GetNextNet – zaawansowane narzędzie do eksploracji sieci wiedzy w naukach biomedycznych

Chcesz odkrywać ukryte powiązania w literaturze naukowej i przyspieszyć swoje badania? Zamów analizę z wykorzystaniem GetNextNet – skontaktuj się z nami

Wprowadzenie

GetNextNet to wyspecjalizowana platforma badawcza wykorzystująca nowoczesne techniki sztucznej inteligencji i eksploracji danych do tworzenia oraz analizy sieci wiedzy (knowledge networks) w kontekście literatury biomedycznej. Jej głównym celem jest wspomaganie badaczy w identyfikacji nieoczywistych powiązań między tematami, koncepcjami, autorami oraz wynikami badań naukowych. Narzędzie to ma zastosowanie m.in. w odkrywaniu nowych hipotez badawczych, analizie powiązań interdyscyplinarnych oraz w tzw. hypothesis generation i literature-based discovery (LBD).

Opis funkcjonalny i techniczny

1. Modelowanie relacji semantycznych i tematycznych
   GetNextNet buduje dynamiczne modele semantyczne na podstawie dużych korpusów tekstów biomedycznych (np. z PubMed), identyfikując i łącząc kluczowe jednostki informacji, takie jak choroby, geny, mechanizmy molekularne, interakcje białek oraz terminy MeSH. Platforma opiera się na koncepcji network science, przekształcając teksty w grafy wiedzy, w których węzłami są pojęcia, a krawędziami – relacje logiczne, cytacyjne lub współwystępujące.
2. Eksploracja sieci literatury naukowej
   GetNextNet umożliwia użytkownikowi eksplorację tych sieci poprzez interaktywny interfejs, w którym można wizualizować i przeszukiwać relacje między tematami badawczymi, autorami czy instytucjami. Narzędzie umożliwia eksplorację najbliższych sąsiadów konceptualnych danego zagadnienia (stąd nazwa „Next Net”) – czyli pojęć, które wykazują silne powiązania semantyczne, ale niekoniecznie są współwymieniane w tej samej publikacji.
3. Wnioskowanie przez powiązania pośrednie (indirect inference)
   Platforma wspiera tzw. odkrycia typu C-B-A, w których znane są dwie relacje (C→B oraz B→A), a użytkownik może postulować nowe zależności C→A, które nie były jeszcze bezpośrednio opisane w literaturze. To podejście wywodzi się z klasycznych koncepcji Swansona w obszarze literature-based discovery.
4. Wspieranie pracy badawczej i generowania hipotez
   GetNextNet umożliwia odkrywanie potencjalnych, nieopisanych jeszcze w literaturze połączeń, które mogą stanowić punkt wyjścia dla badań eksperymentalnych. Jest to szczególnie przydatne w obszarach o szybkim tempie rozwoju, takich jak genomika, neurobiologia czy badania nad chorobami rzadkimi.

Zastosowania naukowe

🔬 W biomedycynie i farmakologii:

• Identyfikacja potencjalnych nowych celów terapeutycznych (drug targets)
• Wykrywanie zależności pomiędzy szlakami biologicznymi a chorobami
• Mapowanie luk w wiedzy w literaturze naukowej

📚 W metaanalizie i systematycznych przeglądach literatury:

• Wspomaganie analizy korelacji między tematami z różnych dziedzin
• Sugestie tematów do przyszłych badań na podstawie analizy grafu

🔗 W interdyscyplinarnych badaniach translacyjnych:

• Ułatwianie łączenia wyników badań podstawowych z klinicznymi
• Promowanie integracji danych między różnymi dyscyplinami

Podsumowanie naukowe

GetNextNet stanowi zaawansowane środowisko do eksploracyjnej analizy literatury naukowej w formie grafów semantycznych, które przekracza możliwości tradycyjnych wyszukiwarek tekstowych. Wykorzystując koncepcje analizy sieciowej, modelowania semantycznego i uczenia maszynowego, umożliwia identyfikację ukrytych relacji w korpusach danych biomedycznych, wspierając generowanie hipotez badawczych, eksplorację literatury i przyspieszanie postępów naukowych. Jest to narzędzie kluczowe dla badaczy pragnących wyjść poza granice konwencjonalnego przeszukiwania literatury i szukać inspiracji w strukturze samej wiedzy naukowej.