Gestión y cartografía de los datos: Obstáculos, repercusiones y soluciones

En los laboratorios de ciencias de la vida y biotecnología, el "big data" ha crecido más que nunca y no parece que vaya a detenerse. El conjunto de datos de la mayoría de los laboratorios es muy diverso (pensemos en ómicas, imágenes, etc.), a gran escala y en constante aumento.

Esta cantidad masiva de datos diversos requiere una gestión constante. Cuando se orquestan adecuadamente, estos datos diversos pueden armonizarse totalmente de acuerdo con Directrices FAIRy proporcionar información que impulse los avances científicos. Sin embargo, la gestión y configuración de la difícil topografía del panorama de los datos plantea notables retos y obstáculos únicos.

En el siguiente blog, analizaremos el impacto de estos diversos retos y ofreceremos una solución.

Diversidad de tipos de datos

• El reto: Los laboratorios de ciencias de la vida son prolíficos generadores de diversos tipos de datos, incluidos los genómicos, proteómicos, metabolómicos y de imágenes. El intrincado reto consiste en integrar y estructurar a la perfección estos datos heterogéneos en un marco cohesivo. Además, la complejidad y heterogeneidad de estos datos crean problemas de integración.
•  El impacto: La incompatibilidad entre diversos tipos de datos actúa como un obstáculo, impidiendo un análisis exhaustivo y dificultando la extracción de conocimientos profundos de estos conjuntos de datos polifacéticos.

Volumen y escala

• El desafío: La incesante generación de datos en experimentos de ciencias de la vida y biotecnología, impulsada por avances como las tecnologías de alto rendimiento, introduce un volumen abrumador que puede superar las capacidades de los métodos tradicionales de estructuración de datos. La genómica por sí sola generará De 2 a 40 exabytes en 2025.
•  El impacto: La mera magnitud de los datos se convierte en una carga que consume muchos recursos, ralentiza el proceso de análisis y puede crear cuellos de botella en el acceso a información crítica. Como resultado, existe un "crisis de almacenamiento de datos" que se cierne sobre la industria.

Falta de normalización

• El desafío: La ausencia de formatos y estructuras de datos normalizados en todos los laboratorios e instituciones de investigación plantea un reto formidable, al introducir obstáculos en la interoperabilidad de los datos.
•  El impacto: La consiguiente falta de armonía en las normas sobre datos complica el intercambio de datos y los esfuerzos de colaboración, que ahora exige todos los laboratorios que reciben financiación de los NIH. Los investigadores se enfrentan a la tarea de integrar y descifrar conjuntos de datos producidos conforme a normas dispares, lo que impide una colaboración fluida y la extracción de información.

Datos temporales y longitudinales

• El desafío: Los estudios longitudinales y los experimentos a lo largo del tiempo introducen una dimensión temporal, que requiere la estructuración de puntos de datos a lo largo de distintos intervalos de tiempo.
•  El impacto: La intrincada tarea de estructurar los datos temporales se convierte en fundamental. La desalineación o representación incorrecta de los datos temporales compromete la precisión de los análisis y dificulta la identificación de patrones dinámicos fundamentales para la interpretación científica.

Complejidad de los metadatos

• El desafío: Para muchos científicos de laboratorio, sobre todo los que gestionan las muestras mediante registros manuales en papel, la captura y organización de metadatos, incluidas las condiciones experimentales, los detalles de las muestras y la información sobre los procedimientos, supone todo un reto.
•  El impacto: La exhaustividad y coherencia de los metadatos se erigen en ejes para contextualizar los datos experimentales. Los metadatos incompletos o incoherentes dificultan la reproducción de los experimentos y la comparación de los resultados de los estudios.

Seguridad de los datos y cumplimiento de la normativa

• El desafío: Garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento de estrictos requisitos normativos, como el GDPR en Europa o la HIPAA en Estados Unidos, añade una complejidad adicional.
•  El impacto: Desgraciadamente, ciberataques, catástrofes naturalesy otras calamidades pueden amenazar sus datos. Las consecuencias de unas medidas de seguridad de datos inadecuadas son enormes, ya que las posibles violaciones ponen en peligro la confidencialidad de la información sensible y comprometen el cumplimiento de las normas reglamentarias.

Evolución de las técnicas analíticas

• El desafío: La rápida evolución de las técnicas y tecnologías analíticas supera a las estructuras de datos existentes, dejándolas obsoletas.
•  El impacto: Los laboratorios tienen dificultades para adaptar las metodologías de estructuración de datos a los nuevos enfoques analíticos. El retraso en la adaptación se traduce en ineficiencias y oportunidades perdidas para aprovechar todo el potencial de las tecnologías de vanguardia.

Adopción y formación de los usuarios

• El desafío: Los investigadores pueden resistirse a adoptar prácticas normalizadas de estructuración de datos por desconocimiento o falta de formación.
•  El impacto: Las consiguientes incoherencias en la estructuración de los datos dificultan los esfuerzos de colaboración, impiden el intercambio eficaz de datos y perturban la aplicación de análisis normalizados. Para colmar esta laguna, se necesitan iniciativas de formación específicas y un cambio cultural que favorezca la adopción de metodologías de datos estructurados.

Integración y cartografía de los datos

• El desafío: La obtención de conocimientos biológicos a partir de datos implica representar conceptos, relaciones y procesos biológicos complejos en un formato manejable desde el punto de vista computacional. El desarrollo de representaciones del conocimiento interpretables y semánticamente ricas requiere conocimientos especializados, marcos ontológicos y técnicas de procesamiento del lenguaje natural para capturar y formalizar eficazmente el conocimiento biológico.
•  El impacto: Resolver los problemas que plantea la cartografía de los datos de las ciencias de la vida aumenta la eficacia del análisis de datos, normaliza las metodologías y mejora el acceso a diversos conjuntos de datos, lo que favorece la aceleración de los descubrimientos científicos y la colaboración.

La solución a los problemas de gestión de datos y cartografía

Para hacer frente a estos retos es imprescindible una combinación estratégica de soluciones tecnológicas, esfuerzos de normalización e iniciativas de formación específicas. Sólo a través de una estructuración meticulosa de los datos pueden los laboratorios liberar todo el potencial de sus esfuerzos de investigación, allanando el camino para nuevos horizontes en las ciencias de la vida y la biotecnología. Este enfoque integral garantiza que los datos de los laboratorios de ciencias de la vida y biotecnología se estructuren de forma óptima, fomentando la interpretación significativa, la colaboración y la innovación.

Las plataformas digitales de laboratorio, como las que ofrece eLabNext, permiten a los investigadores adoptar un enfoque global de la estructuración, integración y gestión de datos. Póngase en contacto con nosotros para saber más