Validity and reliability of AMPET Greek versión: a first examination of learning motivation in Greek PE settings

Validity and reliability of AMPET Greek versión: a first examination of learning motivation in Greek PE settings

p-medicine: a medical informatics platform for integrated large scale heterogeneous patient data

Secure access to patient data is becoming of increasing importance, as medical informatics grows in significance, to both assist with population health studies, and patient specific medicine in support of treatment. However, assembling the many different types of data emanating from the clinic is in itself a difficulty, and doing so across national borders compounds the problem. In this paper we present our solution: an easy to use distributed informatics platform embedding a state of the art data warehouse incorporating a secure pseudonymisation system protecting access to personal healthcare data. Using this system, a whole range of patient derived data, from genomics to imaging to clinical records, can be assembled and linked, and then connected with analytics tools that help us to understand the data. Research performed in this environment will have immediate clinical impact for personalised patient healthcare.

Uso de técnicas de minería de texto para la identificación de ensayos clínicos en nanomedicina

La nanotecnología es el estudio que la mayoría de veces es tomada como una meta tecnológica que nos ayuda en el área de investigación para tratar con la manipulación y el control en forma precisa de la materia con dimensiones comprendidas entre 1 y 100 nanómetros. Recordando que el prefijo nano proviene del griego vavoc que significa enano y corresponde a un factor de 10^-9, que aplicada a las unidades de longitud corresponde a una mil millonésima parte de un metro. Ahora sabemos que esta ciencia permite trabajar con estructuras moleculares y sus átomos, obteniendo materiales que exhiben fenómenos físicos, químicos y biológicos, muy distintos a los que manifiestan los materiales usados con una longitud mayor. Por ejemplo en medicina, los compuestos manométricos y los materiales nano estructurados muchas veces ofrecen una mayor eficacia con respecto a las formulaciones químicas tradicionales, ya que muchas veces llegan a combinar los antiguos compuestos con estos nuevos para crear nuevas terapias e inclusive han llegado a reemplazarlos, revelando así nuevas propiedades diagnósticas y terapéuticas. A su vez, la complejidad de la información a nivel nano es mucho mayor que en los niveles biológicos convencionales y, por tanto, cualquier flujo de trabajo en nano medicina requiere, de forma inherente, estrategias de gestión de información avanzadas. Muchos investigadores en la nanotecnología están buscando la manera de obtener información acerca de estos materiales nanométricos, para mejorar sus estudios que muchas veces lleva a probar estos métodos o crear nuevos compuestos para ayudar a la medicina actual, contra las enfermedades más poderosas como el cáncer. Pero en estos días es muy difícil encontrar una herramienta que les brinde la información específica que buscan en los miles de ensayos clínicos que se suben diariamente en la web. Actualmente, la informática biomédica trata de proporcionar el marco de trabajo que permita lidiar con estos retos de la información a nivel nano, en este contexto, la nueva área de la nano informática pretende detectar y establecer los vínculos existentes entre la medicina, la nanotecnología y la informática, fomentando así la aplicación de métodos computacionales para resolver las cuestiones y problemas que surgen con la información en la amplia intersección entre la biomedicina y la nanotecnología. Otro caso en la actualidad es que muchos investigadores de biomedicina desean saber y comparar la información dentro de los ensayos clínicos que contiene temas de nanotecnología en las diferentes paginas en la web por todo el mundo, obteniendo en si ensayos clínicos que se han creado en Norte América, y ensayos clínicos que se han creado en Europa, y saber si en este tiempo este campo realmente está siendo explotado en los dos continentes. El problema es que no se ha creado una herramienta que estime un valor aproximado para saber los porcentajes del total de ensayos clínicos que se han creado en estas páginas web. En esta tesis de fin de máster, el autor utiliza un mejorado pre-procesamiento de texto y un algoritmo que fue determinado como el mejor procesamiento de texto en una tesis doctoral, que incluyo algunas pruebas con muchos de estos para obtener una estimación cercana que ayudaba a diferenciar cuando un ensayo clínico contiene información sobre nanotecnología y cuando no. En otras palabras aplicar un análisis de la literatura científica y