Extraction d’interactions entre aliment et médicament : Etat de l’art et premiers résultats (Extraction of food-drug interactions : State of the art and first results) (2018)

Abstract: Dans cet article, nous nous intéressons à l’extraction des interactions entre médicaments et aliments, une tâche qui s’apparente à l’extraction de relations entre termes dans les textes de spécialité. De nombreuses approches ont été proposées pour extraire des relations à partir de textes : des patrons lexico-syntaxiques, de la classification supervisée, et plus récemment de l’apprentissage profond. A partir de cet état de l’art, nous présentons une méthode basée sur un apprentissage supervisé et les résultats d’une première série d’expériences. Malgré le déséquilibre des classes, les résultats sont encourageants. Nous avons ainsi pu identifier les classifieurs les plus performants suivant les étapes. Nous avons également observé l’impact important des catégories sémantiques des termes comme descripteurs.

## introduction bien qu'il existe des bases ou des terminologies recensant les connaissances d'un domaine de spécialité, disposer d'informations à jour nécessite souvent le recours à la consultation d'articles scientifiques. ce constat est d'autant plus vrai lorsque les connaissances à recenser ne sont pas déjà présentes dans une base. ainsi, si les interactions entre médicaments @xcite ou les effets indésirables d'un médicament @xcite sont répertoriés dans des bases telles que drugbank 1 ou theriaque 2 , d'autres informations comme les interactions entre un médicament et un aliment y sont très peu présentes et souvent fragmentées et dispersées dans des sources hétérogènes, principalement sous forme textuelle. afin de répondre à ces problématiques de mises à jour ou de recensement de ces informations, des méthodes de fouille de textes sont généralement mises en oeuvre @xcite @xcite . dans cet article, nous nous intéressons à l'identification automatique de mentions d'interaction entre un médicament et un aliment dans des résumés d'articles scientifiques issus de la base medline. a l'instar des interactions entre médicaments, une interaction entre un médicament et un aliment correspond à l'apparition d'un effet non attendu quand leur prise est combinée. par exemple, le pamplemousse est connu pour avoir un effet inhibiteur sur un enzyme impliqué dans le métabolisme de plusieurs médicaments @xcite . d'autres aliments peuvent avoir des effets sur l'absorption d'un médicament ou sur sa distribution dans l'organisme @xcite . pour extraire ces informations des résumés, nous faisons face à plusieurs difficultés : (1) les médicaments et les aliments sont mentionnés de manière très variable dans les résumés. il peut s'agir des dénominations communes internationales ou des substances actives de médicaments tandis que pour les aliments, il peut aussi être fait mention d'un nutriment, d'un composant particulier ou d'une famille d'aliment ; (2) les interactions sont décrites de manière assez fine dans le corpus annoté à notre disposition ce qui conduit à un nombre d'exemples peu conséquent. ; (3) bien que nous disposons de résumés annotés avec des interactions aliment/médicament, l'ensemble des annotations ne couvrent pas de manière homogène les différents types d'interaction et l'ensemble d'apprentissage est bien souvent déséquilibré. nous considérons l'extraction de ces interactions comme une tâche d'acquisition de relation étant donné les mentions d'un aliment et d'un médicament. afin de répondre à ces difficultés, nous proposons d'utiliser une méthode de classification supervisée en quatre étapes : (1) sélection des phrases des résumés contenant les relations pertinentes ; (2) identification des grands types de relations correspondant aux annotations dans les phrases sélectionnées ; (3) la catégorisation des relations correspondant à des interactions entre aliment et médicament ; (4) identification des entités (aliment et médicament) en interaction. après avoir présenté un état de l'art des méthodes d'acquisition de relations en corpus de spécialité (section 2), nous décrivons à la section 3, le corpus annoté que nous avons utilisé pour mettre au point notre approche afin d'extraire des interactions entre médicament et aliment (section 4). puis nous présentons et discutons les résultats obtenus lors d'expériences préliminaires (section 5) et nous concluons (section 6). ## etat de l'art depuis de nombreuses années, différents types d'approche ont été explorés pour extraire des relations à partir de textes. patrons lexico-syntaxiques @xcite a proposé une méthode à base de patrons lexicosyntaxiques pour l'extraction des hyponymes. il s'agit de reconnaître les contextes