Leveraging syntactic and semantic graph kernels to extract pharmacokinetic drug drug interactions from biomedical literature

BACKGROUND: Information about drug-drug interactions (DDIs) supported by scientific evidence is crucial for establishing computational knowledge bases for applications like pharmacovigilance. Since new reports of DDIs are rapidly accumulating in the scientific literature, text-mining techniques for automatic DDI extraction are critical. We propose a novel approach for automated pharmacokinetic (PK) DDI detection that incorporates syntactic and semantic information into graph kernels, to address the problem of sparseness associated with syntactic-structural approaches. First, we used a novel all-path graph kernel using shallow semantic representation of sentences. Next, we statistically integrated fine-granular semantic classes into the dependency and shallow semantic graphs. RESULTS: When evaluated on the PK DDI corpus, our approach significantly outperformed the original all-path graph kernel that is based on dependency structure. Our system that combined dependency graph kernel with semantic classes achieved the best F-scores of 81.94 % for in vivo PK DDIs and 69.34 % for in vitro PK DDIs, respectively. Further, combining shallow semantic graph kernel with semantic classes achieved the highest precisions of 84.88 % for in vivo PK DDIs and 74.83 % for in vitro PK DDIs, respectively. CONCLUSIONS: We presented a graph kernel based approach to combine syntactic and semantic information for extracting pharmacokinetic DDIs from Biomedical Literature. Experimental results showed that our proposed approach could extract PK DDIs from literature effectively, which significantly enhanced the performance of the original all-path graph kernel based on dependency structure

Serbest metin radyoloji raporlarından, doğal dil işleme yaklaşımları kullanılarak ontoloji temelli enformasyon çıkarımı.

This thesis describes an information extraction system that is designed to process free text Turkish radiology reports in order to extract and convert the available information into a structured information model. The system uses natural language processing techniques together with domain ontology in order to transform the verbal descriptions into a target information model, so that they can be used for computational purposes. The developed domain ontology is effectively used in entity recognition and relation extraction phases of the information extraction task. The ontology provides the flexibility in the design of extraction rules, and the structure of the ontology also determines the information model that describes the structure of the extracted semantic information. In addition, some of the missing terms in the sentences are identified with the help of the ontology. One of the main contributions of this thesis is the usage of ontology in information extraction that increases the expressive power of extraction rules and helps to determine missing items in the sentences. The system is the first information extraction system for Turkish texts. Since Turkish is a morphologically rich language, the system uses a morphological analyzer and the extraction rules are also based on the morphological features. TRIES achieved 93% recall and 98% precision results in the performance evaluations.Ph.D. - Doctoral Progra

Estimating shear wave velocity using acceleration data in Antakya (Turkey)

This manuscript presents a site response analysis and an estimation of S-wave velocity that are dependent on acceleration data. First, existing data, such as density, seismic wave velocity, and soil cross-sections, are obtained from previous seismic microzonation studies and used to prepare input data for a suite of MATLAB routines, which are referred to as SUA software. Acceleration data are obtained from four free-field strong-motion stations of the SERAMAR project, which was conducted between 2006 and 2009 in conjunction with a Turkish-German joint research project, and inputted into the software as basic data. The results include a 1D velocity cross-section versus depth and an amplification model of the site. Three different depth levels can be determined for the ranges of 0-5 m, 5-15 m and 15-25 m. The seismic velocities vary between 380 and 470 m s-1 for the first 5 m; 320 and 480 m s-1 for 5-15 m; and 470 and 750 m s-1 for 15-25 m. These results are comparable with the amplification values from the microtremor data from previous studies. The 1D velocity models are appropriate for the soil conditions.ResumenEste trabajo presenta el análisis a una respuesta de sitio y una estimación de la velocidad de la onda de corte que son dependientes de la información de aceleración. Los datos adicionales como la densidad, la velocidad de onda sísmica y los cortes transversales de suelo, se obtuvieron de estudios previos de microzonificación sísmica y se utilizaron para preparar el registro de datos en una plataforma de rutinas MATLAB, que se refieren al software SUA. Los datos de información de la aceleración se tomaron de cuatro estaciones de monitoreo de movimientos fuertes a campo abierto del proyecto SERAMAR, que se realizó entre 2006 y 2009 en una investigación conjunta turco-alemana, y se ingresaron en el programa como la información básica. Los resultados incluyen una sección cruzada de velocidad 1D versus profundidad y el modelo amplificado del sitio. Se pudieron determinar tres niveles diferentes a partir de los rangos de 0-5 m, 5-15 m y 15-25 m. Las velocidades sísmicas pueden variar entre 380 y 470 m s-1 para los primeros 5 metros; 320 y 480 m s-1 para el rango 5-15 m, y 450 y 750 m s-1 para el rango 15-25 m. Estos resultados son comparables con los valores de amplificación del perfil Microtemor de estudios previos. Los modelos de velocidad 1D son apropiados para las condiciones del suelo

