Integrating automated literature searches and text mining in biomarker discovery

Epigenetics, and more specifically DNA methylation is a fast evolving research area. In almost every cancer type, each month new publications confirm the differentiated regulation of specific genes due to methylation and mention the discovery of novel methylation markers. The last decade, high-throughput methodologies are frequently used in the discovery of such methylation biomarkers. Examples of such analyses are re-expression experiments (using the demethylating agent 5-Aza-2′-Deoxycytidine, followed by expression micro-array analysis); CpG microarrays such as the Illumina HumanMethylation27 BeadChip and large scale bisulfite sequencing

Highlights of the BioTM 2010 workshop on advances in bio text mining

This meeting report gives an overview of the keynote lectures, the panel discussion and a selection of the contributed presentations. The workshop was held in Gent, Belgium on May 10-11. It featured a tutorial aimed towards a broad audience of (computational) biologists, (computational) linguists and researchers working purely on text mining

Utilização de técnicas de text mining sobre registos clínicos de epilepsia em crianças, para auxílio ao diagnóstico e classificação

Dissertação apresentado à Escola Superior de Tecnologia e Gestão do IPL para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática - Computação Móvel, orientada pelo Doutor Rui Rijo e pela Doutora Catarina Silva.A informação médica tem aumentado continuamente ao longo do tempo, produzindo-se quantidades elevadíssimas de dados. A análise e a extração desses dados oferecem possibilidades de reduzir o esforço e o tempo na sugestão e classificação de um diagnóstico. O processamento dos dados médicos representa um grande desafio, considerando que estes dados são geralmente apresentados em texto livre e com vocabulário técnico específico. Entre os dados mais ricos e relevantes encontram-se os registos clínicos. A análise de registos clínicos é complexa pois para a realização de um diagnóstico correto é necessário ter em conta várias características como sintomas, exames, historial do paciente, tratamentos, medicamentos, entre outros. Além disso, esta análise requer um domínio de diferentes áreas de conhecimento para a realização de um diagnóstico fiável, entre outras data mining, text mining, registos clínicos eletrónicos, e a área clínica. Estes diagnósticos devem ainda ser classificados segundo normalizações, para que o médico possa tomar procedimentos e prescrever tratamentos mais corretos segundo determinadas classificações. O presente trabalho sugere uma abordagem que incide na área de epilepsia infantil, analisando e extraindo informação relevante de registos clínicos eletrónicos, para ajudar os médicos a tomar decisões, tais como identificar e classificar diagnósticos, ajudar na prescrição de tratamentos, medicamentos e na sugestão de procedimentos. A epilepsia infantil é complexa e não linear, uma vez que os médicos têm de analisar diferentes causas, entre outras, genéticas, estruturais, metabólicas, e um diagnóstico errado pode modificar a vida de uma criança. Os registos clínicos reais e anónimos foram fornecidos e transcritos com a ajuda do serviço de pediatria do Hospital Santo André. Os resultados alcançados são promissores, estando no entanto ainda longe dos desejados para permitir uma sugestão e classificação de diagnósticos de forma precisa e segura. Esta abordagem permite ainda uma classificação dos diagnósticos baseadas em normalizações, de forma a sugerir os melhores procedimentos, prognósticos e tratamentos dependendo da classificação encontrada. Desta forma, será possível ajudar a reduzir o erro médico na classificação de diagnósticos, o erro na prescrição, e aumentar a eficácia no processamento dos dados médicos, poupando tempo e dinheiro