Grafos de Conhecimento Semântico para a indústria de P&D

Como o Grafo de Conhecimento Semântico pode resolver o desafio do contexto em Pesquisa e Desenvolvimento

O Desafio de Dados de P&D

Em P&D, a IA requer contexto, e atualmente, o contexto é o maior desafio em P&D em ciências da vida. Dados fragmentados, terminologia inconsistente e sistemas isolados impedem insights significativos e carecem de relações contextuais. Quando doenças, alvos e drogas não estão conectados, a IA alucina. Mas quando os dados se tornam estruturados e contextualizados, podem ser transformados em inteligência científica operacional e verdadeira.

Na prática, por que o contexto é tão importante em P&D? Na P&D impulsionada por IA, o contexto é a diferença entre uma descoberta e uma alucinação. Por exemplo, se um sistema registra uma droga como Paracetamol e outro como Paracetamol, a falha em harmonizar esses termos leva a insights incompletos e a resultados de IA pouco confiáveis e alucinações.

O Grafo de Conhecimento Semântico: Desbloqueando o Significado em Dados Não Estruturados

Atualmente, a indústria de biotecnologia gera uma quantidade de dados, a maioria fragmentada e sem contexto. Um grafo de conhecimento semântico pode fornecer uma espinha dorsal estruturada necessária para transformar dados fragmentados e isolados em inteligência operacional. Ela conecta conceitos científicos complexos, como genes, doenças e terapias, dentro de um grafo de conhecimento semântico estruturado, permitindo insights contextuais e ligados a evidências.

Grafos de conhecimento permitem que a IA interaja, raciocine, valide e infira contextos valiosos e significativos além do prompt de comando e do processamento de texto. Da teoria à prática prática, a tecnologia semântica possibilita interoperabilidade entre domínios, análise preditiva e inteligência que transformam dados científicos brutos em insights e avanços acionáveis e significativos. Em P&D em ciências da vida, a camada semântica ajuda a harmonizar diferentes facetas da biologia no contexto de doenças, terapias e descoberta de medicamentos.

A BioTech360 simplesmente faz isso. Uma plataforma centrada na semântica, a BioTech360 conecta dados fragmentados, permite insights contextuais, acelera decisões e simplifica dados científicos complexos em inteligência operacional, desde buscas baseadas em ontologias até descoberta de medicamentos e conformidade regulatória.

Validando e Inferindo Conhecimento a partir da Ontologia

Uma Ontologia é um modelo bem definido e estruturado que define conceitos, relacionamentos e termos padronizados e sinônimos para estabelecer relacionamentos e compartilhar entendimento entre múltiplos conjuntos de dados, ferramentas e equipes dentro de um domínio específico, como a biologia. Um exemplo é a Ontologia Gênica (GO), que classifica especificamente funções gênicas, componentes celulares, processos biológicos e relações com doenças.
Ontologias fornecem insights mecanicistas, aceleram o desenvolvimento de hipóteses e fortalecem a tomada de decisão baseada em evidências em P&D em ciências da vida. Eles podem evitar conclusões incorretas ao incorporar consistência lógica no fluxo de trabalho.

Grafo de Conhecimento Semântico: Um ativo importante para a IA Agente nas Ciências da Vida

Para que a IA atue como um verdadeiro agente autônomo, ela precisa observar, raciocinar, planejar, adaptar e conectar todos os domínios da biologia para entregar um resultado significativo à equipe de pesquisa. Tabelas e bancos de dados relacionais tradicionais são bons para armazenar linhas de dados para
uso estruturado; No entanto, os relacionamentos reais ainda permanecem ocultos, pois não conseguem capturar e desenvolver insights significativos para relacionamentos biológicos complexos.

Um grafo de conhecimento semântico pode mudar isso tornando o contexto explícito, conectando genes, variantes, vias, biomarcadores, compostos líderes e resultados por meio de relações semânticas e classificações ontológicas sobre as quais a IA pode raciocinar. Esse tipo de inteligência semântica fornece uma base autônoma central para agentes de IA.

Como Funciona o Grafo de Conhecimento Semântico Orientado por Ontologia: Um Caso de Uso

Para fornecer a um cientista em uma organização de descoberta de medicamentos uma compreensão significativa e integrada, o grafo de conhecimento deve conectar todas as camadas de informação em um único contínuo mecanicista, em vez de pontos de dados isolados.

Um exemplo é como o Diabetes Mellitus Tipo 2 (T2DM) pode ser modelado em uma rede semântica ao mapear camadas de informação de múltiplas fontes para fornecer um contexto significativo para a descoberta de medicamentos.

• Doença até a camada molecular

A T2DM é clinicamente definida por hiperglicemia persistente e descontrolada. Semanticamente, os mecanismos moleculares subjacentes incluem resistência à insulina, disfunção das células β e predisposições genéticas relacionadas às variantes do gene TCF7L2 e KCNQ1.

• Camada molecular para diagnóstica

A camada molecular mapeia diretamente para a camada diagnóstica, medindo os níveis de glicose e HbA1c no plasma em jejum e pós-prandial. Esse arcabouço vincula semanticamente cada leitura diagnóstica às suas vias e genes subjacentes, e vice-versa, de modo que a relação entre predisposição genética e hiperglicemia se torna aparente.

• Camada diagnóstica para de tratamento

No momento do diagnóstico de T2DM, cada marcador é interpretado no contexto dos mecanismos moleculares que representa e, mapeando semanticamente biomarcadores para vias, as terapias antidiabéticas são selecionadas.

• Do tratamento ao desenvolvimento de novas camadas de medicamentos

Aqui vem o fluxo bidirecional ao voltar à ontologia gênica e entender os mecanismos moleculares. Ao conectar terapias de volta a vias, biomarcadores e desfechos, a camada semântica identifica lacunas e sinalizações onde as respostas terapêuticas e lacunas mecanicistas estão falhando. Essa abordagem holística permite que os cientistas foquem em novos alvos e novas entidades moleculares.

Um fluxo de trabalho que mostra como um grafo semântico de conhecimento pode ser criado e que pode ajudar a traduzir a pesquisa do conhecimento para o laboratório e o leito do paciente.

A BioTech360 entrega grafos de conhecimento semântico com valor

A BioTech 360 é uma plataforma de inteligência semântica de próxima geração que pode fornecer a camada semântica para novas intervenções moleculares e descobertas de medicamentos. Ela fornece uma base estratégica para empresas de biotecnologia que buscam transformar dados científicos e regulatórios em uma estrutura unificada de busca semântica, com interoperabilidade entre domínios e análises impulsionadas por IA. Associando ontologia ao domínio cruzado
Metadados, a plataforma pode ajudar a identificar candidatos principais para a descoberta de medicamentos e estabelecer insights mecanicistas diretos e baseados em dados para validação científica.

No LabVantage, ajudamos você a estabelecer essa base crítica com a BioTech360 por meio de nossa plataforma de conhecimento semântico e a expandi-la com capacidades de IA que automatizam o raciocínio e ressoam em seus fluxos de trabalho de P&D, ajudando sua organização a se tornar não apenas orientada por dados, mas verdadeiramente pronta para inteligência.

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