De l’extraction des interactions médicament-médicament vers les interactions aliment-médicament à partir de textes biomédicaux: Adaptation de domaine (From the extraction of drug-drug interactions to the food-drug interactions in biomedical texts : domain adaptation) (2019)

Abstract: Les interactions aliments-médicaments (FDI) se produisent lorsque des aliments et des médicaments sont pris simultanément et provoquent un effet inattendu. Nous considérons l’extraction de ces interactions dans les textes comme une tâche d’extraction de relation pouvant être résolue par des méthodes de classification. Toutefois, étant donné que ces interactions sont décrites de manière très fine, nous sommes confrontés au manque de données et au manque d’exemples par type de relation. Pour résoudre ce problème, nous proposons d’appliquer une adaptation de domaine à partir des interactions médicament-médicament (DDI) qui est une tâche similaire, afin d’établir une correspondance entre les types de relations et d’étiqueter les instances FDI selon les types DDI. Notre approche confirme une cohérence entre les 2 domaines et fournit une base pour la spécification des relations et la pré-annotation de nouvelles données. Les performances des modèles de classification appuie également l’efficacité de l’adaptation de domaine sur notre tâche.

## 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 (food-drug interaction -fdi) 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 une enzyme impliquée 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 ; 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 à base d'apprentissage par transfert en tirant partie des données existantes sur les interactions médicaments-médicaments. 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 (section 6) et nous concluons (section 7). une méthode simple d'adaptation de domaine consiste à construire un jeu de données étiqueté pour le domaine cible, puis à ajuster un modèle entraîné avec ce dernier @xcite @xcite . comme notre problème d'extraction d'interaction médicament-aliment est similaire à l'extraction des ddi et les données ddis sont mieux fournies, nous proposons une approche basée sur l'adaptation de domaine en projetant des modèles entraînés à partir du ddi sur des données fdi afin d'obtenir de nouvelles étiquettes. ## corpus des études ont déjà été menées sur les fdi durant lesquelles l'ensemble de données pomelo a été développé @xcite . ce corpus est constitué de 639 résumés d'articles scientifiques du domaine médical (269 824 mots, 5 752 phrases), collectés à partir du portail pubmed foot_0 avec la requête : ("food drug interactions"[mh] or "food drug interactions * " ) and ("adverse effects * "). les 639 résumés sont annotés selon 9 types d'entités et 21 types de relations avec brat @xcite par un étudiant en pharmacie. les annotations se concentrent sur des informations sur la relation entre aliments, médicaments et pathologies. étant donné que nous examinons les interactions aliment-médicament dans cet article, nous avons construit notre ensemble de données en tenant compte de tous les couples de drug et food ou foodsupplement à partir des données pomelo. l'ensemble de données qui en résulte est composé de 902 phrases étiquetées avec 13 types de relations : relation (rel), decrease absorption (dec), no effect on drug (no), increase absorption (inc), negative effect on drug (neg),positive effect on drug (pos), new side effect (new), without food (wout), improve drug effect (imp), slow elimination (sl-e), slow absorption (sl-a), worsen drug effect (wors), speed up absorption(spd). les statistiques de l'ensemble de données sont données dans la classification. la performance de 6 classifieurs est évaluée selon la précision (p), le rappel (r), et la f1-mesure (f 1 ) obtenus par un processus de validation croisée en 10 échantillons. nous utilisons l'implémentation scikit-learn @xcite des classifieurs : (1) un arbre de décision (dtree), (2) un classifieur svm l2-linéaire (lsvc-l2), (3) une régression logistique (logreg), (4) un classifieur bayésien naïf multinomial (mnb), (5) une forêt aléatoire (rfc) et (6) un svm combiné avec un algorithme de sélection de descripteurs (sfm-svm).