Die Bedeutung der FAIR-Prinzipien in der Forschung

Daten spielen eine wichtige Rolle in der wissenschaftlichen Forschung. Trotzdem kann es schwierig sein, diese Daten effektiv zu finden, darauf zuzugreifen und sie zu nutzen. Hier kommen die FAIR-Prinzipien ins Spiel. FAIR steht für Findbar, Zugänglich, Interoperabel und Wiederverwendbar. Diese Prinzipien helfen dabei, Daten nützlicher zu machen, indem sie sicherstellen, dass Forscher sie einfach finden und verwenden können.

Die FAIR-Prinzipien sind wichtig, weil sie die Art und Weise verbessern, wie Daten unter Forschern und Organisationen verwaltet und geteilt werden. Wenn diese Richtlinien befolgt werden, können Forscher effizienter zusammenarbeiten, wissenschaftliche Entdeckungen beschleunigen und sicherstellen, dass ihre Arbeit transparent und reproduzierbar ist. Obwohl die Bedeutung von FAIR-Daten in vielen Forschungsfeldern erkannt wurde, gibt es immer noch ein mangelndes Bewusstsein und Verständnis für diese Prinzipien.

#Der aktuelle Stand des FAIR-Bewusstseins

Eine aktuelle Studie hat ergeben, dass etwa 30% der Forscher von den FAIR-Prinzipien gehört haben, viele aber nicht genau wissen, was sie bedeuten. Ausserdem haben fast 40% der Forscher diese Prinzipien noch nie kennengelernt. Diese Wissenslücke zeigt, dass mehr Bewusstsein und Bildung zu FAIR-Datenpraktiken nötig ist.

Ein grosses Hindernis beim Verständnis der FAIR-Prinzipien ist das Fehlen praktischer Anleitungen zur Umsetzung. Während Forscher die grundlegenden Ideen hinter FAIR verstehen, haben sie oft Schwierigkeiten, sie auf ihre Arbeit anzuwenden. Es besteht ein grosser Bedarf an Fallstudien, die die Vorteile von FAIR-Daten in verschiedenen Forschungsbereichen zeigen und klare Schritte bieten, um Forschern zu helfen, diese Prinzipien in die Praxis umzusetzen.

#Die Herausforderungen bei der Umsetzung der FAIR-Prinzipien

Um Daten findbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar zu machen, müssen Forscher bestimmte Massnahmen ergreifen, wie z. B. Daten in etablierten Repositorien zu veröffentlichen, Open-Access-Lizenzen zu verwenden und Standardformate zu übernehmen. Die Umsetzung dieser Prinzipien kann jedoch je nach Forschungscommunity und Fachbereich unterschiedlich sein. Was in einem Bereich gut funktioniert, ist möglicherweise nicht für einen anderen geeignet, daher ist Flexibilität entscheidend.

Eine weitere Herausforderung ist der Mangel an Unterstützung und Überwachung bei der Annahme der FAIR-Prinzipien. Die Umsetzung dieser Richtlinien kann zeitaufwendig und kompliziert sein, oft erfordert sie die Zusammenarbeit verschiedener Stakeholder und Experten auf dem Gebiet.

#Initiativen zur Unterstützung von FAIR-Datenpraktiken

Um diese Herausforderungen anzugehen und FAIR-Datenpraktiken zu fördern, sind mehrere Initiativen entstanden. Zum Beispiel bietet RDMKit globale Ressourcen zum Datenmanagement an, während FAIRSharing.org daran arbeitet, Förderer von FAIR-Datenpraktiken zu identifizieren. Andere Organisationen wie die Pistoia Alliance fördern die Übernahme von FAIR-Prinzipien in der Industrie. Diese Initiativen sollen Forschern helfen, FAIR-Datenmanagement zu verstehen und umzusetzen.

Förderagenturen verlangen zunehmend die Annahme der FAIR-Prinzipien in Forschungsprojekten, was die wachsende Bedeutung dieser Richtlinien unterstreicht.

#Die Bedeutung von FAIR-Daten in der Wirkstoffforschung

In den Lebenswissenschaften, insbesondere bei der Wirkstoffforschung, lässt sich die Relevanz von FAIR-Daten nicht genug betonen. Der Prozess der Wirkstoffentdeckung erzeugt riesige Mengen an Daten, was es unerlässlich macht, diese Daten effektiv zu verwalten und zu nutzen. Wenn Forscher die FAIR-Prinzipien befolgen, können sie Redundanzen verringern, Zeit sparen und ihre Ressourcen besser nutzen.

