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Capire di più sul diabete è la chiave per il trattamento e la prevenzione della malattia. Germania DZD centro di diabetici ricerca grafico utilizzando la tecnologia di database da Neo4j per saperne di più sulla malattia. ZDNet ha parlato DZD testa dei dati e di gestione della conoscenza, il Dottor Alexander Jarasch, per saperne di più.
ZDNet: mi Potete dire la vostra organizzazione?
Jarasch: Siamo una organizzazione non-profit che fa la ricerca sul diabete. Non siamo lo sviluppo di farmaci, ma sono interessati nella ricerca di prevenzione del diabete e il trattamento dei pazienti diabetici.
Abbiamo combinare diversi soggetti o di diverse discipline, il che significa che negli ospedali ci si sta connettendo la ricerca di base e l’aggiunta di modelli. E in questa ricerca si sta utilizzando il grafico della tecnologia.
Qui nel regno UNITO, il diabete è fortemente in aumento, è una storia simile in Germania?
È simile, in quanto è in NOI. Circa il 10 per cento della popolazione sono diabetici. Nei bambini, è soprattutto il diabete di Tipo 1 e si è sempre pensato che era il di persone anziane che hanno il diabete di Tipo 2. Ma si è scoperto che due terzi della popolazione con diabete è in età lavorativa. Il diabete è una malattia critica per le persone in età lavorativa. Quelli con diabete hanno meno produttività, che sono malato, molto di più, e hanno un sacco di complicazioni come l’ictus o attacchi di cuore. Ovviamente, questa è un’area in cui stiamo facendo un sacco di ricerca.
Quindi, da dove viene Neo4j software di inserirsi in questo?
In biologia o la medicina, i dati connessi. Si sa che le entità sono collegate — sono dipendenti l’uno dall’altro. Il motivo per cui abbiamo scelto grafico tecnologia e Neo4j, perché tutti i soggetti sono collegati.
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E abbiamo i nostri dati in vari database relazionali, ma abbiamo voluto costruire un nuovo livello in cima a questi diversi set di dati o database al fine di acquisire una più ampia conoscenza del diabete e di vedere la malattia metabolica da molti diversi punti di vista contemporaneamente.
Cosa aspetti particolari del diabete guardare?
Siamo di collegare i dati del paziente, così abbiamo di prevenzione e di intervento sugli stili di vita dei dati da cliniche. Abbiamo bio-campioni — campioni di sangue, urina, campioni di fegato, rene campioni e cose del genere. Quindi siamo in grado di misurare parametri e modelli animali, come topi o pre-diabetici maiali. Quindi abbiamo tutti la ricerca di base — genomica, lipidomics e così via. Così tutti i tipi di ricerca attorno alla molecola specifica classi.
Ovviamente, raccogliere un sacco di dati che coprono un sacco di aree. Come si fa a portare questo in giù in una forma che si può usare?
Abbiamo iniziato con Neo4j circa un anno fa e abbiamo cercato di collegare queste diverse discipline — ospedali, la ricerca di base, modelli animali e così via. Abbiamo cercato di collegare su di un molto semplice modello di dati che è valido per tutte le diverse discipline e diverse posizioni e abbiamo cercato di imparare da queste tecniche diverse unite in un modo nuovo. Perché al giorno d’oggi una disciplina non è più sufficiente per rispondere a una biomediche domanda.
Il Dottor Alexander Jarasch
Foto: DZD
Che zona si trova il più interessante?
Personalmente, penso che il biomarcatore risultati sono più interessanti. È possibile utilizzare il grafico tecnologia e molto moderne tecniche di apprendimento automatico di fornire una migliore prevenzione o il trattamento di pazienti diabetici. Questo è quello che guida me.
Il secondo punto-quello che trovo davvero interessante … è che con il grafico di tecnologia, è possibile non solo la connessione dati, ma quando penso ai nostri medici o ricercatori che non sono esperti di computer, è molto più facile guardare i modelli di dati. Questo perché dopo qualche breve esperienza sono in grado di decifrare i dati. Con il grafico della tecnologia è molto facile per visualizzare i dati. Usiamo la visualizzazione del browser di Neo4j di visualizzare i dati e individuare le aree che sono collegate l’una all’altra. Agli utenti piace perché è così intuitivo.
Ci sono altri aspetti che trovo particolarmente utile?
Assolutamente. In particolare quando ci sono questi punti di dati diversi da tutte le diverse discipline. Ci si può chiedere il grafico: “Sono uno di questi nodi connessi a questi nodi?”
Che è molto interessante, perché alcune di queste relazioni e connessioni che si può avere visto in precedenza o meno. In alcuni casi è come collegamento di centinaia e centinaia di fogli di Excel o database relazionali.
D’altra parte, ci sono zone dove non vediamo tutte le connessioni di dati, ma con il grafico di tecnologia non è così facile da collegare e trovare i collegamenti e relazioni tra di loro.
E questo è ciò che rende più facile perché tanti algoritmi di grafico sono già pronti per l’uso, e si può facilmente utilizzare con [Neo4j] AP o Librerie di crittografia diversa query.
Quali altri settori si possono utilizzare per?
Inoltre, la nostra organizzazione ci sono altre cinque tedesco organizzazioni che studiano il cancro, il morbo di Alzheimer, malattie infettive, malattie polmonari e così via. E ci sono già le connessioni tra queste diverse malattie. E questo è dove si trovano le connessioni tra il morbo di Alzheimer e il diabete. Ci sono anche collegamenti tra il cancro e il diabete.
Vogliamo anche studio in cui una malattia. Dove fare queste complicazioni con il diabete venuto, e sono relative al morbo di Alzheimer e di altre complicazioni?
Per questo sviluppiamo un piccolo prototipo utilizzando linguaggi naturali di elaborazione e anche questo è un argomento molto interessante perché abbiamo un database pubblico di articoli peer-reviewed. Ci sono più di 30 milioni di oggetti scientifici da diverse pubblicazioni. Naturalmente, nessuno al mondo può leggere, non si può essere up-to-date ogni giorno o ogni settimana. Quindi, cerchiamo di analizzare i testi secondo le nostre specifiche, bio-medico di domande.
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Vogliamo analizzare questi testi automaticamente con l’elaborazione del linguaggio naturale e vogliamo imparare alcune parole o parole chiave come “gene”. C’è un gene chiamato ABC co-appare in un sacco di testi collegati con il diabete? O ci sono molti geni che sono co-detto con il cancro e il diabete?
Quando impariamo da questi testi, automaticamente, si può dar loro da mangiare nel nostro grafico di geni e proteine e quindi possiamo scrivere una pipeline di studio a domande come: “È questo gene relative ad alcuni dati che abbiamo nella nostra organizzazione?”
Abbiamo anche la connessione dati pubblici con i dati della nostra organizzazione. A volte, molte volte, questa informazione è protetta da la GDPR così abbiamo i dati del paziente che non siamo in grado di rendere pubblici, ma anche all’interno della nostra organizzazione siamo in grado di collegare questi dati tramite il grafico della tecnologia.
Questo è un sacco di informazioni. Avete idea della dimensione del file che si sta trattando?
È una domanda difficile. Il più piccolo set di dati sono una cosa, ma si può andare al nostro file di grandi dimensioni, ad alta risoluzione allevamento, dove un set di dati è tra i 40 e i 200 GB, e ci sono centinaia o migliaia di loro.
Analisi in nome della medicina: Graph database può mostrare i collegamenti e percorsi di milioni di apparentemente estranei dettagli.
Foto: DZD
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