Identification des catégories de relations aliment-médicament (Identification of categories of food-drug relations) (2019)

Abstract: Les interactions aliment-médicament se produisent lorsque des aliments et des médicaments pris ensembles provoquent un effet inattendu. Leur reconnaissance automatique dans les textes peut être considérée comme une tâche d’extraction de relation à l’aide de 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 une approche efficace pour regrouper des relations partageant une représentation similaire en groupes et réduire le manque d’exemples. Notre approche améliore les performances de la classification des FDI. Enfin, nous contrastons une méthode de regroupement intuitive basée sur la définition des types de relation et un apprentissage non supervisé basé sur les instances de chaque type de relation.

## 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 d'avoir recours à l'analyse 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. elles sont 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 lors d'une prise combinée. par exemple, le pamplemousse a un effet inhibiteur sur une enzyme impliquée dans le métabolisme de plusieurs médicaments @xcite . pour extraire ces informations des résumés, nous faisons face à plusieurs difficultés : (1) les mentions des médicaments et des aliments sont très variables dans les résumés. il peut s'agir des dénominations communes internationales ou des substances actives de médicaments tandis que pour les aliments, il peut s'agit 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 faible nombre d'exemples. ; (3) nous disposons de résumés annotés avec des interactions aliment/médicament mais ces annotations ne couvrent pas de manière homogène tous les types d'interaction et l'ensemble d'apprentissage est bien souvent déséquilibré. nos contributions se concentrent sur l'extraction des fdi et l'amélioration des résultats des classifications en proposant une représentation des relations qui prend en compte le manque de données, en appliquant une méthode de regroupement sur le type de relations, et en utilisant des étiquettes de groupe dans une étape de classification afin d'identifier le type de fdi. après avoir présenté un état de l'art des méthodes d'acquisition de relations en corpus de spécialité (section 2), nous décrivons le corpus annoté que nous avons utilisé (section 3), notre approche pour regrouper les fdi annotées (section 4) et les expériences réalisées (5). puis nous présentons et discutons les résultats obtenus (section 6) et nous concluons (section 7). ## etat de l'art différentes approches ont été proposées pour extraire les relations à partir des textes biomédicaux. certaines approches combinent des patrons lexico-syntaxiques avec un crf pour la reconnaissance des symptômes dans les textes biomédicaux @xcite . d'autres approches génèrent automatiquement des données lexicales pour le traitement du texte libre dans les documents cliniques en s'appuyant sur un modèle alignement séquentiel multiple pour identifier des contextes similaires @xcite . toutefois, ces méthodes nécessitent des données bien fournies pour être efficace. afin d'extraire les interactions médicament-médicament (ddi) @xcite se concentrent sur l'identification des phrases pertinentes et des résumés pour l'extraction des preuves pharmacocinétiques. @xcite proposent une approche basée sur du svm combinant : (i) les caractéristiques décrivant les mots dans le contexte des relations à extraire, (ii) les noyaux composites utilisant des arbres de dépendance. l'union et l'intersection des résultats permettent d'obtenir des f1-mesures de 0,5 et 0,39 respectivement. une méthode en deux étapes basée également sur le classifieur svm est proposée par @xcite pour détecter les ddi potentiels, puis classer les relations parmis les ddi déjà identifiées. cette seconde approche permet d'obtenir des f1-mesures de 0,53 et 0,40 sur des résumés medline et 0,83 et 0,68 sur des documents de drugbank. @xcite ont construit deux classifieurs pour l'extraction ddi : un classifieur binaire pour extraire les paires de médicaments en interaction et un classifieur de types ddi pour identifier les catégories de l'interaction. @xcite considèrent l'extraction de la relation de localisation des protéines comme une classification binaire. @xcite proposent une méthode basée sur cnn pour l'extraction des ddi. dans leur modèle, les mentions de médicaments dans une phrase sont normalisées de la manière suivante : les deux médicaments considérés sont remplacées par drug1 et drug2 respectivement dans l'ordre de leur apparition, et tous les autres médicaments sont remplacés par drug0. d'autres travaux utilisent un modèle de réseau neuronal récurrent avec plusieurs couches d'attention pour la classification ddi @xcite , ou utilisant des récurrences au niveau des mots et des caractères (kavuluru et al., 2017) produisant une performance de 0,72. sun et al. (2019) propose une méthode hybride combinant un réseau de neurone récurrent et convolutionnel induisant une amélioration de 3%. le réseau convolutionnel profond de dewi et al. (2017) permet de couvrir de longues phrases qui ont des jeux de données de ddi typique et obtenir une performance de 0,86. bien qu'efficace, ces méthodes sont difficilement applicable sur notre tâche car nos données souffrent d'un manque d'exemples par type de relation, ce qui nous a conduit à proposer une méthode de