discriminants pour les éléments en question et d'identifier les points communs entre plusieurs instances de la relation pour en faire émerger du corpus, les séquences d'éléments textuels ou de catégories morpho-syntaxiques caractéristiques d'une relation. alors que cette première approche s'appuie sur des observations en corpus de langue générale pour identifier les patrons de la relation d'hyperonymie, il est également possible de la mettre en oeuvre sur des textes de spécialité. @xcite utilise les relations issues d'une terminologie comme exemple pour construire automatiquement des patrons lexico-syntaxiques. les contextes lexico-syntaxiques des termes en relation sont comparés deux à deux et leurs scores de contiguïté forment une matrice carrée. chaque composante connexe décrite dans la matrice reflète une classe au sein de laquelle les contextes lexico-syntaxiques sont proches. les patrons sont alors définis par abstraction des contextes à partir des composantes connexes puis appliqués sur le corpus pour extraire de nouvelles relations. ce processus itératif qui, après une validation manuelle, exploite les relations acquises automatiquement pour acquérir de nouveaux patrons, permet d'obtenir une f1-mesure moyenne de 0,53 sur des relations d'hyperonymie avec 836 couples de termes. de la même manière, la méthode proposée dans dipre @xcite s'appuie sur les instances de mots impliqués dans une relation pour induire un patron. un classifieur est ensuite appliqué pour extraire de nouvelles relations à partir du patron obtenu et ainsi obtenir d'autres exemples qui seront ajoutés à la base d'apprentissage. l'architecture de dipre est exploité dans snowball @xcite pour identifier les relations entre entités nommées (organisation,lieu) sur des textes de langue générale. cette méthode est plus flexible que la précédente : elle ne vise pas à trouver des correspondances exactes mais à identifier des similarités en tenant compte de légères variations au niveau des mots ou de la ponctuation. la f1-mesure de dipre est de 0,68 contre 0,87 pour snowball. ces approches permettent de bien appréhender les mentions de relations. toutefois, les patrons obtenus ne peuvent pas toujours prendre en compte les variations ou l'inclusion de mots supplémentaires. il est possible de remédier à ce problème en s'appuyant sur un alignement séquentiel multiple pour identifier les contextes similaires @xcite . les points communs et les disparités entre les groupes de phrases sont pris en compte lors de l'alignement et permettent d'identifier systématiquement les zones de similarité et de variabilité dans les contextes des termes en relation. l'approche appliquée sur un corpus biomédical obtient une f1-mesure moyenne de 0,94 sur des tâches de localisation de maladie et d'identification de valeurs numériques (taille ou date) à partir de 7 365 rapports de radiologie. l'extraction de patrons linguistiques peut également être basée sur des séquences d'items @xcite . chaque mot est décrit par un ensemble d'informations (sa forme fléchie, son lemme et sa catégorie grammaticale) et est représenté sous forme d'ensemble de descripteurs. il est alors possible d'obtenir des patrons lexico-syntaxique tenant compte de l'ordre partiel des motifs et en ne retenant que les plus fréquents. l'application de cette méthode sur un corpus médical permet d'obtenir une f1-mesure moyenne de 0,29 @xcite sur des tâches d'extraction de symptôme à partir de 10 000 résumés medline. une approche basée sur des patrons verbaux a également été proposée @xcite . pour extraire des relations, les verbes d'une phrase situés entre deux entités sont identifiés et comparés à une liste de verbes à caractéristiques relationnels. la nominalisation du verbe est également prise en compte. les règles d'extraction des relations reposent principalement sur l'analyse syntaxique : étant donné deux entités, l'arbre syntaxique indique les dépendances syntaxiques entre eux. pour chaque verbe dans un chemin de dépendance, il existe un chemin à gauche du verbe (lemmatisé) et à droite de la forme @xmath0. les nominalisations sont identifiées par des modèles de la @xmath1. l'approche permet d'avoir une f1-mesure autour de 0,80 sur des corpus médicaux sur des tâches d'extraction de relation entre protéines, ou entre gène et cancer à partir de 225 résumés medline. classification supervisée les méthodes d'apprentissage supervisé sont de plus en plus souvent mises en oeuvre pour extraire de relations sémantiques à partir de corpus annotés. @xcite utilise plusieurs types de descripteurs pour décrire les exemples de relations et pour entraîner un classifieur log-linéaire. la meilleure f1-mesure (0,409) est obtenue avec les descripteurs constitués