 に，ethnicity に
つ い て は，同 じ ラ ベ ル を 持 つ OntoNotes 5 [10] を
訓 練 デ ー タ と し て SciBERT を フ ァ イ ン チ ュ ー
ニングした．Biomarker name については，同様にBioNLP13CG [11] でファインチューニングした．それ以外の属性については，擬似訓練データに基づ
く distant supervision を用いた．具体的には，構造化
3.2.2― 3060 ―‌‌‌This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

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データのエンティティと表層的に類似している文を取得し，文字列マッチングにより擬似的にラベル付けした．

データの前処理は 4 つのステップから成る：（1）
テキスト正規化，（2）文分割，（3）節分割および段落分割，（4）トークン化．
テキスト正規化 XML タグの削除や，連続する
空白を単一の空白にする作業，特殊記号を空白にするする作業を行う．その後，ftfy [12] を用いて NFC
形式でユニコード正規化を行う．
文分割 テキスト正規化後に，GENIA 文分割器5）を用いて文分割を行う．
節分割および段落分割 drug と dose の関係など，薬品-投与量の関係など，単一文でなく複数文に渡って記述されている属性があるため，入力テキ
ストを節や段落の単位に分割する．まず，XML 形
式で与えられている入力テキストのメタデータを用いる．分割に利用できるメタデータがない場合
は，Abstract, Introduction, Method, Approach, Results な
どのキーワードに基づくルールにより分割を行う．
トークン化 最後に BigBirdPegasus の PegasusTokenizer と SciBERT の BertTokenizer を用いてトークン化を行う．

テキスト分類
いくつかの属性については，SciBERT により入力テキストをエンコードし分類する方法を用いた．また，他の属性の値が手がかりになる属性に
つ い て は，RandomForest3）に 基 づ く 分 類 器 を 用 いた．例えば，association については，marker_type,marker_nature, phenotype の属性値を分散表現で表し連結したベクトルを入力とし RandomForest を用
いた．
3.2.3

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正規表現
reference_id, grade, stage, total_sample_numberなどの属性については，正規表現により値を抽出した．詳細はプロジェクトページに記述した．
3.2.4
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外部知識ベースからの情報検索
CAS ID, ChEMBL ID, DrugBank ID, Entrez ID,
Uniprot ID, HGVS Name, Rs ID, KEGG Pathway Nameの 8 個の属性については，外部知識ベース4）から取
得した．

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3.2.5
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3.3

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4.2

BiomedCurator のワークフローを図 2 に示す．ユー
ザから入力された PubMed あるいは ClinicalTrials.govの ID をもとに，（a）オンラインデータベースから対応する論文を取得し，（b）前処理を経て，（c）さまざまな種類の情報を抽出するように設計された 5つの主要なアプローチに適用される．最後に，抽出された情報が返され，（d）各属性の値を表示する．

実験

4.1

データ

3） https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html
4） https://commonchemistry.cas.org, https://go.drugbank.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/,https://www.
com,
genecards.org, https://www.uniprot.org/uniprot/, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/CBBresearch/Lu/Demo/LitVar/api.
html, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/CBBresearch/Lu/Demo/
LitVar/api.html, https://www.genome.jp/kegg/pathway.html‌

計算すべてのモデルは AdamW [13] を用い学習率 3e–5で最適化した．関係抽出のための生成モデルは，8GPU 上で total batch size 32 で 50 エポック訓練した．
また，詳細は割愛するが，カリキュラム学習を採用している．エンティティ抽出モデルは，単一 GPU
上で batch size 32 で 5 エポック訓練した．計算には，
NVIDIA A100 for NVLink 40GiB を用いた．