Türkiye’de Genetik ve Genomik Test Raporlamadaki Güncel Durum

Dünyada ve Türkiye’deki “Elektronik Sağlık Kayıtları”nda (ESK) kullanılan güncel standartların büyük kısmı, genetik ve genomik verinin, uluslararası kabul edilebilir şekilde kaydedilip paylaşılmasına olanak sağlamamaktadır. Öncelikle klinik bilgilerin ve tanının raporlaması ve kodlamasına odaklanmış olan Elektronik Sağlık Kayıtları, genetik testler için uluslararası standartlarda kodlama yapısı barındırmamaktadır. Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı ve geri ödeme sistemine bağlı tüm sağlık kuruluşlarında kullanılan Ulusal Sağlık Bilgi Sistemi, SağlıkNET’te, sadece belirli genetik test prosedürleri, geri ödemenin sağlanması amacıyla, uluslararası standardizasyonu olmayacak şekilde kodlanmıştır. Bu tanımlı prosedürler ve karşılıklı kodları, her “Sağlık Uygulama Tebliği”nde (SUT) değişmeye açıktır. Türkiye Cumhuriyetindeki güncel durumu kavramak için, öncelikle yürürlükte olan laboratuvar yönetmelik ve kanunları ile bunların genetik testlerle ilişkilerinin incelenip çıkartılması gerekir. Türkiye Cumhuriyeti, ICD10’u hem faturalandırma hem hastalık kodlama hem de reçete takibinde kullanan tek ülkedir. ICD-10 genetik testlerin kodlanmasında yetersiz olduğundan, ülkemizde genetik testleri belirlemek için uygulanan uluslararası bir standardın olmadığını gözlemledik. Genetik/genomik test sonuçlarının Türkiye çapında uluslararası standartlara uygun, birlikte çalışabilir şekilde arşivlenmesi ya da paylaşılması konusunda herhangi bir kanun ve yönetmelik bulunmamaktadır. Yürürlükte olan “Tıbbi Laboratuvarlar Yönetmeliği”, verilerin istatistiksel olarak toplanması için düzenli olarak kağıt bazlı şekilde Sağlık Bakanlığı’na iletilmesini, kağıt bazlı kayıtların en az 30 yıl, elektronik kayıtların ise süresiz saklanması gerektiğini belirtir. Aynı yönetmelik, laboratuvarın güvenlik ve mahremiyet konularında teknik ve idari olarak yeterliliğini sağlaması durumunda ise, kağıt bazlı veri saklamak yerine Elektronik İmza Yönetmeliğine uygun olarak tıbbi verilerini e-imzalı şekilde, sayısal olarak saklayabileceğini belirtir. Genetikle alakalı diğer bir yönetmelik “Kalıtsal Kan Hastalıklarından Hemoglobinopati Kontrol Programı ile Tanı ve Tedavi Merkezleri Yönetmeliği”dir. Bu yönetmelikte de kalıtsal hastalıkların üçer aylık dönemlerde, Bakanlıkça hazırlanmış kağıt bazlı formlarla Sağlık Bakanlığına bildirilmesi gerektiği belirtilir. Kanser Erken Teşhis ve Tarama Merkezleri Yönetmeliği’nde vaka kayıtlarının farklı dosya kayıtlarında yapıldığı ve merkezde arşivlendiği belirtilmektedir. Bu tip bir yaklaşım hastanın ESK’sı ile entegrasyonu zorlaştırmakta ve hâlâ kâğıt bazlı kayıtçılığı zorlamaktadır. Teknoloji politikaları I: Türkiye'de yeni teknolojiler 23 Bu çalışmada; devlet ve özelde, genetik test uygulayan yetkili hastane ve laboratuvarların, veri saklama ve raporlama açısından günlük iş rutinlerini, kendileri için belirlenmiş Türkiye Cumhuriyeti yönetmelik ve kanunları ışığında değerlendirdik. Çalışmanın araştırma sorusu: “Türkiye Cumhuriyeti’nde Genetik ve Genomik Test Raporlamadaki Güncel Durum Nedir?” olarak belirlenmiştir. Genetik/genomik testlerin ve bunlara dayalı tanı bilgilerinin uluslararası standartlara uygun olarak Ulusal Sağlık Bilgi Sistemi ile bütünleştirilmesinin kavramsal olarak modellenmesi sürecinde, yürürlükte olan kanun ve yönetmeliklerin yanı sıra, kullanılan teknolojileri ve genel pratikleri de yeteri kadar kavramamız gereklidir. Bu amaçla, alanında uzman 