vineri , 20 aprilie 2018
roen
Home / Program Nucleu / Metode de inteligenţă artificială pentru analiza sistemelor biologice (”Systems Biology”)

Metode de inteligenţă artificială pentru analiza sistemelor biologice (”Systems Biology”)

Responsabil proiect ICI: dr. ing. Liviu Badea, badea@ici.ro, 021-316.07.36/161

Perioada de execuţie: 2010 – 2011

Suport financiar: Proiectul se desfasoara in cadrul Programului Nucleu: „Tehnologii avansate  şi servicii pentru dezvoltarea societăţii informaţionale – TEHSIN” , obiectivul 6: Inteligenţă artificială, robotică  şi sisteme autonome avansate, finanţat de Ministerul Educaţiei, Cercetării şi Inovării. Autoritatea Naţională pentru Cercetare Ştiinţifică.

Echipa de cercetare ICI: dr. ing. Liviu Badea, ec. Doina Ţilivea, ing. Anca Hotăran, prog. aj. pr. Mariana Stănescu.

Obiectiv: Proiectul isi propune, printre altele, integrarea explorarii
cantitative a datelor de expresie genica masurate pentru o maladie sistemica complexa cu tehnici actuale de modelare si simulare a retelelor/sistemelor biologice cu scopul descifrarii mecanismelor moleculare ale bolii studiate.

Un element de noutate deosebit va fi analiza integrata a unor seturi de date publice din diverse surse pentru o boala complexa din perspectiva biologiei sistemelor. Aceasta analiza presupune prelucrarea unor masuratori efectuate asupra unor esantioane provenite din mai multe tesuturi diferite si construirea modelului sistemic corespunzator.

Descriere şi stadiu:

Principalele activităţi ale proiectului sunt:

•  Analiza metodelor avansate de modelare si inteligenţă artificială pentru studierea sistemelor biologice (“systems biology”);

•  Evaluarea unor resurse publice existente in domeniu: biblioteci de modele de sisteme biologice la diverse niveluri de  detaliu, instrumente de descriere si simulare a modelelor, limbaje, metode si algoritmi specifici;

•  Analiza din perspectiva biologiei sistemelor a unui set mare de date publice pentru o boala cu incidenţă mare;

•  Integrarea informaţiilor din literatura medicală utilizînd metode de extragere a informaţiei şi text mining;

•  Analiza integratăa altor seturi de date complexe (multi-ţesut, ţesut bolnav/normal) pentru o alta boală sistemică(de exemplu diabetul de tip 2);

•  Analiza finală a rezultatelor şi a perspectivelor de cercetare din domeniu.

Rezultate: În cadrul fazei 1 „Tehnici de inteligenţă artificială pentru studierea sistemelor biologice (“systems biology”) şi evaluarea unor resurse publice existente în domeniu” au fost evaluate modele computaţionale existente construite pe baza cunoştinţelor biologice si a unor formalizări matematice sofisticate, accesibile în biblioteci de modele, precum  şi a unor instrumente software specifice domeniului.

În cadrul fazei a 2-a „Biologia sistemelor pentru analiza globală a unei boli sistemice cu incidenţă majoră” a fost elaborat un raport privind experimentarea tehnicilor de modelare şi analiză specifice biologiei sistemelor în cazul unei boli sistemice cu incidenţă majoră.

De asemenea, a fost dezvoltat un model computational (prototip) privind dezvoltarea/rafinarea şi analiza comportării unui model al secreţiei insulinei stimulatăde glucozăîn celulele β-pancreatice.

În cadrul fazei a 3-a ”  Integrarea informatiilor din literatura medicala utilizind metode de extragere a informatiei si text mining” a fost implementat sistemul de indexare  şi interogare a colecţiilor de documente biomedicale Medline sub forma a două implementări bazate pe indexarea textuală  şi respectiv indexarea semantică. În proiect ne-am concentrat asupra interogărilor la nivel intermediar care presupun reformularea întrebărilor utilizator în termenii ontologiei şi combinarea lor cu operatori logici şi de context (coapariţie la nivel de propoziţie şi respectiv document).

Sistemul dezvoltat poate fi integrat în aplicaţii prin utilizarea răspunsurilor de tip „batch”.

Extragerea apariţiilor conceptelor în documente deosebeşte sistemul nostru de interfaţa de interogare Pubmed (care întoarce doar documentele, fără marcarea apariţiilor de concepte, nici măcar a celor din interogare).

De asemenea, Entrez/Pubmed nu permite interogări la nivel de propoziţie. De fapt, din câte cunoaştem, nici un sistem de interogare existent nu permite combinarea interogărilor la nivel de propoziţie cu cele la nivel de document, facilitate importantă în domeniul biomedical în care interogări la nivel de propoziţie trebuie de multe ori plasate în contextul unor documente cu anumite caracteristici.