5

結果と考察

表 2 に提案手法による PubMed データセットに含まれる 17 個の属性へのデータ抽出性能を，適合率（P），再現率（R）および F スコア（F）で示した．F
スコアに基づくほとんどの属性への抽出性能は良好に機能していることを示していた．一方，属性
duration，grade，disease_name，phenotype への性能は他に比べて低かった．disease_name のモデル
は，distant supervision による擬似訓練データで学習されているが，病名には同義語が多いことからこの
擬似訓練データにノイズが多く含まれていることが再現率低下につながったと考えられる．対照的に，
単一回答のみで構成される PubMed データセットに含まれる 6 個の属性については，十分に高い結果が得られた（表 3）．
ClinicalTrials.gov データセットへのデータ抽出の‌PubMed（2,570 論文）と ClinicalTrials.gov（2,371 論文）から構築したキュレーションデータで実験を行 っ た．デ ー タ セ ッ ト の 内 訳 と 統 計 値 を 表 1 に
示す．

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ウェブアプリケーション

4

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5） http://www.nactem.ac.uk/y-matsu/geniass/― 3061 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表1

PubMed と ClinicalTrials.gov から選択収集した各キュレーションデータセットの内訳および統計
データセットSplit #Docs Avg. Tokens/Doc Avg. Sec./Doc Avg. Para./Doc
Train
1542
3296.52
10.90
37.89
PubMedDev
514
3037.13
10.38
35.32
Test
514
3277.14
10.87
36.96
Train
1421
1395.08
8.41
15.34
ClinicalTrials.gov
Dev
475
1296.97
8.39
15.00
Test
475
1343.81
8.43
15.07

表 2 PubMed データセットに含まれる 17 個の属性（複数回答）へのデータ抽出の評価結果
属性名P
R F (%)
associated_clinical
trials54.24 60.38 57.10
Relation of(drug/therapy-dose)
53.77 50.59 52.13
duration
4.91 38.57
8.71
Cell line/Model Name 44.07 41.67 42.83
study_type
85.80 82.43 84.08
ethnicity
27.72 73.29 40.23
grade
10.53 21.43 14.12
18.07 82.86 29.67
phasedisease_name
91.67
5.66 10.66
stage
44.34 70.19 54.35
association
97.00 97.00 97.00
phenotype9.09 45.19 15.14
p_value
33.37 32.68 33.02
application
94.00 95.00 94.50
allocation
39.02 72.73 50.79
masking
37.50 46.15 41.38
authors
86.35 87.35 86.85

表 3 PubMed データセットに含まれる 6 個の属性（単一回答）へのデータ抽出の評価結果
属性名
Accuracy (%)
type of alteration
87.44
phenotype_alteration
93.00
signiﬁcance
99.95
author_conclusion
100.00
title
95.33
year
99.61

表 4 ClinicalTrials.gov データセットに含まれる 21 個の属性（複数回答）へのデータ抽出の評価結果．BNAMIR は"biomarker name as modiﬁed in reference" の省略表記
属性名
P
R F (%)
Relation of(drug/therapy-dose)
38.36
33.15
35.5
duration
2.53
81.82
4.90
disease_name
61.66
73.44 67.04
disease_sub_category
11.75
51.43 19.13
stage
23.44
85.80 36.82
BNAMIR
1.29
7.38
2.20
phenotype22.43
51.03 31.16
74.95
75.11 75.03
total_sample_number
patient_number (case) 74.95
75.11 75.03
age(case)
87.77
87.96 87.86
gender(case)
99.37 100.00 99.68
ethnicity (case)
55.56
71.43 62.50
sponsor & collaborator 66.67
88.93 76.20
phase
97.31
97.97 97.64
inclusion_criteria
73.05
83.41 77.89
authors
95.61
94.37 94.99
intervention_model
96.25
96.48 96.37
97.92
98.38 98.15
masking
primary_purpose
98.84
99.07 98.96
association
98.00
98.00 98.00
application
99.00
99.00 99.00
表 5 ClinicalTrials.gov データセットに含まれる 3 個の属性（単一回答）へのデータ抽出の評価結果
属性名
Accuracy (%)
trial_status
56.21
title
93.89
year
86.11