groupement pour y remédier. ## corpus des études permettant la constitution du corpus pomelo sur les interactions aliment-médicament ont déjà été menées @xcite . ce corpus regroupe 639 résumés d'articles scientifiques du domaine médical (269 824 mots, 5 752 phrases), collectés à partir du portail pubmed 3 avec la requête : ("food drug interactions"[mh] or "food drug interactions * " ) and ("adverse effects * "). les 639 résumés sont annotés selon 9 types d'entités (par exemple drugeffect, treated disease, side effect, frequency, dosage) et 21 types de relation par un étudiant en pharmacie. les annotations se concentrent sur des informations relatives aux aliments, médicaments et pathologies, ainsi qu'aux relations qu'ils entretiennent. puisque nous nous intéressons aux interactions aliment-médicament, notre ensemble de données est construit en retenant tous les couples de drug et food ou food-supplement à partir des données pomelo. l'ensemble de données qui en résulte est composé de 902 phrases étiquetées à l'aide de 13 types de relations : decrease absorption (5,9 %), slow absorption (1,7 %), slow elimination (1,7 %), increase absorption (4,3 %), speed up absorption (0,1 %), new side effect (0,4 %), negative effect on drug (9,8 %), worsen drug effect (0,9 %), positive effect on drug (2,3 %), improve drug effect (0,7 %), no effect on drug (12,1 %), without food (1,4 %), unspecified relation (58,8 %). ## groupements des types de relation comme indiqué dans la section 3, la distribution de notre ensemble de données est très déséquilibrée. une description très détaillée des relations explique le manque d'exemples nombreux. ainsi, la relation speed up absorption n'a qu'un seul exemple. il n'est donc pas possible d'obtenir une bonne généralisation de la relation représentée. pour résoudre ce problème, nous proposons deux méthodes 3. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ visant à regrouper les relations partageant des similarités afin d'obtenir plus d'exemples pour chaque groupe de relations. la première méthode repose sur la définition des types de relations (groupement intuitif) tandis que la seconde s'appuie sur un apprentissage non-supervisé. ## expériences pour déterminer le type de fdi, nos expériences sont axées sur la qualité de la classification des relations sur le corpus pomelo. tia@pfia 2019 corpus (descripteurs et étiquettes) meilleurs descripteurs par relation etiquettes des regroupements descripteurs type de fdi selection des descripteurs (svm) apprentissage non-supervisé classification supervisée figure 1 -architecture de l'approche 5.1 apprentissage non-supervisé représentation des relations l'impact de la représentation des relations sur les performances de la classification est évalué en faisant varier les descripteurs associés aux exemples : (1) l'ensemble de mots des phrases contenant la relation r (baseline) ; (2) les lemmes sont fournis à un classifieur svm et les descripteurs les plus pertinents sont retenus (méthode lemme/svm) ; (3) les lemmes précédant le premier argument de la relation, les lemmes entre les deux arguments, et les lemmes suivant le deuxième argument sont fournis à un classifieur svm ; les meilleurs descripteurs sont sélectionnés (méthode bba-svm) ; (4) les descripteurs précédents auxquels s'ajoutent les formes fléchies des mots sont fournis à un classifieur svm et les descripteurs les plus pertinents sont sélectionnés (ilbba). algorithmes de groupement pour évaluer notre approche, nous comparons les performances de 4 algorithmes d'apprentissage non-supervisé : (1) kmeans -les données sont divisées en k sousensembles, les k points centraux (centroïdes de partitions) sont identifiés de telle sorte que la distance entre le centroïde et les points à l'intérieur de chaque partition est minimale ; (2) mini batch k-means -cette variante du kmeans utilise des sous-ensembles des données d'entrée, tirés au hasard à chaque itération de l'apprentissage ; (3) un partitionnement spectral qui effectue une projection de faible dimension de la matrice de similarité des échantillons, suivie d'un kmeans ; (4) une classification ascendante hiérarchique permettant de fusionner successivement les groupes d'instances. évaluation des groupements nous utilisons 4 métriques pour évaluer l'assignation de la classification par rapport au groupement intuitif arnp : (1) l'indice rand ajusté qui mesure la similarité des deux assignations, sans tenir compte des permutations et avec normalisation aléatoire ; (2) l'homogénéité qui mesure la distribution des classes dans chaque groupe ; (3) la complétude qui mesure la distribution des groupes dans les classes ; (4) l'indice de calinski-harabaz pour évaluer le modèle, tel que plus un score calinski-harabaz est élevé, meilleure est la définition du modèle. ## résultats et discussion dans cette section, nous présentons les résultats obtenus avec les différentes configurations pour identifier les types de fdi à partir du corpus pomelo mais aussi les étiquettes de groupements obtenus automatiquement (tableau 2). le meilleur résultat est obtenu lorsque 200 descripteurs sont sélectionnés par la méthode bba-svm, avec un partitionnement spectral pour le regroupement des types de relations, et un classifieur sfm-svm utilisant comme descripteurs, les lemmes précédent le premier argument de la relation, les lemmes entre les deux arguments, et les lemmes suivant le second argument de la relation.