おさらい

• PubMed: 生命医学文書のインデックス
• PMC: 生命医学文書フルテキストのアーカイブ
• ClinicalTrials.gov: 臨床試験のデータベース

PubMedにはMeSH termやPublication Typeなどのメタデータが付与されていますが、テキストはAbstractしか入手できません。PMCはfull textが取得できますが、PubMedのように複雑な検索ができません。

PubMedで特定の条件に合致する論文を検索、PMCからfull textを入手する一連の流れをまとめました。

対象

課題をRandomized Controlled Trialのテキストを探すことに設定します。

filed Publication TypeにRandomized Controlled Trialを指定して検索します。49万件ヒットしました。

まずはこれらの書誌情報やAbstractを機械的に取得することを目指します。

色々使うので用語を整理します

• Entrez Programming Utilities (E-utilities): NCBIのデータベースを操作するためのプログラムの総称
  • ESearch: 検索機能
  • EFetch: ダウンロード機能
• BioPython: Entrezのラッパーとして使えるPythonライブラリ

PMIDを取得

ESearchを使ってまずはダウンロードしたい論文のPMID (PubMed ID)を取得。

from tqdm import tqdm
from Bio import Entrez

Entrez.email = YOUR_EMAIL

pmids = []
term = 'Randomized+Controlled+Trial[pt]'
db='pubmed'
retmax = 1000

handle = Entrez.esearch(db='pubmed',term='Randomized+Controlled+Trial[pt]')
record = Entrez.read(handle)
count = int(record['Count'])

for retstart in tqdm(range(0, count, retmax)):
    handle = Entrez.esearch(db=db, term=term, retmax=retmax, retstart=retstart)
    record = Entrez.read(handle)
    pmids.extend(record['IdList'])

スペースを挟む連語を検索ワードに使うときは+で繋ぎましょう。[pt]はpublication typeです。はじめからfree full textのものだけを取得したければterm = 'Randomized+Controlled+Trial[pt] AND free+full+text[sb]'とします。細かいオプションなどは公式を確認してください。

• ESearch

RCTは49万件、そのうちfree full textにアクセス可能なものは13万件あります。

論文を取得

EFetchを使って前項で取得したPMIDの論文を取得します。

retmax = 1000
for i in tqdm(range(0, count, retmax)):
    handle = Entrez.efetch(db='pubmed', id=pmids[i:i+retmax], retmode='xml')
    text = handle.read()
    with open('{}-{}.xml'.format(i, i+retmax), 'w') as f:
        f.write(text)

こんな感じで書誌情報とともにAbstractを取得できます。

詳細は公式。

• EFetch

EntrezではEFetchに200より多いIDを渡す場合はPOSTメソッドを使うように言われています。Biopythonでは自動でよしなにしてくれます。ちなみに10,000件一気に取ろうとしたら1リクエスト2分半かかりました。

PMIDに対応するPMCIDを取得

PMCにフルテキストがある論文はLinkOutにPMCへのリンクがあります。

ただしfree full textの条件を入れたとしても、必ずしもPMCIDが紐づいているとは限りません。以下一例。

先ほど取得したPubMedの情報からPMCIDを取得することができますXMLのArticleIdListに記述されています。

<ArticleIdList>
    <ArticleId IdType="pubmed">31360445</ArticleId>
    <ArticleId IdType="doi">10.7189/jogh.09.020402</ArticleId>
    <ArticleId IdType="pii">jogh-09-020402</ArticleId>
    <ArticleId IdType="pmc">PMC6657003</ArticleId>
</ArticleIdList>

ID Converter APIを叩いて確認することもできます。1リクエスト200 IDまでという点に注意します。

tool = YOUR_TOOL_NAME
email = YOUR_EMAIL

ids = []
retmax = 200
for i in tqdm(range(0, len(pmids), retmax)):
    url = 'https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/utils/idconv/v1.0/?tool={}&email={}&email&ids={}&format=json'.format(tool, email, ','.join(pmids[i:i+retmax]))
    r = requests.get(url)
    j = json.loads(r.text)
    ids.extend(j['records'])

print(sum([1 for id in ids if 'pmcid' in id))

84550

Publication Type: Randomized Controlled Trialでヒットした49万件のうち8.5万件のfull textがPMCで公開されていることがわかりました。

全文を取得

再びEFetchを使ってPMCから全文を取得します。

pmcids = [id['pmcid'] for id in ids if 'pmcid' in id]
retmax = 1000
for i in tqdm(range(0, len(pmcids), retmax)):
    handle = Entrez.efetch(db='pmc', id=pmcids[i:i+retmax], retmode='xml')
    text = handle.read()
    with open('{}-{}_pmc.xml'.format(i, i+retmax), 'w') as f:
        f.write(text)

先ほどのPubMedのデータとマージすればMeSHなどのメタデータと全文を合わせたものが入手できます。

だいたいこんな感じ。ジャーナルや論文自体のメタデータはPubMedのデータとダブりあり。

参考

• MEDLINE, PubMed, and PMC (PubMed Central): How are they different?
• Finding Article Identifiers
• Biopython を利用したNCBIのEntrez データベースへのアクセス