6
評価結果を，表 4 および 5 に示す．属性 duration，disease_sub_category，BNAMIR を除くほとんどの属性に対する抽出性能は良好である．属性 duration
への性能の低さは，このゴールドエンティティは
通常，1〜3 桁の数字の後に時間の単位を表す単語が続くことが原因である（例：24 hours，120 days, 2
weeks, 3 months など）．情報の正規化，言い換え，対象の論文以外からの情報の付加が専門家による手動のキュレーションデータに含まれていた場合，モデルによる論文内容からの検索と抽出精度を低下させ，評価が困難であった．
‌

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おわりに

医学・生物学文献からのデータキュレーションシ
ステム BiomedCuration の開発を報告した．本システ
ムは，PubMed および ClinicalTrials.gov に由来する論文から自然言語処理アプローチによる解析を通じて情報を抽出し，61 個の属性の値として出力する．2
つのデータセットに対する F スコアと精度による性能評価から，システムが機能していることを示す結果が得られた．また，本システムはインタラクティ
ブなウェブアプリケーションとして公開している．
今後は，システムのさらなる改善のために，n 項関係抽出などの新しい機能の実装を計画している．

― 3062 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

謝辞
本稿で紹介した研究は，官民研究開発投資拡大プ
ログラム（PRISM）「新薬創出を加速する症例デー
タベースの構築・拡充／創薬ターゲットの推定アル
ゴリズムの開発」の助成を受けたものです．

[8] Manzil Zaheer, Guru Guruganesh, Avinava Dubey, Joshua
Ainslie, Chris Alberti, Santiago Ontañón, Philip Pham,
Anirudh Ravula, Qifan Wang, Li Yang, and Amr Ahmed.
Big bird: Transformers for longer sequences. CoRR,
Vol. abs/2007.14062, , 2020. https://arxiv.org/abs/
2007.14062.
[9] Iz Beltagy, Kyle Lo, and Arman Cohan. SciBERT: A pretrained language model for scientiﬁc text. In Proceedingsof the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International
Joint Conference on Natural Language Processing(EMNLP-IJCNLP), pp. 3615–3620, Hong Kong, China,

参考文献[1] Kung-Hsiang Huang, Sam Tang, and Nanyun Peng.
Document-level entity-based extraction as template generation. In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp.
5257–5269, Online and Punta Cana, Dominican Republic,
November 2021. Association for Computational Linguistics. https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.
426.
[2] Fenia Christopoulou, Makoto Miwa, and Sophia Ananiadou. Connecting the dots: Document-level neural relation
extraction with edge-oriented graphs. In Proceedings of

[10]

[11]

the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International
Joint Conference on Natural Language Processing(EMNLP-IJCNLP), pp. 4925–4936, Hong Kong, China,

November 2019. Association for Computational Linguistics. https://aclanthology.org/D19-1498.
[3] Robin Jia, Cliﬀ Wong, and Hoifung Poon. Documentlevel n-ary relation extraction with multiscale representation learning. In Proceedings of the 2019 Confer-

[12]
[13]

ence of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers), pp. 3693–3704, Minneapolis, Minnesota, June

