Gegevens beheren en in kaart brengen: Hindernissen, gevolgen en oplossingen

In biowetenschappelijke en biotechnologische laboratoria zijn "big data" groter dan ooit tevoren en het lijkt er niet op dat dit zal stoppen. De gegevenspool in de meeste laboratoria is zeer divers (denk aan 'omics', beeldvorming, enz.), grootschalig en wordt steeds groter.

Deze enorme hoeveelheid uiteenlopende gegevens moet voortdurend worden bewerkt. Wanneer deze uiteenlopende gegevens op de juiste manier worden georkestreerd, kunnen ze volledig worden geharmoniseerd volgens FAIR-richtlijnenen inzichten opleveren die wetenschappelijke doorbraken stimuleren. Toch zijn er opmerkelijke uitdagingen en unieke hindernissen bij het beheren en vormgeven van de uitdagende topografie van het gegevenslandschap.

In de volgende blog bespreken we de impact van deze verschillende uitdagingen en bieden we een oplossing.

Diversiteit van gegevenstypen

• De uitdaging: Laboratoria voor biowetenschappen genereren veel verschillende soorten gegevens, waaronder genomica-, proteomica-, metabolomica- en beeldvormingsgegevens. De ingewikkelde uitdaging ligt in het naadloos integreren en structureren van deze heterogene gegevens in een samenhangend raamwerk. Bovendien zijn de complexiteit en heterogeniteit van deze gegevens zorgen voor problemen met integratie.
•  De impact: De incompatibiliteit tussen verschillende gegevenstypen vormt een struikelblok, dat uitgebreide analyse belemmert en de extractie van diepgaande inzichten uit deze veelzijdige datasets in de weg staat.

Volume en schaal

• De uitdaging: De onophoudelijke generatie van gegevens in biowetenschappelijke en biotechnologische experimenten, gevoed door ontwikkelingen zoals high-throughput technologieën, introduceert een overweldigend volume dat de capaciteiten van traditionele methoden voor het structureren van gegevens kan overtreffen. Genomics alleen al zal 2 tot 40 exabytes in 2025.
•  De impact: Alleen al de omvang van de gegevens vormt een zware belasting voor de resources, waardoor het analyseproces wordt vertraagd en er mogelijk knelpunten ontstaan bij de toegang tot kritieke informatie. Als gevolg hiervan is er een "crisis in gegevensopslag dreigt voor de industrie.

Gebrek aan standaardisatie

• De uitdaging: Het ontbreken van gestandaardiseerde gegevensformaten en -structuren in laboratoria en onderzoeksinstellingen vormt een enorme uitdaging en zorgt voor hindernissen in de interoperabiliteit van gegevens.
•  De impact: Het resulterende gebrek aan harmonie in gegevensstandaarden bemoeilijkt het delen van gegevens en samenwerking, wat nu vereist wordt door alle laboratoria die NIH-financiering ontvangen. Onderzoekers worstelen met het integreren en ontcijferen van datasets die geproduceerd zijn volgens verschillende standaarden, wat naadloze samenwerking en het extraheren van inzichten in de weg staat.

Temporele en longitudinale gegevens

• De uitdaging: Longitudinale studies en tijdsverloop experimenten introduceren een tijdsdimensie, waardoor het nodig is om datapunten over verschillende tijdsintervallen te structureren.
•  De impact: De ingewikkelde taak om temporele gegevens te structureren wordt cruciaal. Verkeerde uitlijning of onjuiste representatie van tijdsafhankelijke gegevens brengt de nauwkeurigheid van analyses in gevaar en vormt een uitdaging bij het identificeren van dynamische patronen die cruciaal zijn voor wetenschappelijke interpretatie.

Complexiteit metadata

• De uitdaging: Veel laboratoriumwetenschappers, vooral degenen die monsters handmatig en op papier bijhouden, vinden het vastleggen en organiseren van metadata, waaronder experimentele omstandigheden, monstergegevens en procedurele informatie, een uitdaging.
•  De impact: De volledigheid en consistentie van metadata komen naar voren als hoekstenen voor het contextualiseren van experimentele gegevens. Onvolledige of inconsistente metadata creëren hindernissen bij het reproduceren van experimenten en het vergelijken van onderzoeksresultaten.

Gegevensbeveiliging en compliance

• De uitdaging: Het waarborgen van gegevensbeveiliging en naleving van strenge wettelijke vereisten, zoals GDPR in Europa of HIPAA in de Verenigde Staten, zorgt voor extra complexiteit.
•  De impact: Helaas, cyberaanvallen, natuurrampenen andere calamiteiten kunnen uw gegevens bedreigen. De gevolgen van ontoereikende gegevensbeveiligingsmaatregelen zijn groot: mogelijke inbreuken kunnen de vertrouwelijkheid van gevoelige informatie in gevaar brengen en de naleving van wettelijke normen in gevaar brengen.

Evolutie van analysetechnieken

• De uitdaging: De snelle evolutie van analysetechnieken en -technologieën overtreft de bestaande gegevensstructuren, waardoor ze verouderd zijn.
•  De impact: Laboratoria worstelen met het aanpassen van methoden voor het structureren van gegevens aan nieuwe analytische benaderingen. De vertraging in de aanpassing leidt tot inefficiëntie en gemiste kansen om het volledige potentieel van geavanceerde technologieën te benutten.

Gebruikersadoptie en training

• De uitdaging: Onderzoekers kunnen zich verzetten tegen het gebruik van gestandaardiseerde methoden voor het structureren van gegevens vanwege onbekendheid of een gebrek aan training.
•  De impact: De daaruit voortvloeiende inconsistenties in het structureren van gegevens belemmeren samenwerking, staan het effectief delen van gegevens in de weg en verstoren de implementatie van gestandaardiseerde analyses. Om deze kloof te overbruggen zijn gerichte trainingsinitiatieven nodig en een cultuuromslag naar het omarmen van gestructureerde datamethodologieën.

De gegevens integreren en in kaart brengen

• De uitdaging: Het in kaart brengen van biologische kennis uit gegevens omvat het representeren van complexe biologische concepten, relaties en processen in een computationeel hanteerbaar formaat. Het ontwikkelen van interpreteerbare en semantisch rijke kennisrepresentaties vereist domeinexpertise, ontologische kaders en natuurlijke taalverwerkingstechnieken om biologische kennis effectief vast te leggen en te formaliseren.
•  De impact: Het oplossen van uitdagingen bij het in kaart brengen van gegevens uit de biowetenschappen leidt tot een grotere efficiëntie bij de analyse van gegevens, standaardisatie van methodologieën en een betere toegang tot diverse datasets, wat bevorderlijk is voor een snellere wetenschappelijke ontdekking en samenwerking.

De oplossing voor uitdagingen op het gebied van gegevensbeheer en kartering

Een strategische mix van technologische oplossingen, standaardisatie-inspanningen en gerichte opleidingsinitiatieven wordt noodzakelijk om deze uitdagingen aan te gaan. Alleen door gegevens nauwgezet te structureren kunnen laboratoria het volledige potentieel van hun onderzoeksinspanningen ontsluiten en de weg vrijmaken voor nieuwe horizonten in de biowetenschappen en biotechnologie. Deze allesomvattende aanpak zorgt ervoor dat gegevens in biowetenschappelijke en biotechnologische laboratoria optimaal gestructureerd zijn, wat zinvolle interpretatie, samenwerking en innovatie bevordert.

Digitale labplatforms, zoals die van eLabNext, stellen onderzoekers in staat om een allesomvattende aanpak te hanteren voor het structureren, integreren en beheren van data. Neem vandaag nog contact met ons op voor meer informatie!