d'arbres d'analyse syntaxique sur des tâches d'extraction d'emplacement ou de rôle dans des textes généraux avec 9 752 instances de relations. a la différence des méthodes classiques, les descripteurs ne sont pas explicitement générés pour les méthodes à base de noyau : les exemples conservent leurs représentations originales (des analyses superficielles) et sont utilisés dans les algorithmes d'apprentissage uniquement en calculant une fonction de similarité (ou de noyau) entre eux @xcite . zelenko et al. (2003) dans un classifieur softmax. la sortie du classifieur est un vecteur dont la dimension est égale au nombre de types de relation prédéfinis. la valeur de chaque dimension est le score de confiance de la relation. l'approche a une f1-mesure de 0,827. @xcite ont proposé une approche rajoutant plusieurs fenêtres de diverses tailles pour définir les filtres convolutifs. cette stratégie permet au réseau de capturer des plages de n-grammes plus larges et faciliter l'extraction des relations. l'initialisation de la méthode est réalisée à l'aide de plongements de mots pré-entraînés. les plongements de mots et de position sont ensuite optimisés comme paramètres du modèle. le modèle est alors entraîné sans ressource ou annotation supplémentaire. la meilleure f1-mesure de 0,6132 est obtenue avec une combinaison de fenêtres dont la taille varie entre 2 et 5. l'extraction d'interaction entre médicaments peut également s'appuyer sur un modèle de réseau de neurone convolutif (cnn) @xcite . chaque paire de médicaments est classée dans l'un des types prédéfinis de ddi (mechanism/mécanisme, effect/effet, advice/recommandation, int/existence d'une interaction) ou classée comme une paire de médicaments n'interagissant pas. pour assurer la généralisation des méthodes basées sur l'apprentissage, les deux médicaments en question sont normalisés et remplacés par "drug1" et "drug2" dans leur ordre d'apparition et les autres médicaments sont remplacés par "drug0". les phrases sont segmentées en mots et converties en minuscules, puis les instances négatives sont éliminées. en plus des plongements de mots, les plongements de distance sont intégrées au modèle pour encoder les distances relatives entre les mots et les deux médicaments en question. les f1-mesures sur des résumés medline et des documents issus de drugbank sont respectivement 0,5212 et 0,7152. co-occurrences alors que les méthodes présentées ci-dessus tentent d'extraire les relations au niveau des phrases seules, des méthodes visent à identifier les entités dont la co-occurrence est statistiquement significative. ainsi, @xcite identifient les protéines en interaction en comparant le nombre de résumés citant une paire de protéines avec la probabilité de co-citation sous un modèle aléatoire. un classifieur bayésien basé sur la fréquence d'utilisation des mots pertinents pour les interactions de protéines est ensuite appliqué. cette méthode peut également être combinée avec une extraction dans les phrases individuelles en remplaçant le nombre de co-citation de deux protéines par la somme des scores de précision de chaque co-citation @xcite . la qualité des résultats augmente alors de plus de 40%. dans la même optique, @xcite proposent une méthode d'extraction de relations à la fois au niveau du document entier et au niveau d'une phrase seule. d'une part, toutes les combinaisons possibles de relations au niveau du document sont considérées comme correctes si la relation est vraie dans n'importe quelle partie du document. d'autre part, au niveau de la phrase, seule la co-occurrence des entités est utilisée sans considérer la fréquence des entités ou leur contexte. les relations extraites sont ensuite décrites à l'aide de la distance entre les entités, de la fréquence des entités, et en fonction des scores obtenus par des requêtes dans best (biomedical entity search tool) @xcite . les instances des relations sont alors vectorisées par méthode de plongement de mots à 300 dimensions avant d'être injectées dans des classifieurs à base d'arbre de décision, de forêt aléatoire (randomforest) ou de réseaux de neurones convolutifs en équilibrant à chaque fois le nombre d @xcite , nous n'avons pas explicitement introduit des descripteurs. en revanche, nous avons suivi la logique de @xcite pour généraliser les entités nommées. parmi les cinq classifieurs que nous avons expérimentés, quatre sont mentionnés dans l'état de l'art : un svm linéaire et un arbre de décision @xcite , un classifieur bayésien @xcite , un perceptron multi-couches @xcite . ## corpus notre corpus de travail est constitué de 639 résumés d'articles scientifiques du domaine médical. ils ont été collectés sur le portail pubmed 3 grâce à la requête :