November 2019. Association for Computational Linguistics. https://aclanthology.org/D19-1371.
Sameer S. Pradhan, Eduard Hovy, Mitch Marcus,
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Ontonotes: A uniﬁed relational semantic representation.
In International Conference on Semantic Computing(ICSC 2007), pp. 517–526, 2007.
Sampo Pyysalo, Tomoko Ohta, Rafal Rak, Andrew Rowley,
Hong-Woo Chun, Sung-Jae Jung, Sung-Pil Choi, Jun’ichi
Tsujii, and Sophia Ananiadou. Overview of the cancer
genetics and pathway curation tasks of BioNLP sharedtask 2013. BMC bioinformatics, Vol. 16, No. 10, pp.
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Robyn Speer. ftfy. Zenodo, 2019. Version 5.5.
Ilya Loshchilov and Frank Hutter. Decoupled weightdecay regularization. In International Conference
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[4] Peng-Hsuan Li, Ting-Fu Chen, Jheng-Ying Yu, ShangHung Shih, Chan-Hung Su, Yin-Hung Lin, Huai-Kuang
Tsai, Hsueh-Fen Juan, Chien-Yu Chen, and Jia-Hsin
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[7] Wenhui Xing, Junsheng Qi, Xiaohui Yuan, Lin Li, Xiaoyu
Zhang, Yuhua Fu, Shengwu Xiong, Lun Hu, and Jing Peng.
A gene‒ phenotype relationship extraction pipeline fromthe biomedical literature using a representation learning
approach. Bioinformatics, Vol. 34, No. 13, pp. i386–i394,
06 2018. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/
bty263.

― 3063 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

A

付録

表 6 各カテゴリとそのサブカテゴリである属性（1 列目と 2 列目）の詳細な内容（4 列目）および使用するアプローチの一覧（3 列目．PE：パターンに基づく抽出，RE：関係抽出，EE：エンティティ抽出，EL：エンティティ・リンキング，
TC：テキスト分類）．FV（Fixed Value）はキュレートデータの特定の値，NA は現時点で未対応であることを意味する．
カテゴリ
Reference
Information

Intervention
Characteristics

DiseaseCharacteristics

Biomarker
Details

Biomarker
association
with outcomesUtilityStudycharacteristics

Trial level
information

Study design

Additional details
Referencedetails

属性名reference_typereference_id
associated_clinical trialss_nodrug/therapy
reference_drug/therapy
treatment_details

NLPT
FV
PE
PE
NA
RE
RE
NA

dose
route of administration
duration
CAS idChEMBL
drug bank id
approved_drug
approval_authority
disease_namedisease_sub_category
Stage
Grade
Histopathology
BNAMIR
marker_type

RE
RE
EE+PE
EL
EL
EL
NA
NA
EE+PE
EE+PE
PE
PE
EE
EE
EE

marker_nature

EE

Entrez ID
UniProt ID
type_of_variation
rs_id

EL
EL
EL
EL

HGVS NameELassociationTCmarker_alteration

EE

type of alterationPEphenotypeTCphenotype_alterationPEsigniﬁcancePE

p_valuePEapplicationTC

author_conclusionTC

evidence_statementNA

study_type (Clinical/PreClinical)
Cell line/ Model NamePE
EE

total_sample_numberPEpatient_number (case)patient_number (reference)age (case)gender (case)ethnicity (case)trial_statussponsor & collaborator
phaseinclusion_criteria
exclusion_criteria
allocationintervention_model

