Drug discovery in advanced prostate cancer: translating biology into therapy.

Castration-resistant prostate cancer (CRPC) is associated with a poor prognosis and poses considerable therapeutic challenges. Recent genetic and technological advances have provided insights into prostate cancer biology and have enabled the identification of novel drug targets and potent molecularly targeted therapeutics for this disease. In this article, we review recent advances in prostate cancer target identification for drug discovery and discuss their promise and associated challenges. We review the evolving therapeutic landscape of CRPC and discuss issues associated with precision medicine as well as challenges encountered with immunotherapy for this disease. Finally, we envision the future management of CRPC, highlighting the use of circulating biomarkers and modern clinical trial designs

Sémantique query reformulation for ad hoc information retrieval on the Web

Dans le cadre d’une solution de modification de la requête, nous nous intéressons aux différentes façons d’utiliser la sémantique pour mieux exprimer le besoin d’information de l’utilisateur dans un contexte Web. Nous distinguons deux types de concepts : ceux identifiables dans une ressource sémantique comme une ontologie, et ceux que l’on extrait à partir d’un ensemble de documents de pseudo retour de pertinence. Nous proposons une Approche Sémantique Mixte d’Expansion et de Reformulation (ASMER) qui permet de modéliser l’utilisation de ces deux types de concepts dans une requête modifiée. Cette approche considère plusieurs défis liés à la modification automatique des requêtes, notamment le choix sélectif des termes d’expansion, le traitement des entités nommées et la reformulation de la requête finale.Bien que dans un contexte Web la précision soit le critère d’évaluation le plus adapté, nous avons aussi pris en compte le rappel pour étudier le comportement de notre approche sous plusieurs aspects. Ce choix a suscité une autre problématique liée à l’évaluation du rappel en recherche d’information. En constatant que les mesures précédentes ne répondent pas à nos contraintes, nous avons proposé la mesure MOR (Mesure Orientée Rappel), qui permet d’évaluer le rappel en tenant compte de la précision comme importante mais pas prioritaire dans un contexte dirigé rappel.En incluant MOR dans notre stratégie de test, nous avons évalué ASMER sur quatre collections Web issues des campagnes INEX et TREC. Nos expériences montrent qu’ASMER améliore la performance en précision par rapport aux requêtes originales et par rapport aux requêtes étendues par une méthode de l’état de l’art.As a query expansion and reformulation solution, we are interested in the different ways the semantic could be used to translate users information need into a query. We define two types of concepts : those which we can identify in a semantic resource like an ontology, and the ones we extract from the collection of documents via pseudo relevance feedback procedure. We propose a semantic and mixed approach to query expansion and reformulation (ASMER) that allows to integrate these two types of concepts in an automatically modified query. Our approach considers many challenges, especially selective terms expansion, named entity treatment and query reformulation.Even though the precision is the evaluation criteria the most adapted to a web context, we also considered evaluating the recall to study the behavior of our model from different aspects. This choice led us to handle a different problem related to evaluating the recall in information retrieval. After realizing that actual measures don't satisfy our constraints, we proposed a new recall oriented measure (MOR) which considers the recall as a priority without ignoring the precision.Among other measures, MOR was considered to evaluate our approach ASMER on four web collection from the standard evaluation campaigns Inex and Trec. Our experiments showed that ASMER improves the precision of the non modified original queries. In most cases, our approach achieved statistically significant enhancements when compared to a state of the art query expansion method. In addition, ASMER retrieves the first relevant document in better ranks than the compared approaches, it also has slightly better recall according to the measure MOR

Semantic query expansion for fuzzy proximity information retrieval model

http://ceur-ws.org/Vol-897/International audienceOur research aim is to ameliorate the recall of the Fuzzy Proximity Information Retrieval Model ( FPIRM ) of Beigbeder & Mercier ( 2005) , their approac h is very "precise" when evaluating internationally agreed upon collections of documents used for benchmarking. The precision in this case for each query is the ratio of relevant documents retrieved over documents returned. However, the recall is weak. By recall we mean the ratio of relevant documents retrieved over all relevant documents in the collection (Rijsbergen, 1979) . FPIRM approach evaluates the relevance between a document and a query by using a fuzzy fun ction that takes into account the distance between the occurrences of query terms in a document. Our research studies the use of semantic query expansion to increase the recall of their model

Reformulation sémantique des requêtes pour la recherche d’information ad hoc sur le Web

