Научные прорывы строятся на insights из хороших данных, но иногда они скрыты под океаном слишком большого их количества. Именно эту проблему решила взять на себя Калифорнийский институт регенеративной медицины (CIRM), одобрив новую инфраструктурную программу.
Недавно CIRM утвердил инвестиции в создание инструментов, которые помогут разобраться в огромных и сложных биологических наборах данных, полученных в ходе финансируемых институтом исследований. Программа направлена на разработку нового программного обеспечения для интеграции данных регенеративной медицины и извлечения из них новых insights.
«Наша миссия подталкивает нас вперед, — отметила Джени Байрам, старший научный сотрудник CIRM, во время заседания совета. — Мы разрабатываем инструменты и стратегии, чтобы максимально использовать ценность инвестиций CIRM, продвигая науку и создавая новые способы работы с данными».
Новая программа выделяет 10 миллионов долларов на 15–20 грантов по 500 тысяч долларов каждый. Каждый проект будет решать конкретную задачу интеграции данных. Одни инструменты свяжут разные типы данных, другие улучшат или поддержат широко используемое open-source ПО, адаптированное под нужды регенеративной медицины. Часть проектов обновит существующие решения, чтобы они соответствовали современным вычислениям и возможностям искусственного интеллекта.
Награды Data Science and Software Engineering Awards нацелены на создание open-source инструментов, которые интегрируют различные виды биомедицинских данных. Соединение этих данных в удобном виде, по замыслу CIRM, ускорит выявление и валидацию новых мишеней для лекарств и биомаркеров для лечения заболеваний.
Речь идет о создании инфраструктуры, которая позволит исследователям быстрее работать с наборами данных. Особое внимание уделяется ПО, способному переводить разнообразие данных, генерируемых в исследованиях и клинических испытаниях регенеративной медицины, в легко обмениваемый формат.
Несколько лет назад NIH запустил похожую инициативу — программу Biomedical Data Translator для интеграции петабайтов биомедицинских данных из федеральных исследований. CIRM опирается и на собственные предыдущие вложения в обмен данными, включая инструмент Data Explorer, который уже содержит более 800 наборов данных CIRM и делает их более доступными для исследователей.
Проблема осмысления сложных данных давно стоит перед государственными исследованиями. Еще в 2014 году бывший директор NIH Фрэнсис Коллинз предупреждал Конгресс, что растущая волна данных может перегрузить исследователей. С тех пор масштаб и сложность данных только выросли. Проекты и клинические испытания CIRM уже произвели более 1200 наборов данных, что усилило необходимость в программных инструментах для их соединения.
Некоторые инструменты уже комбинируют разные виды биомедицинских данных, однако многие open-source системы требуют обновлений, чтобы соответствовать современным вычислениям и ИИ. Новое или улучшенное ПО лучше отвечает потребностям исследователей регенеративной медицины. Цель интеграции разных типов данных — ускорить исследования и максимально использовать первоначальные инвестиции CIRM, подчеркнула Байрам.
Открытое, прозрачное, повторно используемое и расширяемое ПО может обеспечить инфраструктуру, необходимую для преодоления этих барьеров. CIRM требует от заявителей думать не только о создании инструмента, но и о его развертывании, использовании, поддержке и улучшении со временем. Институт ищет проекты с широким влиянием — инструменты, работающие в разных системах, типах данных и исследовательских контекстах.
Наука о данных развивается быстро, и даже популярные инструменты нуждаются в регулярных обновлениях. Эта инвестиция помогает исследователям не отставать от прогресса в вычислениях и ИИ, а также от постоянно меняющегося ландшафта новых исследовательских данных. Разработчики open-source решений, которые получат поддержку, смогут превратить фрагментированные данные в осмысленные открытия.
