Daten untermauern nahezu jeden Aspekt der modernen Wissenschaft, Technologie und Industrie, was Datenmanagement und Zugänglichkeit zu wichtigen Innovationstreibern macht. Tools wie Laborinformationsmanagementsysteme (LIMS) und KI-basierte fortschrittliche Wissensmanagementsysteme werden immer wichtiger, um sicherzustellen, dass Daten von allen relevanten Stakeholdern effizient genutzt und wiederverwendet werden können. Ein Konsortium von Wissenschaftlern und Organisationen in 2016 Jahren hat diese Bedeutung erkannt und die FAIR Data Principles als Leitfaden entwickelt, um sicherzustellen, dass Daten mit der größten Wirkung verwaltet werden.
Die vier Hauptprinzipien betonen, dass Daten:
- Findable, leicht zu entdecken durch geeignete Kennzeichnung und Organisation
- Ein zugängliches, also sicher abrufbares, vorzugsweise durch standardisierte Protokolle
- Interoperable, auf verschiedene Weise zugänglich
- Reinsetzbar in verschiedenen Kontexten
Wir haben festgestellt, dass die Implementierung von FAIR-Datenprinzipien für LIMS wie LabVantage, KI-Sprachschnittstellen wie Biomax AILANI und andere Tools in der Forschung und kommerziellen Biowissenschaft zu einer Reihe bemerkenswerter Vorteile führt. An erster Stelle steht die effiziente Zusammenarbeit, die Innovation und Entdeckung verbessert und gleichzeitig Zeit und Aufwand spart, indem der Datenzugriff verbessert wird, was beispielsweise dazu beitragen kann, Doppelarbeit zu vermeiden. Die FAIR-Leitlinien verbessern auch die Datenqualität und -zuverlässigkeit sowie die langfristige Nachhaltigkeit der Daten.
Anwendung der FAIR-Data-Prinzipien in LIMS
LIMS werden verwendet, um den Informationsfluss in Laborumgebungen zu verwalten, von der Probenverfolgung und experimentellen Datenerfassung bis hin zur Berichterstattung und Qualitätskontrolle. Während manche Leute ein LIMS als Repository betrachten, verwandelt die Ausrichtung an den FAIR-Prinzipien es in zentrale Knotenpunkte für die Zusammenarbeit, die sicherstellen, dass Daten sowohl von aktuellen als auch von zukünftigen Teammitgliedern oder externen Partnern leicht zugänglich, verstanden und genutzt werden können.
LIMS sollte Daten über geeignete Metadaten, persistente Identifikatoren (wie URIs) und gut organisierte Repositories auffindbar machen. LIMS kann mit einer automatisierten Metadatengenerierung konzipiert werden, die Protokolle zur Metadatengenerierung in den Arbeitsablauf des Labors einbettet. Auf diese Weise wird jede Probe, jedes Ergebnis und jeder Versuchsschritt genau dokumentiert.
Barrierefreiheit mag die Konnotation eines offenen Zugangs für jedermann haben, aber unter FAIR bedeutet dies in Wirklichkeit, dass angemessene Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen gewährleistet werden, ohne unangemessene Barrieren zu errichten. LIMS benötigen sichere Zugriffskontrollen, die Zugänglichkeit und Vertraulichkeit in Einklang bringen und es autorisierten Benutzern ermöglichen, Daten zu lokalisieren und einzusehen, während alle Einschränkungen dokumentiert werden (z. B. auf Anfrage oder über ein Abonnement).
Interoperabilität ist eine der wichtigsten Anforderungen an ein LIMS. Daten sind am nützlichsten, wenn sie über verschiedene Plattformen, Tools und Sprachen hinweg integriert und verarbeitet werden können. In der Praxis erfüllt ein FAIR-konformes LIMS die Anforderungen moderner Labore, indem es einen nahtlosen Datenaustausch zwischen allen gängigen Softwareplattformen wie elektronischen Labornotizbüchern (ELNs) und Datenanalysetools ermöglicht.
Daten in einem LIMS müssen konsistent und detailliert genug beschrieben werden, um die Wiederverwendbarkeit zu gewährleisten. Ein LIMS ermöglicht dies mit standardisierter Datenerfassung, so dass alle experimentellen Daten - von den Gerätemesswerten bis hin zu Probendetails - konsistenten Namenskonventionen und Ontologien folgen. Die Wiederverwendung von Daten aus Gründen der Reproduzierbarkeit oder zur Vermeidung unnötiger Duplikate hängt von vollständigen Metadaten, Provenienz- und Lizenzierungsdaten ab.
FAIR Data verbessert KI-Sprachschnittstellen
Einer der größten Vorteile großer, interoperabler Datenbanken ist das Potenzial, KI- und maschinelle Lerntools wie das LabVantage Biomax AILANI (Artificial Intelligence LANguage Interface) zu nutzen. Diese KI-Klasse ermöglicht leistungsstarke semantische Integrations- und Suchfunktionen, die die Identifizierung und Bereitstellung wissenschaftlich relevanter Daten erleichtern können.
Die Erfüllung der FAIR-Prinzipien bedeutet, dass eine KI-Sprachschnittstelle es Life-Science-Forschern erleichtern sollte, relevante Informationen zu finden und darauf zuzugreifen . Es stützt sich auf gut organisierte und konsistente Daten, die Machine Learning-Modelle effektiver machen. AILANI zum Beispiel integriert und indiziert Datensätze aus mehreren Quellen und stellt so sicher, dass wertvolle Daten nicht verborgen bleiben. Methoden des maschinellen Lernens können dann effektiv eingesetzt werden, um verborgene Muster aufzudecken, die Validierung von Hypothesen zu beschleunigen und sogar neue Forschungsrichtungen vorzuschlagen.
Interoperabilität beruht auf der konsistenten Verwendung von Formaten, Vokabularen und Standards, damit verschiedene Systeme - Laborgeräte, Datenbanken, Analysesoftware - effektiv miteinander "sprechen" können. Durch die Standardisierung von Ontologien und Formaten stellt AILANI sicher, dass Algorithmen des maschinellen Lernens verschiedene Datensätze - Genomdaten, klinische Studien, Literaturdatenbanken und mehr - sinnvoll analysieren und vergleichen können.
Die FAIR-Richtlinien verlangen auch klare Metadatenstandards, die es Forschenden ermöglichen, KI zur Bewertung von Datenqualität, Provenienz und Relevanz zu nutzen und die Ergebnisse in neuen Kontexten neu anzuwenden. Die Sicherstellung hochwertiger Deskriptoren, klarer Nutzungsrechte und einer robusten Dokumentation kann das Potenzial der Wiederverwendung von Daten für neue Zwecke erschließen, z. B. für die Wiederverwendung von Arzneimitteln oder Patientenstratifizierungsstudien.
Bessere Wissenschaft mit FAIR-Daten ermöglichen
Die Einhaltung der FAIR-Datenprinzipien hat viele Vorteile in allen wissenschaftsbasierten Branchen, unter anderem für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die interdisziplinäre Zusammenarbeit und die langfristige Wertschöpfung. Diese Standards sind in Tools wie die LabVantage LIMS-Plattform und LabVantage Biomax AILANI eingebettet und ermöglichen so eine effizientere, qualitativ hochwertigere Forschung und industrielle Wissenschaft. Die verbesserte Möglichkeit, auf die riesigen und wachsenden Datensätze jedes Unternehmens zuzugreifen und diese zu nutzen, wird die nächste Welle von Entdeckungen und Fortschritten vorantreiben und sicherstellen, dass innovative Entdeckungen nicht begraben bleiben.
