Semantic resources in pharmacovigilance: a corpus and an ontology for drug-drug interactions

Mención Internacional en el título de doctorNowadays, with the increasing use of several drugs for the treatment of one or more different diseases (polytherapy) in large populations, the risk for drugs combinations that have not been studied in pre-authorization clinical trials has increased. This provides a favourable setting for the occurrence of drug-drug interactions (DDIs), a common adverse drug reaction (ADR) representing an important risk to patients safety, and an increase in healthcare costs. Their early detection is, therefore, a main concern in the clinical setting. Although there are different databases supporting healthcare professionals in the detection of DDIs, the quality of these databases is very uneven, and the consistency of their content is limited. Furthermore, these databases do not scale well to the large and growing number of pharmacovigilance literature in recent years. In addition, large amounts of current and valuable information are hidden in published articles, scientific journals, books, and technical reports. Thus, the large number of DDI information sources has overwhelmed most healthcare professionals because it is not possible to remain up to date on everything published about DDIs. Computational methods can play a key role in the identification, explanation, and prediction of DDIs on a large scale, since they can be used to collect, analyze and manipulate large amounts of biological and pharmacological data. Natural language processing (NLP) techniques can be used to retrieve and extract DDI information from pharmacological texts, supporting researchers and healthcare professionals on the challenging task of searching DDI information among different and heterogeneous sources. However, these methods rely on the availability of specific resources providing the domain knowledge, such as databases, terminological vocabularies, corpora, ontologies, and so forth, which are necessary to address the Information Extraction (IE) tasks. In this thesis, we have developed two semantic resources for the DDI domain that make an important contribution to the research and development of IE systems for DDIs. We have reviewed and analyzed the existing corpora and ontologies relevant to this domain, based on their strengths and weaknesses, we have developed the DDI corpus and the ontology for drug-drug interactions (named DINTO). The DDI corpus has proven to fulfil the characteristics of a high-quality gold-standard, and has demonstrated its usefulness as a benchmark for the training and testing of different IE systems in the SemEval-2013 DDIExtraction shared task. Meanwhile, DINTO has been used and evaluated in two different applications. Firstly, it has been proven that the knowledge represented in the ontology can be used to infer DDIs and their different mechanisms. Secondly, we have provided a proof-of-concept of the contribution of DINTO to NLP, by providing the domain knowledge to be exploited by an IE pilot prototype. From these results, we believe that these two semantic resources will encourage further research into the application of computational methods to the early detection of DDIs. This work has been partially supported by the Regional Government of Madrid under the Research Network MA2VICMR [S2009/TIC-1542], by the Spanish Ministry of Education under the project MULTIMEDICA [TIN2010-20644-C03-01] and by the European Commission Seventh Framework Programme under TrendMiner project [FP7-ICT287863].Hoy en día ha habido un notable aumento del número de pacientes polimedicados que reciben simultáneamente varios fármacos para el tratamiento de una o varias enfermedades. Esta situación proporciona el escenario ideal para la prescripción de combinaciones de fármacos que no han sido estudiadas previamente en ensayos clínicos, y puede dar lugar a un aumento de interacciones farmacológicas (DDIs por sus siglas en inglés). Las interacciones entre fármacos son un tipo de reacción adversa que supone no sólo un riesgo para los pacientes, sino también una importante causa de aumento del gasto sanitario. Por lo tanto, su detección temprana es crucial en la práctica clínica. En la actualidad existen diversos recursos y bases de datos que pueden ayudar a los profesionales sanitarios en la detección de posibles interacciones farmacológicas. Sin embargo, la calidad de su información varía considerablemente de unos a otros, y la consistencia de sus contenidos es limitada. Además, la actualización de estos recursos es difícil debido al aumento que ha experimentado la literatura farmacológica en los últimos años. De hecho, mucha información sobre DDIs se encuentra dispersa en artículos, revistas científicas, libros o informes técnicos, lo que ha hecho que la mayoría de los profesionales sanitarios se hayan visto abrumados al intentar mantenerse actualizados en el dominio de las interacciones farmacológicas. La ingeniería informática puede representar un papel fundamental en este campo permitiendo la identificación, explicación y predicción de DDIs, ya que puede ayudar a recopilar, analizar y manipular grandes cantidades de datos biológicos y farmacológicos. En concreto, las técnicas del procesamiento del lenguaje natural (PLN) pueden ayudar a recuperar y extraer información sobre DDIs de textos farmacológicos, ayudando a los investigadores y profesionales sanitarios en la complicada tarea de buscar esta información en diversas fuentes. Sin embargo, el desarrollo de estos métodos depende de la disponibilidad de recursos específicos que proporcionen el conocimiento del dominio, como bases de datos, vocabularios terminológicos, corpora u ontologías, entre otros, que son necesarios para desarrollar las tareas de extracción de información (EI). En el marco de esta tesis hemos desarrollado dos recursos semánticos en el dominio de las interacciones farmacológicas que suponen una importante contribución a la investigación y al desarrollo de sistemas de EI sobre DDIs. En primer lugar hemos revisado y analizado los corpora y ontologías existentes relevantes para el dominio y, en base a sus potenciales y limitaciones, hemos desarrollado el corpus DDI y la ontología para interacciones farmacológicas DINTO. El corpus DDI ha demostrado cumplir con las características de un estándar de oro de gran calidad, así como su utilidad para el entrenamiento y evaluación de distintos sistemas en la tarea de extracción de información SemEval-2013 DDIExtraction Task. Por su parte, DINTO ha sido utilizada y evaluada en dos aplicaciones diferentes. En primer lugar, hemos demostrado que esta ontología puede ser utilizada para inferir interacciones entre fármacos y los mecanismos por los que ocurren. En segundo lugar, hemos obtenido una primera prueba de concepto de la contribución de DINTO al área del PLN al proporcionar el conocimiento del dominio necesario para ser explotado por un prototipo de un sistema de EI. En vista de estos resultados, creemos que estos dos recursos semánticos pueden estimular la investigación en el desarrollo de métodos computaciones para la detección temprana de DDIs. Este trabajo ha sido financiado parcialmente por el Gobierno Regional de Madrid a través de la red de investigación MA2VICMR [S2009/TIC-1542], por el Ministerio de Educación Español, a través del proyecto MULTIMEDICA [TIN2010-20644-C03-01], y por el Séptimo Programa Macro de la Comisión Europea a través del proyecto TrendMiner [FP7-ICT287863].This work has been partially supported by the Regional Government of Madrid under the Research Network MA2VICMR [S2009/TIC-1542], by the Spanish Ministry of Education under the project MULTIMEDICA [TIN2010-20644-C03-01] and by the European Commission Seventh Framework Programme under TrendMiner project [FP7-ICT287863].Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología InformáticaPresidente: Asunción Gómez Pérez.- Secretario: María Belén Ruiz Mezcua.- Vocal: Mariana Neve