Pistoia Alliance SEED-Projekt zur Freischaltung wertvoller Daten, die in elektronischen Notizbüchern gefangen

Science

Die Pistoia Alliance, eine globale, gemeinnützige Allianz, die sich für eine stärkere Zusammenarbeit in der Forschung und Entwicklung im Bereich Life Sciences einsetzt, gab heute die zweite Phase ihres Projekts Semantic Enrichment of ELN Data (SEED) bekannt. Das Projekt befasst sich mit der Herausforderung, vor der die Forschung und Entwicklung aus den riesigen Mengen erfasster experimenteller Daten, die in elektronischen Labornotizbüchern (ELNs) gespeichert sind, steht. Diese unbrauchbaren und nicht durchsuchbaren Datensätze sind ein erhebliches Hindernis für die digitale Transformation; Dies führt zu duplizierten Experimenten und Zeitaufwand für das Aufspüren und Durchsuchen von Daten. Die Phase 2 des SEED-Projekts baut auf dem Erfolg der Phase 1 auf, in der die Beziehungszuordnung und ein Prototyp einer agnostischen Lösung zur semantischen Anreicherung zur Verwendung durch ELN-Anbieter entwickelt werden. Diese Lösung wird ELN-Daten durchsuchbar und wiederverwendbar machen, indem sie Freitext in ELNs semantisch mit Metadaten für jeden relevanten Begriff anreichert, ihren Wert für zukünftige Analysen freisetzt und sich an den FAIR-Prinzipien ausrichtet. „Derzeit können Pharmaunternehmen nur eine begrenzte Menge wertvoller Daten in ELNs verwenden, obwohl semantische Technologie zur Verfügung steht. Diese Situation muss sich ändern, und die Pistoia Alliance ist in der einzigartigen Position, mehrere große Pharmaunternehmen vorwettbewerblich zusammenzubringen, um die Herausforderung anzugehen“, kommentierte Gabrielle Whittick, Projektleiterin und Beraterin der Pistoia Alliance. „Diese Art der branchenübergreifenden Zusammenarbeit wird unter dem Dach der Pistoia Alliance ermöglicht, da jedes Mitglied seine Erfahrungen und sein Wissen einbringen kann und dieser gemeinsame Input zu Verbesserungen führt, von denen die gesamte Community profitieren kann. Das SEED-Projekt wird den Text mit Anmerkungen versehen und anreichern, um ihn durchsuchbar zu machen – und die Möglichkeit bieten, neue Erkenntnisse zu gewinnen, die die Wirkstoffforschung beschleunigen und zu neuen Innovationen führen können. Wir fordern nun mehr Unternehmen auf, sich an der zweiten Phase des Projekts zu beteiligen und sie finanziell zu unterstützen, damit wir unsere Arbeit ausweiten können.“ Phase 1 des Projekts entwickelte neue Standard-Assay-Ontologien für ADME, PD und Arzneimittelsicherheit, die jetzt wurden zu BioAssay Ontology (BAO), einer Open-Source-Datenbank mit gängigen Assay-Metadaten-Begriffen und -Definitionen, hinzugefügt und stehen der Life-Science-Community frei zur Verfügung. Zu den Projektmitarbeitern gehören Pfizer, AstraZeneca, Bristol Myers Squibb, Scibite, Bayer, Biogen, Southampton University, GSK, CDD, Elsevier, Linguamatics, Merck, Sanofi und Takeda. Pistoia Alliance-Mitglied Sanofi erkennt bereits den Wert des Projekts und plant, seine ADME-Assay-Metadaten mit den neuen Ontologieklassen abzugleichen, die durch das SEED-Projekt zu BAO hinzugefügt wurden. Dadurch entsprechen die Assay-Daten von Sanofi den FAIR-Prinzipien. âDie treibende Motivation hinter der Initiierung des SEED-Projekts ist die Schaffung einer Reihe offener Standards für die Strukturierung von ELN-Daten in den Bereichen Pharma und Life Sciences. Die Bereitstellung von pharmakokinetisch-pharmakodynamischen (PK/PD) und Arzneimittelsicherheits-Assay-Standards war ein enormer Anfang und von außergewöhnlichem Nutzen für die vielen beteiligten Partner sowie für diejenigen, die noch beitreten“, kommentierte Steve Penn, SEED-Projektmeister und Medicinal Sciences Leiter Informationsstrategie, Pfizer. „Wir versuchen nun, den Nutzen in der gesamten Pharmabranche zu steigern, indem wir zusätzliche Daten in Form von Attributen, Mappings und Annotationen einbeziehen, um Beziehungen zwischen Ontologieklassen herzustellen, um sie zu beschreiben und zu definieren. Die zwischen Objekten innerhalb einer Ontologie und zu anderen Ontologien und/oder Standards gebildeten Beziehungen bilden einen Rahmen für die Erstellung einer Graphontologie/einem Wissensgraphen. Dies ermöglicht eine Vielzahl von Möglichkeiten, die mit der Nutzung dieser Datenstandards verbunden sind, sowohl für Alt- als auch für zukünftige Daten.â

“Pistoia Alliance SEED-Projekt zur Erschließung wertvoller Daten, die in elektronischen Notebooks gefangen sind.“
See all the latest jobs in Science
Zurück zu Nachrichten