生物学においては，細胞内のタンパク質の生化学反応ネットワークを数理モデルとして記述し，計算機を用いてその時空間動態を再現することでその系に関する洞察を得るシステム生物学という分野がある．しかしモデルを作るには再現したい現象に対する知識を得るために文献情報を大量に収集する必要があり，また知識の偏りによって重要な因子を見落とす可能性があるなどの問題点がある．これらを解決するために，我々は公開されている論文データベースからデータ駆動的にモデルを構築することを目指している．本稿では，論文中に出現する生物学的な固有表現の出現頻度や共起頻度情報を用いて疾患など特定の生命現象に関連するタンパク質ネットワークを抽出する手法と，既存の知識データベースから数理モデルを自動生成する手法を紹介する．

システム生物学の分野では，シグナル伝達経路というタンパク質の生化学反応系を連立常微分方程式（ODE）を用いて数理モデル化し，計算機を用いてその動態を再現するという手法が用いられている[1]．そのようなシミュレーション解析を通じて，その経路の中で重要な働きをする因子を特定したり，それまで知られていなかった制御機構を予測したりすることで新たな知見を得ることが可能である．しかしながら，注目する現象を計算機上で再現できるモデルを構築するためには数多くの文献に当たり，シグナル伝達経路を構成するタンパク質やそれらの相互作用についての情報を収集することが必要である．このような人の手によるキュレーションをベースとした従来のモデル構築手法は多大な時間を要し，なおかつバイアスを排し切ることができない．そのため自然言語処理を活用し，データ駆動的に論文データベースからシグナル伝達経路の数理モデルを自動的に構築する手法が確立すれば，バイアスを取り除きつつ，モデル構築からシミュレーション解析，仮説生成というサイクルを高速化し，より多くの発見をもたらす事ができる．本稿では，そのようなデータ駆動型の数理モデル構築を目的として，論文中の遺伝子や疾患名などの固有表現の出現頻度や共起頻度を用いたタンパク質間相互作用（Protein-ProteinInteraction;PPI）ネットワークの抽出と，それを用いて特定の疾患に関連するネットワークを効率よく抽出する手法，そして最後に知識データベースを用いた自動的な数理モデルの構築手法を紹介する．