Wissenschaftliche Durchbrüche basieren auf Erkenntnissen aus guten Daten, doch manchmal sind diese unter einer Flut von zu großen Datenmengen verborgen. Genau dieses Problem hat sich das California Institute for Regenerative Medicine (CIRM) vorgenommen, indem es ein neues Infrastrukturprogramm genehmigt hat.
Kürzlich hat das CIRM Investitionen in die Entwicklung von Tools genehmigt, die dabei helfen sollen, die riesigen und komplexen biologischen Datensätze zu erschließen, die im Rahmen der vom Institut finanzierten Forschung gewonnen wurden. Das Programm zielt auf die Entwicklung neuer Software zur Integration von Daten der regenerativen Medizin und zur Gewinnung neuer Erkenntnisse daraus ab.
„Unsere Mission treibt uns voran“, bemerkte Jeni Bayram, leitende wissenschaftliche Mitarbeiterin am CIRM, während einer Vorstandssitzung. „Wir entwickeln Tools und Strategien, um den Wert der CIRM-Investitionen zu maximieren, die Wissenschaft voranzubringen und neue Wege der Datenverarbeitung zu schaffen.“
Das neue Programm stellt 10 Millionen Dollar für 15 bis 20 Zuschüsse von jeweils 500 Tausend Dollar bereit. Jedes Projekt wird eine spezifische Herausforderung bei der Datenintegration angehen. Einige Tools werden verschiedene Datentypen verknüpfen, andere werden weit verbreitete Open-Source-Software verbessern oder unterstützen, die an die Bedürfnisse der regenerativen Medizin angepasst ist. Ein Teil der Projekte wird bestehende Lösungen aktualisieren, damit sie modernen Rechenanforderungen und den Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz entsprechen.
Die Data Science and Software Engineering Awards zielen auf die Schaffung von Open-Source-Tools ab, die verschiedene Arten biomedizinischer Daten integrieren. Die Zusammenführung dieser Daten in einer benutzerfreundlichen Form soll nach Vorstellung des CIRM die Identifizierung und Validierung neuer Wirkstoffziele und Biomarker für die Behandlung von Krankheiten beschleunigen.
Es geht um den Aufbau einer Infrastruktur, die es Forschern ermöglicht, schneller mit Datensätzen zu arbeiten. Besonderes Augenmerk liegt auf Software, die in der Lage ist, die Vielfalt der in der Forschung und bei klinischen Studien der regenerativen Medizin generierten Daten in ein leicht austauschbares Format zu übersetzen.
Vor einigen Jahren startete die NIH eine ähnliche Initiative – das Programm Biomedical Data Translator zur Integration von Petabytes an biomedizinischen Daten aus staatlich geförderter Forschung. Das CIRM baut dabei auch auf seine eigenen früheren Investitionen in den Datenaustausch auf, einschließlich des Tools Data Explorer, das bereits mehr als 800 CIRM-Datensätze enthält und diese für Forscher leichter zugänglich macht.
Das Problem der Interpretation komplexer Daten stellt sich für die staatliche Forschung schon lange. Bereits im Jahr 2014 warnte der ehemalige NIH-Direktor Francis Collins den Kongress davor, dass die wachsende Datenflut die Forscher überfordern könnte. Seitdem haben Umfang und Komplexität der Daten nur noch zugenommen. Die Projekte und klinischen Studien des CIRM haben bereits mehr als 1200 Datensätze hervorgebracht, was den Bedarf an Software-Tools zu deren Verknüpfung weiter erhöht hat.
Einige Tools kombinieren bereits verschiedene Arten biomedizinischer Daten, doch viele Open-Source-Systeme benötigen Aktualisierungen, um modernen Rechenanforderungen und KI gerecht zu werden. Neue oder verbesserte Software erfüllt die Bedürfnisse von Forschern in der regenerativen Medizin besser. Das Ziel der Integration verschiedener Datentypen sei es, die Forschung zu beschleunigen und die ursprünglichen Investitionen des CIRM optimal zu nutzen, betonte Bayram.
Offene, transparente, wiederverwendbare und erweiterbare Software kann die Infrastruktur bereitstellen, die zur Überwindung dieser Barrieren erforderlich ist. Das CIRM verlangt von den Antragstellern, nicht nur an die Erstellung eines Tools zu denken, sondern auch an dessen Bereitstellung, Nutzung, Wartung und langfristige Verbesserung. Das Institut sucht nach Projekten mit weitreichendem Einfluss – Tools, die über verschiedene Systeme, Datentypen und Forschungskontexte hinweg funktionieren.
Die Datenwissenschaft entwickelt sich schnell, und selbst beliebte Tools benötigen regelmäßige Aktualisierungen. Diese Investition hilft Forschern, mit den Fortschritten in der Informatik und KI sowie mit der sich ständig verändernden Landschaft neuer Forschungsdaten Schritt zu halten. Die Entwickler der Open-Source-Lösungen, die Unterstützung erhalten, werden in der Lage sein, fragmentierte Daten in bedeutsame Entdeckungen zu verwandeln.
