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Gerenciando e mapeando os dados: Obstáculos, impactos e soluções

Por Zareh Zurabyan 4 min de leitura 11 abr 2024

Nos laboratórios de ciências biológicas e biotecnologia, o "big data" ficou maior do que nunca e não dá sinais de parar. O conjunto de dados na maioria dos laboratórios é altamente diversificado (pense em 'ômicos, imagens, etc.), em grande escala e em constante crescimento.

Essa enorme quantidade de dados diversificados exige um controle constante. Quando orquestrados adequadamente, esses dados diversos podem ser totalmente harmonizados de acordo com Diretrizes FAIRA empresa está se preparando para o futuro, fornecendo insights que impulsionam as descobertas científicas. No entanto, existem desafios notáveis e obstáculos exclusivos para gerenciar e moldar a topografia desafiadora do cenário de dados.

No blog a seguir, discutiremos o impacto desses vários desafios e apresentaremos uma solução.

Diversidade de tipos de dados

  • O desafio: Os laboratórios de ciências biológicas são geradores prolíficos de diversos tipos de dados, incluindo dados genômicos, proteômicos, metabolômicos e de imagem. O desafio intrincado está em integrar e estruturar perfeitamente esses dados heterogêneos em uma estrutura coesa. Além disso, os complexidade e heterogeneidade desses dados criam problemas de integração.
  •  O impacto: A incompatibilidade entre vários tipos de dados funciona como um obstáculo, impedindo a análise abrangente e dificultando a extração de percepções profundas desses conjuntos de dados multifacetados.

Volume e escala

  • O desafio: A geração incessante de dados em experimentos de ciências biológicas e biotecnologia, impulsionada por avanços como as tecnologias de alto rendimento, introduz um volume esmagador que pode ultrapassar a capacidade dos métodos tradicionais de estruturação de dados. Somente a genômica gerará 2 a 40 exabytes em 2025.
  •  O impacto: A grande quantidade de dados torna-se um fardo que consome muitos recursos, retardando o processo de análise e podendo criar gargalos no acesso a informações críticas. Como resultado, há um "crise de armazenamento de dados" que paira sobre o setor.

Falta de padronização

  • O desafio: A ausência de formatos e estruturas de dados padronizados entre laboratórios e instituições de pesquisa representa um desafio formidável, introduzindo obstáculos na interoperabilidade dos dados.
  •  O impacto: A falta de harmonia resultante nos padrões de dados complica o compartilhamento de dados e os esforços de colaboração, o que agora é exigido por todos os laboratórios que recebem financiamento do NIH. Os pesquisadores lutam para integrar e decifrar conjuntos de dados produzidos sob padrões diferentes, impedindo a colaboração contínua e a extração de insights.

Dados temporais e longitudinais

  • O desafio: Estudos longitudinais e experimentos de curso de tempo introduzem uma dimensão temporal, exigindo a estruturação de pontos de dados em diferentes intervalos de tempo.
  •  O impacto: A tarefa complexa de estruturar dados temporais torna-se fundamental. O desalinhamento ou a representação inadequada de dados dependentes do tempo compromete a precisão das análises e apresenta desafios na identificação de padrões dinâmicos essenciais para a interpretação científica.

Complexidade dos metadados

  • O desafio: Muitos cientistas de laboratório, especialmente aqueles que gerenciam amostras usando registros manuais em papel, consideram desafiadora a captura e a organização de metadados, incluindo condições experimentais, detalhes de amostras e informações de procedimentos.
  •  O impacto: A integridade e a consistência dos metadados surgem como pontos fundamentais para a contextualização dos dados experimentais. Metadados incompletos ou inconsistentes criam obstáculos na reprodução de experimentos e na comparação de resultados de estudos.

Segurança e conformidade de dados

  • O desafio: Garantir a segurança dos dados e a conformidade com requisitos regulatórios rigorosos, como o GDPR na Europa ou o HIPAA nos Estados Unidos, aumenta a complexidade.
  •  O impacto: Infelizmente, ataques cibernéticosdesastres naturaisA segurança dos dados pode ser ameaçada por ameaças, como a poluição, e outras calamidades. As consequências de medidas inadequadas de segurança de dados são grandes, com possíveis violações que prejudicam a confidencialidade de informações confidenciais e comprometem a adesão a padrões regulatórios.

Evolução das técnicas analíticas

  • O desafio: A rápida evolução das técnicas e tecnologias analíticas supera as estruturas de dados existentes, tornando-as desatualizadas.
  •  O impacto: Os laboratórios lutam para adaptar as metodologias de estruturação de dados para acomodar as abordagens analíticas emergentes. O atraso na adaptação resulta em ineficiências e oportunidades perdidas para aproveitar todo o potencial das tecnologias de ponta.

Adoção e treinamento de usuários

  • O desafio: Os pesquisadores podem resistir à adoção de práticas padronizadas de estruturação de dados devido à falta de familiaridade ou de treinamento.
  •  O impacto: As consequentes inconsistências na estruturação de dados dificultam os esforços de colaboração, impedem o compartilhamento eficaz de dados e atrapalham a implementação de análises padronizadas. Para preencher essa lacuna, são necessárias iniciativas de treinamento direcionadas e uma mudança cultural para a adoção de metodologias de dados estruturados.

Integração e mapeamento dos dados

  • O desafio: O mapeamento do conhecimento biológico a partir de dados envolve a representação de conceitos, relações e processos biológicos complexos em um formato computacionalmente viável. O desenvolvimento de representações de conhecimento interpretáveis e semanticamente ricas requer experiência no domínio, estruturas ontológicas e técnicas de processamento de linguagem natural para capturar e formalizar o conhecimento biológico de forma eficaz.
  •  O impacto: A solução de desafios no mapeamento de dados de ciências biológicas leva a uma maior eficiência na análise de dados, à padronização de metodologias e a um melhor acesso a diversos conjuntos de dados, promovendo a aceleração da descoberta científica e da colaboração.

A solução para os desafios de gerenciamento de dados e mapeamento

Uma combinação estratégica de soluções tecnológicas, esforços de padronização e iniciativas de treinamento direcionadas torna-se imperativa para enfrentar esses desafios. Somente por meio de uma estruturação meticulosa dos dados é que os laboratórios podem liberar todo o potencial de seus esforços de pesquisa, abrindo caminho para novos horizontes nas ciências da vida e na biotecnologia. Essa abordagem abrangente garante que os dados nos laboratórios de ciências biológicas e biotecnologia sejam estruturados de forma ideal, promovendo interpretação, colaboração e inovação significativas.

As plataformas de laboratório digital, como as oferecidas pelo eLabNext, permitem que os pesquisadores adotem uma abordagem abrangente para a estruturação, integração e gerenciamento de dados. Entre em contato conosco hoje mesmo para saber mais!

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