Comment le graphe sémantique de connaissances peut résoudre le défi du contexte en recherche et développement
Le défi des données R&D
En R&D, l’IA nécessite le contexte, et actuellement, le contexte est le plus grand défi en R&D en sciences de la vie. Des données fragmentées, une terminologie incohérente et des systèmes cloisonnés empêchent des insights significatifs et manquent de relations contextuelles. Lorsque les maladies, les cibles et les drogues ne sont pas liées, l’IA hallucine. Mais lorsque les données sont structurées et contextualisées, elles peuvent être transformées en intelligence scientifique opérationnelle et véritable.
Concrètement, pourquoi le contexte est-il si important en R&D ? Dans la R&D pilotée par l’IA, le contexte fait la différence entre une percée et une hallucination. Par exemple, si un système enregistre un médicament sous forme de Paracétamol et un autre sous forme d’Acétaminophène, ne pas harmoniser ces termes conduit à des connaissances incomplètes et à des sorties d’IA peu fiables ainsi qu’à des hallucinations.
Le graphe sémantique des connaissances : déverrouiller le sens dans les données non structurées
Actuellement, l’industrie biotechnologique génère un volume de données, dont la plupart sont fragmentées et manquent de contexte. Un graphe de connaissances sémantique peut fournir une colonne vertébrale structurée nécessaire pour transformer des données cloisonnées et fragmentées en intelligence opérationnelle. Il relie des concepts scientifiques complexes tels que les gènes, les maladies et les thérapies dans un graphe de connaissances sémantique structuré, permettant des nsights contextuels et liés aux preuves.
Les graphes de connaissances permettent à l’IA d’interagir, de raisonner, de valider et d’inférer un contexte précieux et significatif au-delà de l’invite de commande et du traitement du texte. De la théorie à la pratique concrète, la technologie sémantique permet l’interopérabilité inter-domaines, l’analyse prédictive et l’intelligence qui transforment les données scientifiques brutes en insights exploitables et en avancées significatives. En R&D en sciences de la vie, la couche sémantique aide à harmoniser différents aspects de la biologie dans le contexte de la maladie, de la thérapie et de la découverte de médicaments.
BioTech360 fait simplement cela. Plateforme axée sur la sémantique, BioTech360 relie des données fragmentées, permet des analyses contextuelles, accélère les décisions et simplifie des données scientifiques complexes en intelligence opérationnelle, allant des recherches ontologiques à la découverte de médicaments et à la conformité réglementaire.
Validation et inférence des connaissances à partir de l’ontologie
Une ontologie est un modèle bien défini et structuré qui définit des concepts, des relations, ainsi que des termes et synonymes standardisés afin d’établir des relations et de partager la compréhension entre plusieurs ensembles de données, outils et équipes au sein d’un domaine spécifique, comme la biologie. Un exemple est l’ontologie génétique (GO), qui classe spécifiquement les fonctions géniques, les composants cellulaires, les processus biologiques et les relations entre maladies.
Les ontologies fournissent des perspectives mécanistes, accélèrent le développement d’hypothèses et renforcent la prise de décision fondée sur des preuves en R&D en sciences de la vie. Ils peuvent éviter les conclusions erronées en intégrant la cohérence logique dans le flux de travail.
Graphe sémantique de connaissances : un atout important pour l’IA agente dans les sciences de la vie
Pour que l’IA agisse comme un véritable agent autonome, elle doit observer, raisonner, planifier, s’adapter et connecter tous les domaines de la biologie afin d’apporter un résultat significatif à l’équipe de recherche. Les tables et bases de données relationnelles traditionnelles sont efficaces pour stocker des lignes de données pour
utilisation structurée ; Cependant, les véritables relations restent cachées car elles ne parviennent pas à saisir et à développer des connaissances significatives pour des relations biologiques complexes.
Un graphe de connaissances sémantique peut modifier cela en rendant explicite le contexte, en reliant gènes, variantes, voies, biomarqueurs, composés principaux et résultats via des relations sémantiques et des classifications ontologiques sur lesquelles l’IA peut raisonner. Ce type d’intelligence sémantique fournit une base autonome centrale pour les agents d’IA.
Comment fonctionne le graphe de connaissances sémantique piloté par l’ontologie : un cas d’usage
Pour offrir à un scientifique dans une organisation de découverte de médicaments une compréhension significative et intégrée, le graphe de connaissances doit relier toutes les couches d’information en un seul continuum mécanistique plutôt que des points de données isolés.
Un exemple est la façon dont le diabète de type 2 (T2DM) peut être modélisé en un réseau sémantique en cartographiant des couches d’information provenant de multiples sources afin de fournir un contexte significatif à la découverte de médicaments.
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Maladie à la couche moléculaire
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De la couche moléculaire à la couche diagnostique
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Couche diagnostique à couche de traitement
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Traitement au développement d’une nouvelle couche de médicament
La DT2DM est définie cliniquement par une hyperglycémie persistante et non contrôlée. Sémantiquement, les mécanismes moléculaires sous-jacents incluent la résistance à l’insuline, le dysfonctionnement des cellules β et les prédispositions génétiques liées aux variantes du gène TCF7L2 et KCNQ1.
La couche moléculaire est directement intégrée à la couche diagnostique en mesurant les niveaux de glucose plasmatique et de HbA1c à jeun et post-prandiaux. Ce cadre relie sémantiquement chaque lecture diagnostique à ses voies et gènes sous-jacents, et inversement, de sorte que la relation entre la prédisposition génétique et l’hyperglycémie devient évidente.
Au moment du diagnostic de la DT2DM, chaque marqueur est interprété dans le contexte des mécanismes moléculaires qu’il représente, et en cartographiant sémantiquement les biomarqueurs vers les voies, les thérapies antidiabétiques sont sélectionnées.
Voici le flux bidirectionnel en revenant à l’ontologie des gènes et en comprenant les mécanismes moléculaires. En reliant les thérapies aux voies, biomarqueurs et résultats, la couche sémantique identifie les lacunes et les drapeaux où les réponses thérapeutiques et les lacunes mécanistiques sont insuffisantes. Cette approche holistique permet aux scientifiques de se concentrer sur de nouvelles cibles et de nouvelles entités moléculaires.
Un flux de travail illustrant comment créer un graphe sémantique des connaissances peut aider à traduire la recherche du savoir au laboratoire et au chevet.
BioTech360 propose des graphes de connaissances sémantiques avec valeur
BioTech 360 est une plateforme d’intelligence sémantique de nouvelle génération capable de fournir la couche sémantique pour de nouvelles interventions moléculaires et des découvertes de médicaments. Elle constitue une base stratégique pour les entreprises biotechnologiques souhaitant transformer les données scientifiques et réglementaires en un cadre unifié et sémantique de recherche, avec interopérabilité inter-domaines et analyses pilotées par l’IA. En associant l’ontologie à la cross-domain
Métadonnées, la plateforme peut aider à identifier les candidats principaux pour la découverte de médicaments et à établir des analyses mécanistes directes et basées sur les données pour une validation scientifique.
Chez LabVantage, nous vous aidons à poser ces bases essentielles avec BioTech360 via notre plateforme de connaissances sémantiques et à l’étendre avec des capacités d’IA qui automatisent le raisonnement et résonnent dans vos flux de travail R&D, aidant votre organisation à devenir non seulement axée sur les données, mais véritablement prête pour l’intelligence.
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