de los registros de ensayos clínicos disponibles en los dos continentes para extraer información relevante sobre experimentos y resultados en nano medicina (patrones textuales, vocabulario en común, descriptores de experimentos, parámetros de caracterización, etc.), seguido el mecanismo de procesamiento para estructurar y analizar dicha información automáticamente. Este análisis concluye con la estimación antes mencionada necesaria para comparar la cantidad de estudios sobre nanotecnología en estos dos continentes. Obviamente usamos un modelo de datos de referencia (gold standard) —un conjunto de datos de entrenamiento anotados manualmente—, y el conjunto de datos para el test es toda la base de datos de estos registros de ensayos clínicos, permitiendo distinguir automáticamente los estudios centrados en nano drogas, nano dispositivos y nano métodos de aquellos enfocados a testear productos farmacéuticos tradicionales.---ABSTRACT---Nanotechnology is the scientific study that usually is seen as a technological goal that helps us in the investigation field to deal with the manipulation and precise control of the matter with dimensions that range from 1 to 100 nanometers. Remembering that the prefix nano comes from the Greek word νᾶνος, meaning dwarf and denotes a factor of 10^-9, that applyied the longitude units is equal to a billionth of a meter. Now we know that this science allows us to work with molecular structures and their atoms, obtaining material that exhibit physical, chemical and biological phenomena very different to those manifesting in materials with a bigger longitude. As an example in medicine, the nanometric compounds and the materials in nano structures are often offered with more effectiveness regarding to the traditional chemical formulas. This is due to the fact that many occasions combining these old compounds with the new ones, creates new therapies and even replaced them, reveling new diagnostic and therapeutic properties. Even though the complexity of the information at nano level is greater than that in conventional biologic level and, thus, any work flow in nano medicine requires, in an inherent way, advance information management strategies. Many researchers in nanotechnology are looking for a way to obtain information about these nanometric materials to improve their studies that leads in many occasions to prove these methods or to create a new compound that helps modern medicine against powerful diseases, such as cancer. But in these days it is difficult to find a tool that searches and provides a specific information in the thousands of clinic essays that are uploaded daily on the web. Currently, the bio medic informatics tries to provide the work frame that will allow to deal with these information challenge in nano level. In this context, the new area of nano informatics pretends to detect and establish the existing links between medicine, nanotechnology and informatics, encouraging the usage of computational methods to resolve questions and problems that surge with the wide information intersection that is between biomedicine and nanotechnology. Another present case, is that many biomedicine researchers want to know and be able to compare the information inside those clinic essays that contains subjects of nanotechnology on the different webpages across the world, obtaining the clinic essays that has been done in North America and the essays done in Europe, and thus knowing if in this time, this field is really being exploited in both continents. In this master thesis, the author will use an enhanced text pre-processor with an algorithm that was defined as the best text processor in a doctoral thesis, that included many of these tests to obtain a close estimation that helps to differentiate when a clinic essay contains information about nanotechnology and when it does not. In other words, applying an analysis to the scientific literature and clinic essay available in both continents, in order to extract relevant information about experiments and the results in nano-medicine (textual patterns, common vocabulary, experiments descriptors, characterization parameters, etc.), followed by the mechanism process to structure and analyze said information automatically. This analysis concludes with the estimation, mentioned before, needed to compare the quantity of studies about nanotechnology in these two continents. Obviously we use a data reference model (Gold standard) – a set of training data manually annotated –, and the set of data for the test conforms the entire database of these clinic essay registers, allowing to distinguish automatically the studies centered on nano drugs, nano devices and nano methods of those focus on testing traditional pharmaceutical products.

