Proyecto SEED de Pistoia Alliance para desbloquear datos valiosos atrapados en cuadernos electrónicos
SciencePistoia Alliance, una alianza global sin fines de lucro que aboga por una mayor colaboración en I + D en ciencias de la vida, anunció hoy la segunda fase de su proyecto de enriquecimiento semántico de datos ELN (SEED). El proyecto aborda el desafío al que se enfrenta la I + D a partir de los vastos volúmenes de datos experimentales capturados encerrados en los Cuadernos de Laboratorio Electrónicos (ELN). Estos conjuntos de datos inutilizables e inescrutables son una barrera importante para la transformación digital; resultando en experimentos duplicados y tiempo dedicado a rastrear y discutir datos. La fase 2 del proyecto SEED se basará en el éxito de la fase 1 en el desarrollo de un mapeo de relaciones y un prototipo de una solución agnóstica para el enriquecimiento semántico para uso de los proveedores de ELN. Esta solución hará que los datos del ELN se puedan buscar y reutilizar al enriquecer semánticamente el texto libre en los ELN con metadatos para cada término relevante, desbloqueando su valor para análisis futuros y alineándose con los principios FAIR. “Actualmente, las empresas farmacéuticas solo pueden utilizar una cantidad limitada de datos valiosos almacenados en los ELN, aunque se disponga de tecnología semántica. Esta situación tiene que cambiar, y Pistoia Alliance se encuentra en la posición única de poder reunir a varias grandes compañías farmacéuticas de manera precompetitiva para abordar el desafío ”, comentó Gabrielle Whittick, líder de proyecto y consultora de Pistoia Alliance. “Este tipo de colaboración entre industrias es posible bajo el paraguas de Pistoia Alliance, ya que cada miembro puede contribuir con su experiencia y conocimiento adquirido y esta información compartida impulsa mejoras de las que toda la comunidad puede beneficiarse. El proyecto SEED anotará y enriquecerá el texto para que se pueda buscar, ofreciendo la posibilidad de descubrir nuevos conocimientos que pueden acelerar el descubrimiento de fármacos y dar lugar a nuevas innovaciones. Ahora estamos pidiendo que más empresas se involucren y proporcionen fondos para la segunda fase del proyecto para que podamos ampliar nuestro trabajo ”. La fase 1 del proyecto desarrolló nuevas ontologías de ensayo estándar para ADME, PD y seguridad de los medicamentos que ahora se ha agregado a BioAssay Ontology (BAO), una base de datos de código abierto de términos y definiciones de metadatos de ensayos comunes, y están disponibles gratuitamente para la comunidad de las ciencias de la vida. Los colaboradores del proyecto incluyen a Pfizer, AstraZeneca, Bristol Myers Squibb, Scibite, Bayer, Biogen, Southampton University, GSK, CDD, Elsevier, Linguamatics, Merck, Sanofi y Takeda. Sanofi, miembro de Pistoia Alliance, ya se está dando cuenta del valor del proyecto y planea alinear sus metadatos de ensayo ADME con las nuevas clases de ontología agregadas por el proyecto SEED a BAO. Esto hará que los datos del ensayo de Sanofi cumplan con los principios FAIR. “La motivación que impulsa el inicio del proyecto SEED es crear un conjunto de estándares abiertos para estructurar los datos de ELN en la industria farmacéutica y las ciencias de la vida. La entrega de estándares de ensayo de seguridad farmacocinética-farmacodinámica (PK / PD) y de medicamentos ha sido un comienzo tremendo y de beneficio excepcional para los muchos socios involucrados, así como para aquellos que aún no se han unido ", comentó Steve Penn, campeón del proyecto SEED y Ciencias Medicinales Líder de estrategia de información, Pfizer. “Ahora buscamos aumentar el beneficio en la industria farmacéutica, incorporando datos adicionales en forma de atributos, asignaciones y anotaciones para crear relaciones entre las clases de ontología para ayudar a describirlas y definirlas. Las relaciones formadas entre objetos dentro de una ontología y con otras ontologías y / o estándares forman un marco para la creación de una ontología grafica / grafo de conocimiento. Haciendo posible una plétora de oportunidades asociadas al uso de estos estándares de datos, tanto para datos heredados como futuros ”.
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