Alla scoperta di nuove relazioni tra geni e malattie dalla letteratura scientifica, con un caso di studio sul melanoma

Estrazione basata sull'intelligenza artificiale delle relazioni biomediche dalla letteratura

Il melanoma è uno dei tipi più gravi di tumore della pelle. Per comprendere e combattere questa malattia è fondamentale identificare i geni coinvolti. E se fosse possibile recuperare e annotare automaticamente tali informazioni dalla letteratura scientifica? In questo in silico talk, Fabio Rinaldi, Group Leader al SIB presso l'Istituto Dalle Molle per la Ricerca sull'Intelligenza Artificiale (IDSIA), spiega come sfruttare le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per raggiungere questo obiettivo. Imparerete i metodi che lui e i suoi colleghi hanno utilizzato per scoprire oltre 2.000 nuovi geni associati al melanoma per il loro ultimo articolo, pubblicato sul Journal of Biomedical Semantics, e come navigare nel database che hanno costruito. Se siete ricercatori nel campo del melanoma o sviluppatori di machine learning, questo in silico talk fa al caso vostro.

Informazioni sulla serie di conferenze in silico – Le ultime novità nel campo della bioinformatica dagli scienziati del SIB

La serie di conferenze online in silico talks ha lo scopo di informare bioinformatici, scienziati biologici e medici sugli ultimi progressi compiuti dagli scienziati dello SIB su una vasta gamma di argomenti relativi a metodi, ricerca e risorse nel campo della bioinformatica. Iscriviti alla mailing list di in silico talks per rimanere aggiornato sugli ultimi sviluppi, ottenere approfondimenti esclusivi sui recenti articoli scientifici e scoprire come questi progressi potrebbero aiutarti nel tuo lavoro o nella tua ricerca.

Altoparlante
Name:
Fabio Rinaldi
Institute:
Istituto Dalle Molle per la ricerca sull'intelligenza artificiale
Group:

Il dottor Fabio Rinaldi è a capo del gruppo di ricerca sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) presso l'Istituto Dalle Molle per la ricerca sull'intelligenza artificiale (IDSIA). In precedenza è stato ricercatore senior presso l'Istituto di linguistica computazionale dell'Università di Zurigo, dove ha avviato il suo gruppo di text mining biomedico. Negli ultimi anni ha intrapreso un'importante collaborazione internazionale con il gruppo RegulonDB dell'Università Nazionale del Messico, dove è stato professore ricercatore ospite. RegulonDB è uno dei principali database nel campo delle scienze della vita, finanziato dal National Institute of Health degli Stati Uniti .

ha acquisito e gestito numerosi progetti, con finanziamenti dell'Unione Europea, del Fondo nazionale svizzero per la ricerca scientifica, di InnoSuisse, di grandi aziende (in particolare dell'industria farmaceutica) e di fondazioni di ricerca private. Ha una formazione accademica in informatica e più di 25 anni di esperienza nella ricerca nel campo del NLP, con un focus specifico sulle applicazioni nel settore biomedico, come l'analisi automatica della letteratura scientifica, delle relazioni cliniche e delle discussioni sui social media relative alla salute. È anche autore di oltre 100 articoli scientifici in vari settori del NLP .

oltre al suo ruolo presso l'IDSIA, è capogruppo presso il SIB Istituto Svizzero di Bioinformatica ed è affiliato alla Fondazione Bruno Kessler (Trento, Italia) e al Dipartimento di Biomedicina Quantitativa (DQBM) dell'Università di Zurigo.

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Duration:
14 minutes 55 seconds
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Reference(s)

Zanoli R et al. Un set di dati annotato per l'estrazione delle relazioni tra geni e melanoma dalla letteratura scientifica. J Biomed Semantics. 2022;13(2).

DOI:
10.1186/s13326-021-00251-3

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