Sistema para integrar automáticamente datos públicos del NCBI en la plataforma de medicina personalizada p-medicine

En los últimos años ha habido un gran aumento de fuentes de datos biomédicos. La aparición de nuevas técnicas de extracción de datos genómicos y generación de bases de datos que contienen esta información ha creado la necesidad de guardarla para poder acceder a ella y trabajar con los datos que esta contiene. La información contenida en las investigaciones del campo biomédico se guarda en bases de datos. Esto se debe a que las bases de datos permiten almacenar y manejar datos de una manera simple y rápida. Dentro de las bases de datos existen una gran variedad de formatos, como pueden ser bases de datos en Excel, CSV o RDF entre otros. Actualmente, estas investigaciones se basan en el análisis de datos, para a partir de ellos, buscar correlaciones que permitan inferir, por ejemplo, tratamientos nuevos o terapias más efectivas para una determinada enfermedad o dolencia. El volumen de datos que se maneja en ellas es muy grande y dispar, lo que hace que sea necesario el desarrollo de métodos automáticos de integración y homogeneización de los datos heterogéneos. El proyecto europeo p-medicine (FP7-ICT-2009-270089) tiene como objetivo asistir a los investigadores médicos, en este caso de investigaciones relacionadas con el cáncer, proveyéndoles con nuevas herramientas para el manejo de datos y generación de nuevo conocimiento a partir del análisis de los datos gestionados. La ingestión de datos en la plataforma de p-medicine, y el procesamiento de los mismos con los métodos proporcionados, buscan generar nuevos modelos para la toma de decisiones clínicas. Dentro de este proyecto existen diversas herramientas para integración de datos heterogéneos, diseño y gestión de ensayos clínicos, simulación y visualización de tumores y análisis estadístico de datos. Precisamente en el ámbito de la integración de datos heterogéneos surge la necesidad de añadir información externa al sistema proveniente de bases de datos públicas, así como relacionarla con la ya existente mediante técnicas de integración semántica. Para resolver esta necesidad se ha creado una herramienta, llamada Term Searcher, que permite hacer este proceso de una manera semiautomática. En el trabajo aquí expuesto se describe el desarrollo y los algoritmos creados para su correcto funcionamiento. Esta herramienta ofrece nuevas funcionalidades que no existían dentro del proyecto para la adición de nuevos datos provenientes de fuentes públicas y su integración semántica con datos privados.---ABSTRACT---Over the last few years, there has been a huge growth of biomedical data sources. The emergence of new techniques of genomic data generation and data base generation that contain this information, has created the need of storing it in order to access and work with its data. The information employed in the biomedical research field is stored in databases. This is due to the capability of databases to allow storing and managing data in a quick and simple way. Within databases there is a variety of formats, such as Excel, CSV or RDF. Currently, these biomedical investigations are based on data analysis, which lead to the discovery of correlations that allow inferring, for example, new treatments or more effective therapies for a specific disease or ailment. The volume of data handled in them is very large and dissimilar, which leads to the need of developing new methods for automatically integrating and homogenizing the heterogeneous data. The p-medicine (FP7-ICT-2009-270089) European project aims to assist medical researchers, in this case related to cancer research, providing them with new tools for managing and creating new knowledge from the analysis of the managed data. The ingestion of data into the platform and its subsequent processing with the provided tools aims to enable the generation of new models to assist in clinical decision support processes. Inside this project, there exist different tools related to areas such as the integration of heterogeneous data, the design and management of clinical trials, simulation and visualization of tumors and statistical data analysis. Particularly in the field of heterogeneous data integration, there is a need to add external information from public databases, and relate it to the existing ones through semantic integration methods. To solve this need a tool has been created: the term Searcher. This tool aims to make this process in a semiautomatic way. This work describes the development of this tool and the algorithms employed in its operation. This new tool provides new functionalities that did not exist inside the p-medicine project for adding new data from public databases and semantically integrate them with private data.