Apprendre de la littérature scientifique : Les réseaux de signalisation en biologie systémique (Literature-based discovery: Signaling Systems in Systemic Biology) (2018)

Abstract: Cet article a pour but de montrer la faisabilité d’un système de fouille de texte pour alimenter un moteur d’inférences capable de construire, à partir de prédicats extraits des articles scientifiques, un réseau de signalisation en biologie systémique. Cette fouille se réalise en deux étapes : la recherche de phrases d’intérêt dans un grand corpus scientifique, puis la construction automatique de prédicats. Ces deux étapes utilisent un système de cascades de transducteurs.

## introduction aujourd'hui, en biologie, la profusion incroyable d'articles scientifiques rend impossible leur suivi par un chercheur. par exemple, le mot-clé signaling sur pubmed retourne 480 publications juste pour le mois de septembre 2017. impossible aussi de "suivre l'actualité" concernant des dizaines de milliers de gènes ou protéines. des outils automatiques sont nécessaires pour cela. le traitement automatique des langues et la fouille de texte sont largement utilisés dans le domaine clinique @xcite et biomédical @xcite ) avec de nombreuses campagnes d'évaluation @xcite . il s'agit pour les chercheurs de retrouver des articles parmi des milliers d'autres. mais aussi, de découvrir de nouveaux résultats scientifiques en mettant "bout-à-bout" des résultats disséminés, la literaturebased discovery @xcite . notre projet vise la détection des interactions entre protéines et/ou gènes. plusieurs travaux ont déjà été effectués dans ce sens, principalement en étudiant les cooccurrences entre protéines dans les articles scientifiques @xcite , la recherche s'effectuant sur des résumés @xcite ou sur le texte complet @xcite @xcite . cependant seulement 30% des paires de protéines détectées sont réellement en interaction. notre projet se rapproche plus des campagnes d'évaluation biocreative, particulièrement la tâche 5 foot_0 ou bionlp-st foot_1 . cependant, il en diffère fortement pour la raison suivante : nous avons choisi pour notre part de cibler uniquement la partie factuelle des articles biologiques, à savoir les résultats des expériences réalisées. ceux-ci, dans un article de biologie ou de médecine, se trouvent dans la partie "résultats" où sont décrites précisément les expériences. nous évitons en particulier les introductions et les discussions, tout comme les interprétations des auteurs, ainsi que les citations ou références à des travaux antérieurs. notre but ultime est la construction automatique de réseaux de signalisation en biologie systémique. voici notre schéma d'action : créer un corpus d'articles scientifiques à partir de trois mots-clés (deux protéines et un prédicat) ; extraire de ce corpus ce que nous considérons comme des phrases d'intérêt ; transformer ces phrases en relations prédicat-arguments ; et, enfin, utiliser un système expert pour construire un réseau de signalisation à partir des structures prédicatives mises en évidence. ensuite, nos résultats seront testés par des collègues biologistes afin de prouver leur véracité scientifique. la recherche des phrases d'intérêt et leur transformation en structure prédicative sera réalisée en utilisant un système de cascades de transducteurs @xcite implanté dans le logiciel libre unitex @xcite sous forme de cascades de graphes @xcite . la construction du réseau de signalisation se fera par un système d'inférence automatique basé sur les travaux de @xcite et @xcite . ce système fonctionnait jusqu'à présent avec des prédicats écrits manuellement par des lecteurs humains et a déjà démontré son efficacité. notre objectif ici est donc de prouver la faisabilité d'un système de fouille de texte pour alimenter ce moteur d'inférences. dans l'état actuel du projet, la première partie est réalisée, la seconde dispose d'un premier prototype aux résultats encourageants et la troisième est à venir. cet article présentera donc la biologie systémique et les réseaux de signalisation (section 2), puis la recherche des phrases d'intérêt (section 3) et la construction des structures prédicatives (section 4), avant de conclure en présentant la suite du travail. ## biologie systémique et réseaux de signalisation les cellules développent des réponses spécifiques aux stimuli envoyés par l'organisme, le plus souvent par la mise en circulation d'hormones qui se lient à des récepteurs spécifiques à la surface des cellules. cette liaison déclenche des cascades de réactions moléculaires, appelées transduction du signal. nous nous focalisons sur la transduction du signal par les récepteurs couplés aux protéines g (rcpg), qui correspondent à plus de huit cents récepteurs différents. ce sont des cibles pharmaceutiques idéales qui représentent aujourd'hui environ 40% des médicaments sur le marché. or, seulement 15% des récepteurs sont « utilisés » par la pharmacopée. les voies de signalisation sont encore mal connues ; une meilleure connaissance permettra la mise au point de médicaments plus efficaces et ayant moins d'effets secondaires indésirables la mise au point et les tests qui suivent ont été réalisés pour deux protéines (erk et arrestin) et un prédicat (phosphorylation). nous avons donc téléchargé en interrogeant sur ces trois mots-clés tous les articles scientifiques disponibles au format texte sur les bases istex et ncbi foot_2 . soit 3 255 documents. comme il a été dit en introduction, nous nous focalisons sur la partie "résultats" et nous avons donc éliminés les textes pour lesquels les trois mots clés utilisés ne se trouvaient pas tous les trois dans cette partie. ce qui nous a permis de constituer un corpus de 1 282 documents (soit 40% des documents initialement téléchargés). ## recherche des phrases d'intérêt 4 nous appelons phrase d'intérêt, une phrase, de la partie "résultats", contenant un groupe verbal qui fait référence à la démonstration d'un résultat scientifique impliquant deux protéines minimum. pour la recherche des phrases d'intérêt, nous avons extrait, de notre corpus de 1 282 documents, un corpus de travail de cinq articles scientifiques et un corpus d'évaluation de vingt-sept articles pris au hasard parmi les 1 282 documents disponibles. ce corpus représente des articles divers et variés en terme d'année de parution, de nationalité de l'auteur et de journal de publication. ## construction des structures prédicatives 4.1 les entités et prédicats traités le travail présenté ci-dessous nous a permis de valider notre démarche en testant la construction de trente-cinq entités et prédicats à travers un premier prototype. quelques exemples sont donnés sur la ## conclusion et perspectives nous venons de montrer la faisabilité d'un système de fouille de texte pour alimenter un moteur d'inférences capable de construire, à partir de prédicats extraits des articles scientifiques, un réseau de signalisation en biologie systémique. ceci en deux étapes : la recherche de phrases d'intérêt dans un grand corpus scientifique, puis la construction automatique de prédicats. ces deux étapes utilisent un système de cascades de transducteurs. dans nos perspectives, nous comptons rendre opérationnelle la seconde cascade, afin d'obtenir de meilleurs résultats étendus à une liste plus importantes de prédicats. puis de créer un enchaînement complet, nos deux cascades et le moteur d'inférence, qui pourra, à partir de la donnée de deux protéines et d'un prédicat, construire des réseaux de signalisation.