Исследование, проведенное государственно-частной исследовательской группой, в том числе из Университета Лозанны (UNIL), создает первый минимальный набор метаданных для экспериментов на животных, что является важным шагом на пути к максимизации обмена и воспроизводимости исследовательских данных и ограничению использования животных. Исследование, опубликованное в LabAnimal , является настоящим призывом к действию для основных заинтересованных сторон в области биомедицинских исследований.
Биомедицинские исследования вступили в новую эру с бурным ростом данных, генерируемых в результате технологических и цифровых достижений. Однако количество не обязательно гарантирует научный прогресс. Для увеличения знаний необходимо делиться данными, чтобы их можно было повторно исследовать в других контекстах или воспроизвести другими.
Повторное использование и воспроизводимость данных особенно актуальны для исследований с участием животных, чтобы ограничить их использование до строгого минимума и только тогда, когда они позволяют ответить на новые вопросы. Метаданные являются важной частью этого процесса. Они содержат описательную и административную информацию, а также подробную информацию о том, как были собраны исходные данные.
Однако в существующих метаданных для биомедицинских исследований на живых животных отсутствует стандарт, который мог бы гарантировать совместимость связанных необработанных данных. Определение минимального набора метаданных (MNMS), необходимого для описания данных, полученных в ходе эксперимента, позволит распространить влияние таких данных на несколько исследовательских дисциплин и, таким образом, ограничить использование животных.
Леонардо Рестиво, руководитель отдела нейро-поведенческого анализа кафедры фундаментальных нейронаук факультета биологии и медицины Лозаннского университета (UNIL) и соавтор исследования, объясняет: «Мы приступили к этому исследованию после встреч и дискуссии, возникшие в рамках Европейского сотрудничества в области науки и технологий (действие COST-TEATIME), потому что действовать стало срочно».
Честные и этические данные
Команда, стоящая за исследованием, предлагает минимальный набор метаданных (MNMS), предназначенный для повторного использования данных in vivo.
«Мы начинали не с нуля. Мы присоединились к руководству по улучшению отчетности об исследованиях на животных под названием ARRIVE 2.0 , которое существовало с 2010 года. Более того, мы хотели, чтобы этот набор метаданных способствовал приведению данных о живых животных в соответствие с концепцией данных FAIR. », — объясняет Леонардо Рестиво. Подход FAIR был разработан в ответ на доступность Интернета и больших данных, чтобы сделать данные легкими для поиска, доступными, совместимыми и пригодными для повторного использования ( FAIR ).
Результатом является таблица, своего рода контрольный список, представляющий важнейшие аспекты экспериментов на животных , такие как условия содержания, визуализация, хирургическое вмешательство, методы введения соединений и стандартизированные протоколы, а также возраст или генетический статус животных, которые должны быть проверены. документируется в метаданных при сборе экспериментальных данных.
Исследование идет еще дальше, демонстрируя применимость MNMS к биомедицинским исследованиям , демонстрируя конкретный экспериментальный случай, проведенный в биофармацевтической компании.
За пределами данных
Авторы также предлагают сценарии внедрения MNMS. Различные исследовательские среды и ситуации, такие как проблема конфиденциальности данных, предоставляют конкретные возможности и рычаги для решения проблем перераспределения данных на разных уровнях.
«На данный момент это прочная основа, предложенная нашей исследовательской группой. Идея состоит в том, чтобы ученые, заинтересованные стороны и лица, принимающие решения, взяли ее на вооружение и развивали дальше», — говорит Леонардо Рестиво.
