Novo software ajuda a avaliar a interoperabilidade e reutilização de objetos de pesquisa digital biomédica

Investigadores do Monte Sinai, junto com um consórcio internacional de colegas, desenvolveram uma nova caixa de ferramentas para permitir que os cientistas avaliem a facilidade com que os objetos digitais que eles geram como resultado de seus projetos de pesquisa podem ser usados ​​por outras equipes de pesquisa.

As evidências, relatado hoje em Sistemas celulares, se aplicam a objetos digitais, incluindo conjuntos de dados, Programas, Código fonte, e outros produtos desenvolvidos por cientistas que podem ser úteis para a comunidade de pesquisa.

O objetivo é atualizar a forma como estamos gerenciando dados na pesquisa biomédica - compartilhando e reutilizando dados desses projetos para extrair valor ao máximo. Enquanto os financiadores, pesquisadores, e outras partes interessadas reconheceram que precisamos fazer um trabalho melhor com o gerenciamento de dados na pesquisa biomédica, o caminho para fazer isso não estava claro. "

Avi Ma'ayan, PhD

Ma'ayan é o Diretor do Centro de Bioinformática Mount Sinai, e pesquisador sênior do estudo.

A equipe espera que, à medida que os pesquisadores biomédicos aplicam a caixa de ferramentas para avaliar seu trabalho, eles ficarão mais cientes das etapas simples que podem seguir para melhorar a usabilidade de seus objetos digitais.

Em 2017 e 2018, o National Institutes of Health (NIH) financiou o NIH Data Commons Pilot Phase Consortium, que trabalhou para encontrar maneiras de ajudar a melhorar o compartilhamento de objetos de pesquisa digital por meio de um ambiente baseado em nuvem.

Para implementar esse ambiente virtual, os pesquisadores precisavam desenvolver padrões e uma plataforma para ajudar os cientistas a aderir ao FAIR (localizável, acessível, interoperável, e reutilizáveis) diretrizes previamente estabelecidas pelos consorciados.

Primeiro, a equipe desenvolveu métricas e rubricas para avaliar a JUSTIÇA, mas reconheceu que essas métricas e rubricas podem não se aplicar igualmente a todos os domínios de pesquisa. Então, eles criaram a caixa de ferramentas, chamado FAIRshake, que permite que aqueles que criam objetos digitais não apenas avaliem sua FAIRness, mas também desenvolvam novos padrões para definir e avaliar FAIRness.

Assim, os pesquisadores afirmaram que "o FAIRshake permite a coexistência de várias métricas e rubricas, permitindo que a comunidade desenvolva padrões de forma mais democrática. "

O Dr. Ma'ayan enfatiza que a pesquisa não precisa ser de acesso aberto para ser JUSTA. "Exige apenas que as pessoas forneçam uma licença clara de como os outros devem usar seus dados, " ele disse.

A caixa de ferramentas FAIRshake inclui ferramentas manuais e automatizadas para avaliar o FAIRness, que fazem perguntas como, "O objeto digital tem metadados legíveis por máquina?" A caixa de ferramentas foi testada no ano passado em milhares de objetos digitais e a equipe postou tutoriais no Youtube sobre como usar o FAIRshake.

Embora o Dr. Ma'ayan diga que houve uma "melhoria natural da acessibilidade e adoção desses padrões, mesmo sem qualquer pressão de nós ou do NIH, "ele também explica que a equipe ficou surpresa com algumas das tendências que perceberam ao realizar avaliações com o kit de ferramentas.

Ele disse que poucos pesquisadores implementaram interfaces de programação de aplicativos (APIs) - software que permite que diferentes programas de computador se comuniquem - que são "essenciais para reunir dados". Os pesquisadores também frequentemente não forneciam licenças para informar a outros cientistas como obter permissão para usar os dados.

À medida que os produtos de pesquisa se tornam mais justos, os cientistas serão capazes de fazer conexões e construir coisas que não eram possíveis antes de usar ferramentas como o aprendizado de máquina para "transformar a maneira como estamos reutilizando dados, "diz o Dr. Ma'ayan.

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