科学突破建立在对高质量数据的深刻见解之上，但有时这些见解被淹没在海量的数据中。加州再生医学研究所（CIRM）正是为了解决这一问题，批准了一项新的基础设施计划。
CIRM最近批准了对开发工具的投资，这些工具将有助于梳理该研究所资助的研究中产生的庞大而复杂的生物数据集。该计划旨在开发新的软件，以整合再生医学数据并从中提取新的见解。
“我们的使命推动我们不断前行，”CIRM高级科学官珍妮·拜拉姆（Jeni Bayram）在董事会会议上指出，“我们正在开发工具和策略，以最大限度地发挥CIRM投资的价值，推动科学发展并创造处理数据的新方法。”
新计划拨款10百万美元，用于资助15至20个项目，每个项目资助500千美元。每个项目都将解决一个具体的整合数据挑战。一些工具将连接不同类型的数据，另一些则将改进或支持适应再生医学需求的广泛使用的开源软件。部分项目将更新现有解决方案，使其符合现代计算和人工智能的能力。
数据科学与软件工程奖旨在创建能够整合各种生物医学数据的开源工具。CIRM认为，以易于使用的方式连接这些数据，将加速识别和验证新的药物靶点及疾病治疗生物标志物。
其核心在于建立基础设施，使研究人员能够更高效地处理数据集。重点在于开发能够将再生医学研究和临床试验中产生的多样化数据转换为易于共享格式的软件。
几年前，美国国立卫生研究院（NIH）启动了一项类似的计划——生物医学数据翻译器（Biomedical Data Translator），用于整合联邦研究中的拍字节级生物医学数据。CIRM也借鉴了其自身在数据共享方面的过往投资，包括Data Explorer工具，该工具已包含超过800个CIRM数据集，并使其更易于研究人员获取。
理解复杂数据的问题长期以来一直困扰着政府资助的研究。早在2014年，前NIH院长弗朗西斯·柯林斯（Francis Collins）就曾警告国会，日益增长的数据浪潮可能会使研究人员不堪重负。自那时起，数据的规模和复杂性只增不减。CIRM的项目和临床试验已经产生了超过1200个数据集，这进一步增加了对用于连接这些数据的软件工具的需求。
虽然一些工具已经能够结合不同类型的生物医学数据，但许多开源系统需要更新以适应现代计算和人工智能。新的或改进的软件能更好地满足再生医学研究人员的需求。拜拉姆强调，整合不同类型数据的目标是加速研究并最大限度地利用CIRM的初始投资。
开放、透明、可重用和可扩展的软件可以提供克服这些障碍所需的基础设施。CIRM要求申请者不仅要考虑工具的创建，还要考虑其部署、使用、维护和随时间的改进。该研究所正在寻找具有广泛影响力的项目——即能够在不同系统、数据类型和研究背景下工作的工具。
数据科学发展迅速，即使是流行的工具也需要定期更新。这项投资有助于研究人员跟上计算和人工智能的进步，以及不断变化的新研究数据环境。获得支持的开源解决方案开发者将能够把碎片化的数据转化为有意义的发现。
