[논문 리뷰] Biomedical Knowledge Graph: A Survey of Domains, Tasks, and Real-World Applications

Yuxing Lu, Sin Yee Goi외 2명|ArXiv.org|2025. 01. 20.

Biomedical Text Mining and Ontologies인용 수 4

한 줄 요약

이 설문은 Biomedical Knowledge Graphs (BKGs)를 중심으로 도메인 커버리지, 핵심 작업 및 정밀 의약品, 약물 발견, 과학 연구에서의 실세계 적용을 고찰하여 통합 프레임워크를 제공합니다.

ABSTRACT

Biomedical knowledge graphs (BKGs) have emerged as powerful tools for organizing and leveraging the vast and complex data found across the biomedical field. Yet, current reviews of BKGs often limit their scope to specific domains or methods, overlooking the broader landscape and the rapid technological progress reshaping it. In this survey, we address this gap by offering a systematic review of BKGs from three core perspectives: domains, tasks, and applications. We begin by examining how BKGs are constructed from diverse data sources, including molecular interactions, pharmacological datasets, and clinical records. Next, we discuss the essential tasks enabled by BKGs, focusing on knowledge management, retrieval, reasoning, and interpretation. Finally, we highlight real-world applications in precision medicine, drug discovery, and scientific research, illustrating the translational impact of BKGs across multiple sectors. By synthesizing these perspectives into a unified framework, this survey not only clarifies the current state of BKG research but also establishes a foundation for future exploration, enabling both innovative methodological advances and practical implementations.

연구 동기 및 목표

• BKGs가 분자적 상호작용, 약물 데이터셋, 임상 기록과 같은 다양한 데이터 소스에서 어떻게 구성되는지 명확히 밝힌다.
• BKGs가 가능하게 하는 핵심 작업(지식 관리, 검색, 추론, 해석)을 확인한다.
• 정밀 의학, 신약 발견 및 과학 연구에서 BKGs의 실제 적용을 강조한다.

제안 방법

• 도메인, 작업, 응용에 걸친 BKGs에 대한 체계적 고찰.
• 현재 상태를 명확히 하고 향후 연구를 안내하기 위한 통합 프레임워크로의 합성.
• BKGs 구성에 이용되는 데이터 소스 및 통합 전략에 대한 논의.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Biomedical Knowledge Graphs가 다루는 도메인은 무엇이며 다양한 데이터 소스에서 어떻게 구성되는가?
• RQ2 BKGs가 가능하게 하는 핵심 작업(지식 관리, 검색, 추론, 해석)은 무엇이며 어떻게 구현되는가?
• RQ3 정의된 의학 및 과학 연구에서 BKGs의 번역적 영향력을 보여주는 실제 적용은 무엇인가?

주요 결과

• BKGs는 분자적 상호작용, 약물 데이터셋, 임상 기록으로부터 데이터를 집계한다.
• BKGs는 지식 관리, 검색, 추론, 해석 작업을 지원한다.
• 실질적 응용으로는 정밀 의학, 신약 발견, 과학 연구가 강조된다.