Beispielsweise haben Unternehmen wie Roche und AstraZeneca interne Programme initiiert, um klinische Daten gemäss den FAIR-Prinzipien zu standardisieren. Das hilft ihnen, Vorhersagemodelle für die Wirkstoffforschung effizienter zu entwickeln. Ebenso konzentrieren sich Projekte wie die Federation of Imaging Data for Life Sciences (FIDL) darauf, biomedizinische Bilddaten FAIR-konform zu machen.

#Antimikrobielle Resistenzen und FAIR-Datenmanagement

Antimikrobielle Resistenz (AMR) ist ein globales Gesundheitsproblem, das ein effektives Datenmanagement erfordert. Mikroorganismen entwickeln Widerstand gegen antimikrobielle Medikamente, was erhebliche Bedrohungen für die öffentliche Gesundheit darstellt. Um dieses Problem anzugehen, haben Initiativen wie die Innovative Medicines Initiative (IMI) Projekte ins Leben gerufen, die darauf abzielen, neue antimikrobielle Medikamente zu entwickeln.

Die Entwicklung neuer Medikamente ist ein komplizierter und langwieriger Prozess. Deshalb besteht ein wachsender Bedarf an der Übernahme von FAIR-Datenformaten, um die Forschung zu straffen und die Entwicklung neuer Behandlungen zu beschleunigen. Etablierte Standards, wie das Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model und Fast Healthcare Interoperability Resources, werden in der klinischen Datenanalyse übernommen.

Dennoch stützen sich viele frühe Forschungsstudien noch auf formatspezifische Daten einzelner Forscher, was die Nutzbarkeit der Daten einschränkt. Projekte wie GNA NOW konzentrieren sich darauf, den Zugang zu und die Standardisierung von Forschungsdaten zu AMR zu verbessern, was letztendlich eine schnellere Entwicklung neuer Behandlungen zur Folge hat.

#Das FAIRplus-Projekt und seine Beiträge

Das FAIRplus-Projekt wurde ins Leben gerufen, um die Praktiken im Datenmanagement und beim Teilen von Daten in der Lebenswissenschaftsforschung zu verbessern. Über drei Jahre hinweg konzentrierte sich das Projekt darauf, Werkzeuge und Ressourcen zu entwickeln, die Forschern helfen, die FAIR-Prinzipien effektiv anzuwenden. Zu den wichtigen Ressourcen, die im Rahmen dieses Projekts erstellt wurden, gehören das FAIR-Kochbuch, eine Sammlung praktischer Anleitungen zur FAIR-Werbung von Daten, und das FAIR DataSet Maturity Model, das hilft zu bewerten, wie gut Datensätze die FAIR-Prinzipien einhalten.

Das FAIRification-Framework, das im Projekt entwickelt wurde, bietet praktische Schritte für Forscher, die die FAIR-Prinzipien umsetzen möchten. Das Framework besteht aus vier Phasen: Zieldefinition, Projektprüfung, iterative FAIRifizierung und Nach-FAIRifizierung.

In der Zieldefinitionsphase identifizieren Forscher die gewünschten Ergebnisse ihrer FAIRifizierung-Bemühungen. In der Projektprüfungsphase bewerten die Forscher ihre aktuellen Praktiken und identifizieren Verbesserungsmöglichkeiten. Der iterative FAIRifizierungszyklus beinhaltet die Bewertung der aktuellen Daten, die Gestaltung der notwendigen Änderungen und deren Umsetzung. Schliesslich bewertet die Nach-FAIRifizierungsüberprüfung den Erfolg der Bemühungen.

#Entwicklung von Labordatenvorlagen für FAIR-Praktiken

Um Forschern bei der Umsetzung von FAIR-Prinzipien zu helfen, hat das GNA NOW-Projekt Labordatenvorlagen entwickelt, die standardisierte Formate zur Erfassung experimenteller Daten sind. Diese Vorlagen wurden entworfen, um eine konsistente Dateneingabe zu gewährleisten und eine bessere Zusammenarbeit unter den Projektpartnern zu ermöglichen.

Es wurden zwei separate Labordatenvorlagen erstellt: eine für In-vitro-Studien und eine andere für In-vivo-Studien. Diese Vorlagen helfen Forschern, Daten auf eine Weise zu sammeln und zu organisieren, die mit den FAIR-Prinzipien übereinstimmt, wodurch der Austausch und die Nutzung dieser Daten erleichtert wird.

#Verbesserung der Datenstandards durch Zusammenarbeit

Das GNA NOW-Projekt erkennt, dass die Zusammenarbeit zwischen Forschern, Datenmanagern und Datenwissenschaftlern entscheidend für ein effektives Datenmanagement ist. Durch die Zusammenarbeit können diese Stakeholder detaillierte Informationen über experimentelle Verfahren sammeln und massgeschneiderte FAIR-Praktiken festlegen.