As a query expansion and reformulation solution, we are interested in the different ways the semantic could be used to translate users information need into a query. We define two types of concepts : those which we can identify in a semantic resource like an ontology, and the ones we extract from the collection of documents via pseudo relevance feedback procedure. We propose a semantic and mixed approach to query expansion and reformulation (ASMER) that allows to integrate these two types of concepts in an automatically modified query. Our approach considers many challenges, especially selective terms expansion, named entity treatment and query reformulation.Even though the precision is the evaluation criteria the most adapted to a web context, we also considered evaluating the recall to study the behavior of our model from different aspects. This choice led us to handle a different problem related to evaluating the recall in information retrieval. After realizing that actual measures don't satisfy our constraints, we proposed a new recall oriented measure (MOR) which considers the recall as a priority without ignoring the precision.Among other measures, MOR was considered to evaluate our approach ASMER on four web collection from the standard evaluation campaigns Inex and Trec. Our experiments showed that ASMER improves the precision of the non modified original queries. In most cases, our approach achieved statistically significant enhancements when compared to a state of the art query expansion method. In addition, ASMER retrieves the first relevant document in better ranks than the compared approaches, it also has slightly better recall according to the measure MOR.Dans le cadre d’une solution de modification de la requête, nous nous intéressons aux différentes façons d’utiliser la sémantique pour mieux exprimer le besoin d’information de l’utilisateur dans un contexte Web. Nous distinguons deux types de concepts : ceux identifiables dans une ressource sémantique comme une ontologie, et ceux que l’on extrait à partir d’un ensemble de documents de pseudo retour de pertinence. Nous proposons une Approche Sémantique Mixte d’Expansion et de Reformulation (ASMER) qui permet de modéliser l’utilisation de ces deux types de concepts dans une requête modifiée. Cette approche considère plusieurs défis liés à la modification automatique des requêtes, notamment le choix sélectif des termes d’expansion, le traitement des entités nommées et la reformulation de la requête finale.Bien que dans un contexte Web la précision soit le critère d’évaluation le plus adapté, nous avons aussi pris en compte le rappel pour étudier le comportement de notre approche sous plusieurs aspects. Ce choix a suscité une autre problématique liée à l’évaluation du rappel en recherche d’information. En constatant que les mesures précédentes ne répondent pas à nos contraintes, nous avons proposé la mesure MOR (Mesure Orientée Rappel), qui permet d’évaluer le rappel en tenant compte de la précision comme importante mais pas prioritaire dans un contexte dirigé rappel.En incluant MOR dans notre stratégie de test, nous avons évalué ASMER sur quatre collections Web issues des campagnes INEX et TREC. Nos expériences montrent qu’ASMER améliore la performance en précision par rapport aux requêtes originales et par rapport aux requêtes étendues par une méthode de l’état de l’art

Experiments on two Query Expansion Approaches for a Proximity-based Information Retrieval Model

http://www.asso-aria.org/coria/2012/407.pdfNational audienceQuery expansion is a well-known technique used to overcome the word-mismatch drawback of keyword retrieval models. Fully automated query expansion comes with the risk of query drift. In our work we faced this phenomenon while trying to expand boolean queries for a Proximity-based information retrieval model. This model gets good precision in evaluation campaigns but gives a small number of results. Our experiments are focused on two different query expansion approaches: a global approach using WordNet synonyms and a local approach using pseudo relevance feedback based on LSA (Latent Semantic Analysis) to create a query-time thesaurus. The results we've got show an important query drift effect for both approaches. In this paper we present these experiences with an analysis of the results and the perspectives we are currently working on

EMSE at TREC 2015 Clinical Decision Support Track

International audienceThis paper describes the participation of the EMSE team atthe clinical decision support track of TREC 2015 (Task A). Our teamsubmitted three automatic runs based only on the summary field. Thebaseline run uses the summary field as a query and the query likelihoodretrieval model to match articles. Other runs explore different approachesto expand the summary field: RM3, LSI with pseudo relevant documents,semantic ressources of UMLS, and a hybrid approach called SMERA thatcombines LSI and UMLS based approaches. Only three of our runs wereconsidered for the 2015 campaign: RM3, LSI and SMERA

La reformulation hybride des requêtes exploratoires à l'aide de concepts explicites et implicites

International audienceLes requêtes exploratoires du Web sont souvent courtes et ambigües. De plus, l’utilisation des entités nommées dans ce type de requêtes estfréquente. Dans cet article, nous explorons l’expansion des requêtes exploratoires par l’ajout de termes appartenant aux concepts de la requête.Nous distinguons deux types de concepts : explicites, correspondants aux entités nommées ayants des références aux concepts de l’ontologieYAGO, et implicites que nous trouvons à l’aide de l’approche LSI (Indexation par la sémantique latente) sur les documents de retour de pertinence.Nous proposons une modélisation hybride qui permet d’intégrer les termes d’expansion extraits de ces deux types de concepts dans la requête.Nos expériences sur une collection issue du Web (WT10G) montrent que notre approche améliore significativement un modèle de base sans expansion, et elle a une meilleur performance qu’une approche classique de retour de pertinence

A Machine Learning System for Assisting Neophyte Researchers in Digital Libraries

International audienc

L'utilisation des entités nommées pour l'expansion sémantique des requêtes Web

International audienc

A Machine Learning System for Assisting Neophyte Researchers in Digital Libraries

International audienc