PE
PE
PE
PE
EE
PE
PE
PE
PE
PE
PE
PE

masking
primary_purpose
pathway_nameSourceTitle
Authors
Article/URL
Year

PE
PE
EL+PE
FV
PE
PE
PE
PE

説明
Source of the article. (e.g.) PubMed or ClinicalTrial.gov.
Unique PubMed ID or Clinical trial id of the curated document.
Provides the associated clinicaltrial ids for which the results were published.
Each assertion has given a unique number.
Captured the list of authors focus drug/s of case group.
Captured the list of authors focus drug/s of reference group.
Detail description of the treatment, including but not limited to patientdetails, drug/therapy, dose/cycles, duration, route, schedule, analysis.
It represents the concentration value of the drug used in the given reference.
The route through which the drug is administered.
Time period of the treatment.
Chemical abstracts service registry number of the drug.
Unique id as provided by ChEMBL.
Drug bank id for the given drug.
Name of the drug which is approved by any approval authority.
Name of the organization/institution has the authority to approve the respective drug. (e.g.) FDA.
Name of the focused indication for which the biomarker was studied.
Represents the subtype or any state of the disease mentioned in the given reference.
Stages of the disease. (e.g.) Stage I, II, III, IV, etc.
Grading of the disease. (e.g.) Grade I, II, III, IV, etc.
Additional details of the disease mentioned in the article. (e.g.) Stage, histopathology etc.
Complete name of the biomarker. Abbreviations are extended for ease of understanding.
Represents the type of the biomarker based on the techniques used to measure thebiomarker. (e.g.) Biochemical, Genomic, etc.
Represents the chemical nature of the biomarker based on the techniques
used to measure the biomarker. (e.g.) Protein, Gene, Lipid, etc.
Unique ID as provided by the NCBI Entrez gene database for each gene.
Protein accession number of UniProtKB.
Represents standard HGVS constructs unique for each variation.
Represents the unique reference number for each SNP at a speciﬁc position.
Taken from NCBI dbSNP site. (e.g.) rs763110.
Field describes nucleotide/DNA (c.) change as per the HGVS format(the nucleotide/genomic numbering should be as in article only).
Describes about the high level type/category of biomarker association with outcomes.
Associations are of 5 types: Gene - drug relationships; Gene - gene interactions; Gene pathway relationships; Gene - phenotype relationships; Gene - transcript information
Represents the type of alteration or measurement done for biomarker.
(e.g.) Gene expression, Polymorphism, Biomarker level, etc.
Represents the modiﬁcation of the marker mentioned in the article. (i.e.) change of biomarker
expression or levels. (e.g.) High, Low, Decreases, Association, Upregulation, etc.
Biomarker associates with any phenotype character, end point, outcome,any physiological process and other biomarkers of the study sample.
Represents the state of change for the outcome variables which areassociated with the studied biomarker.
Represents the level of signiﬁcance of P value between diﬀerent groups.
(e.g.) Non-signiﬁcant or Signiﬁcant.
P-value (Signiﬁcance) between the diﬀerent groups for comparison of biomarker
result values or any other values related to biomarker. (e.g.) P=0.016
Denotes the utility of the biomarker for a given condition in a speciﬁc reference(either clinical trial or pubmed article).
Represents the utility of the biomarker from the author’s perspective in the given reference.
Yes indicates that author, in the reference, supports the application of the biomarker
for the given indication. No indicates that author in the reference does notsupport the application of the biomarker for the given indication.
Gives the structured description of the application text of thebiomarker in a given condition speciﬁc to each reference and clinical status.
Represents the status of the clinical study. (e.g.) Clinical, Preclinical, etc.
Represents the cell lines used in the preclinicalmodel/It represents the preclinical model. (e.g.) Mouse, rat etc.
Denotes total number of participants from both study and reference sample groupin a particular study.
To capture the study group sample size for the curated assertion from the article.
To capture the reference group sample size for the curated assertion.
Used to capture the study sample age from the article.
Used to capture the gender for studied samples from the article.
This represents the nationality/ethnicity of the study group as stated in the article.
Current stage of a clinical study. (e.g.) Completed, Terminated, etc.
Sponsors/collaborators of the clinical study.
Represents the clinical phase of the trial. (e.g.) 0, I, II, III, IV.
Description on the Inclusion criteria for the patients in the clinical study.
Description on the Exclusion criteria for the patients in the clinical study.
Assigning trial subjects to treatment or control groups. (e.g.) Non-randomized, Randomised.
Type of intervention model from the study.
(e.g.) Single Group Design, Parallel Design, Crossover Design and Factorial Design.
Types of Masking include None, Open Label, Single and Double Blind Masking.
Represents purpose of the study primarily under taken for the research.
Names of the pathways in which a biomarker has a role. Taken from KEGG database.
Whether the curated data is from full-text or abstract of the article or ClinicalTrials.gov.
Title of the article.
Authors of the article.
Name of the journal or speciﬁc links from which the information is captured.
Year in which the given article published. (i.e.) Article published year
for PubMed articles and ﬁrst received year is considered for ClinicalTrials.gov.

― 3064 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).