Motivering: Att identifiera läkemedelsinteraktioner är en kritisk process inom läkemedelsadministration och läkemedelsutveckling. Kliniska stödverktyg ger ofta omfattande förteckningar över DDI, men de saknar vanligtvis de stödjande vetenskapliga bevisen och olika verktyg kan returnera inkonsekventa resultat. I den här artikeln föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som integrerar textbrytning och automatiserade resonemang för att härleda DDI. Genom utvinning av olika fakta om läkemedelsmetabolism, inte bara de DDI som uttryckligen nämns i texten kan extraheras, men också de potentiella interaktioner som kan härledas genom resonemang. Resultat: Vår strategi kunde hitta flera potentiella DDI som inte finns i DrugBank. Vi utvärderade manuellt dessa interaktioner baserat på deras stödjande bevis, och vår analys visade att 81,3 % av dessa interaktioner är fast beslutna att vara korrekta. Detta tyder på att vår strategi kan avslöja potentiella DDI med vetenskapliga belägg som förklarar mekanismen för interaktioner.
Tari m.fl. integrerad textbrytning och automatiserat resonemang för att härleda DDIs REF.
Discovering drug–drug interactions: a text-mining and reasoning approach based on properties of drug metabolism
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}