Die Standardisierung der Datenbegriffe ist ein wesentlicher Bestandteil dieses Prozesses. Durch die Zuordnung von Begriffen in den Labordatenvorlagen zu bestehenden biomedizinischen Ontologien können Forscher sicherstellen, dass ihre Daten konsistent und leicht über verschiedene Plattformen teilbar sind.

Um diese Standardisierung zu erleichtern, entwickelte das Projekt ein Datenwörterbuch, das sowohl projektspezifische Begriffe als auch etablierte Ontologien umfasst. Dieser Ansatz verbessert die Interoperabilität und Nutzbarkeit der von verschiedenen Quellen gesammelten Daten.

#Wissensgraphen zur Verbesserung der Datenintegration

Das GNA NOW-Projekt implementierte auch einen Wissensgraphen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu verbinden und zu integrieren. Der Wissensgraph dient als zentrale Plattform, die es Forschern ermöglicht, Daten effizienter zu navigieren und abzurufen.

Durch die Kombination von Informationen aus In-vitro- und In-vivo-Studien ermöglicht der Wissensgraph Forschern, Verbindungen zwischen verschiedenen experimentellen Ergebnissen zu verfolgen und zu analysieren. Diese umfassende Sicht auf die Daten ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung und einen effektiveren Forschungsprozess.

#Die Bedeutung der Nachhaltigkeit im Datenmanagement

Die langfristige Nachhaltigkeit von Daten ist entscheidend für die laufenden Forschungsbemühungen. Im Rahmen des GNA NOW-Projekts ist es wichtig, geeignete Repositorien für die Datenspeicherung zu identifizieren, um den Wert der Daten über die Lebensdauer des Projekts hinaus zu erhalten. Durch die Nutzung zuverlässiger Plattformen können Forscher sicherstellen, dass ihre Daten für zukünftige Studien zugänglich und nutzbar bleiben.

#Die Rolle von Datenmanagern und Wissenschaftlern

Datenmanager und Wissenschaftler spielen eine entscheidende Rolle für den Erfolg von FAIR-Datenpraktiken. Ihr Fachwissen stellt sicher, dass Daten auf eine Weise gesammelt, organisiert und geteilt werden, die mit den FAIR-Prinzipien übereinstimmt. Durch die Etablierung einer engen Zusammenarbeit zwischen diesen Stakeholdern können Organisationen eine effektivere Datenmanagementkultur fördern.

Die Beteiligung von Datenmanagern im GNA NOW-Projekt war entscheidend für die Entwicklung der Labordatenvorlagen und die Zuordnung von Begriffen zu Ontologien. Diese Zusammenarbeit half, den Datenmanagementprozess zu optimieren und sicherzustellen, dass Forscher sich auf ihre Experimente konzentrieren konnten, ohne sich mit technischen Details aufzuhalten.

#Der Weg nach vorne für die Umsetzung von FAIR-Daten

Der Weg zu einer effektiven Umsetzung der FAIR-Prinzipien erfordert kontinuierliches Engagement und Anstrengungen. Forscher müssen ihre Datenmanagementpraktiken weiter verfeinern und sich an neue Herausforderungen anpassen, wenn sie auftreten. Indem sie eine Kultur der Zusammenarbeit und des Teilens annehmen, kann die wissenschaftliche Gemeinschaft bedeutende Fortschritte in Richtung verbesserter Datenpraktiken erzielen.

Die Bemühungen, das Bewusstsein für FAIR-Prinzipien zu verbessern, müssen fortgesetzt werden. Erfolgreiche Fallstudien zu teilen und Schulungsressourcen zu fördern, wird Forschern helfen, die Bedeutung von FAIR-Daten besser zu verstehen und sie mit den Werkzeugen auszustatten, um diese Prinzipien effektiv umzusetzen.

#Fazit

Die FAIR-Prinzipien sind entscheidend für die Verbesserung des Datenmanagements und der Zusammenarbeit in der wissenschaftlichen Forschung. Indem Daten findbarer, zugänglicher, interoperabel und wiederverwendbar gemacht werden, können Forscher effizienter zusammenarbeiten, Entdeckungen beschleunigen und Transparenz in ihrer Arbeit sicherstellen.

Das GNA NOW-Projekt und die FAIRplus-Initiative zeigen, wie die Annahme dieser Prinzipien einen nachhaltigen Einfluss in Forschungsfeldern wie der Wirkstoffforschung und der antimikrobiellen Resistenz schaffen kann. Wenn Wissenschaftler weiterhin FAIR-Datenpraktiken annehmen, bahnen sie den Weg für einen nachhaltigeren und effektiveren Ansatz im Umgang mit Forschungsdaten in der Zukunft.