"HiPub просматривает весь этот текст и пытается распознать то, что называется генами, белками, лекарствами и болезнями. Он извлекает эту информацию и визуализирует ее в сети. Особенно в молекулярной биологии или биологии рака полезно увидеть связи между этими вещами в их биологическом контексте », — говорит Айк Чун Тан, доктор философии, исследователь онкологического центра CU и доцент Медицинской школы CU.
Тан приводит пример гипотетического исследователя, который читает статью, посвященную изучению генов KRAS и MEK, которые, как известно, влияют на развитие некоторых видов рака. "Исследователь хочет знать, имеют ли эти гены какое-либо отношение к ее специальности, может быть, что-то вроде p53 [еще один ген, который, как известно, влияет на рак]."
Исследователь запрашивает "P53" вместе с новой статьей, и HiPub визуализирует, как интерес исследователя связан с генами в этой новой статье. Если связи кажутся убедительными, исследователь может провести эксперименты для проверки этих ссылок.
«Идея интеллектуального анализа текста не нова, — говорит Тан. "Компьютерные ученые занимаются этим десять или двадцать лет. Но реальное применение интеллектуального анализа текста в биомедицинских исследованиях очень ограничено. HiPub — это способ использования интеллектуального анализа текста для упрощения процесса обнаружения знаний."
Проект является результатом сотрудничества Тан и его коллег с факультета компьютерных наук и инженерии Корейского университета в Сеуле, Корея, в том числе первого автора Кьюбума Ли и соавтора профессора Джеу Канга.
Корейский университет размещает страницу описания HiPub, http: // hipub.Корея.ac.kr /, который включает ссылку для скачивания и руководство пользователя.