13 katılımcı ile yapılan yarı yapılandırılmış görüşmeler, nitel araştırma yöntemleriyle MAXQDA yazılımını kullanılarak analiz edildi. Araştırmacılar belirlenirken öncelikle amaçlı örnekleme, daha sonra kar topu örnekleme yöntemleri kullanılmıştır. Bu çalışma kapsamında öne çıkan yedi temel tema: i. Kullanılan Standartlar, ii. Aile Soyağacı, iii. Ham Verinin Yönetimi, iv. Birimlerin Kendi Geliştirdikleri Yazılımlar, v. Raporlama, vi. Sonucu Hasta ile Paylaşma, vii. Üçüncü Kişilerle Bilgi Paylaşımı’dır. Bu bulguların değerlendirilmesi, ulusal seviyedeki genetik ve genomik verinin Elektronik Sağlık Kayıtları ile bütünleştirilmesi için ihtiyaç duyulan yapının tarif edilmesinin yanında, uluslararası standartlara uygun ve veri paylaşımını sağlayabilen bir çözüm sunmamızı sağlayacaktır. Bu çalışmanın sonucunda, araştırma merkezlerinin ve özel laboratuvarların, hasta takibi ve istatistiksel çalışmalar açısından genetik veri sunum ve arşivleme yazılımı gereksinimi farkındalığına sahip olduklarını ve gerekli uygulamaları yaptıklarını öğrenmekteyiz. Bu çabaların doğru tıbbi uygulamalar ve kişiselleştirilmiş hastalık yönetimindeki önemli yeri gözlemlenmiştir. Anlamsal birlikte çalışabilirlik için yapısal ve terminolojik standartlar önemlidir. Birimlerin kendi geliştirdikleri yazılımlarda kullandıkları farklı standartlar veri bütünlüğü ve paylaşımında sıkıntı oluşturacaktır. Katılımcıların hepsi çalışmalarında soyağacını kullandıklarını ve bundan çok faydalandıklarını, ancak işlerini hızlandıracak bir soyağacı yazılımının eksikliğini belirtmişlerdir. Katılımcıların Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı’ndan da bazı istek ve beklentileri olmuştur. Bakanlık tarafından hastaya rapor sunma konusunda bir standartlaşma uygulaması ve kuralları/kanunları belirlemesi beklenmektedir. Standartlaşma olmayan bir yaklaşımın, her merkezin kendi yapısını oluşturmasına sebep olacak, böylelikle hastaların psikolojilerinin bozulmasına kadar sorunlar yaşanabilecektir

Expression of RET is associated with Oestrogen receptor expression but lacks prognostic significance in breast cancer

Abstract Background The Rearranged during Transfection (RET) protein is overexpressed in a subset of Estrogen Receptor (ER) positive breast cancer, with both signalling pathways functionally interacting. This cross-talk plays a pivotal role in the resistance of breast cancer cells to anti-endocrine therapies, and RET expression is assumed to correlate with poor prognosis based on findings in small patient cohorts. The aim of our study was to investigate the impact of RET expression on patient outcome in human breast cancer. Methods We performed an immunohistochemical analysis of RET protein expression on a tissue microarray encompassing 990 breast cancer patients and correlated its expression with clinicopathological parameters and survival data. Results Expression of RET was detected in 409 out of 990 cases (41.3%). RET and ER expression significantly correlated (p < 0.0001). The Luminal B HER2-positive subtype showed the highest expression rate (48.9%). In univariate and multivariate survival analyses, RET expression had no impact on overall survival. Conclusion We confirmed the co-expression of RET and ER, but we did not find RET expression to be an independent prognostic factor in human breast cancer. Clinical trials with newly developed RET inhibitors are needed to evaluate if RET inhibition has a beneficial impact on patient survival in ER positive breast cancer