Gestion et cartographie des données : obstacles, impacts et solutions

Dans les laboratoires de sciences de la vie et de biotechnologie, les « mégadonnées » sont plus importantes que jamais et ne montrent aucun signe d'arrêt. Le pool de données de la plupart des laboratoires est très diversifié (pensez à l'omique, à l'imagerie, etc.), à grande échelle et en constante augmentation.

Cette énorme quantité de données diverses nécessite des querelles constantes. Lorsqu'elles sont correctement orchestrées, ces données diverses peuvent être entièrement harmonisées selon Directives FAIR, fournissant des informations qui favorisent les avancées scientifiques. Cependant, la gestion et la mise en forme de la topographie complexe du paysage des données présentent des défis importants et des obstacles uniques.

Dans le blog suivant, nous discuterons de l'impact de ces différents défis et proposerons une solution.

Diversité des types de données

• Le défi : Les laboratoires des sciences de la vie génèrent de nombreux types de données, notamment des données génomiques, protéomiques, métabolomiques et d'imagerie. Le défi complexe réside dans l'intégration et la structuration fluides de ces données hétérogènes dans un cadre cohérent. En outre, le complexité et hétérogénéité de ces données posent des problèmes d'intégration.
•  L'impact : L'incompatibilité entre les différents types de données constitue une pierre d'achoppement, entravant une analyse complète et empêchant l'extraction d'informations approfondies à partir de ces ensembles de données multidimensionnels.

Volume et échelle

• Le défi: La production incessante de données dans le cadre d'expériences en sciences de la vie et en biotechnologie, alimentée par des avancées telles que les technologies à haut débit, introduit un volume impressionnant qui peut dépasser les capacités des méthodes traditionnelles de structuration des données. À elle seule, la génomique générera 2 à 40 exaoctets en 2025.
•  L'impact : L'ampleur des données devient une charge gourmande en ressources, ce qui ralentit le processus d'analyse et peut créer des goulots d'étranglement dans l'accès à des informations critiques. Par conséquent, il y a un « crise du stockage des données » qui planent sur l'industrie.

Absence de standardisation

• Le défi: L'absence de formats et de structures de données normalisés dans les laboratoires et les institutions de recherche constitue un défi de taille, car elle pose des obstacles en matière d'interopérabilité des données.
•  L'impact : Le manque d'harmonie qui en résulte dans les normes de données complique le partage des données et les efforts de collaboration, ce qui est désormais exigé par tous les laboratoires bénéficiant d'un financement du NIH. Les chercheurs ont du mal à intégrer et à déchiffrer des ensembles de données produits selon des normes disparates, ce qui empêche une collaboration fluide et l'extraction d'informations.

Données temporelles et longitudinales

• Le défi: Les études longitudinales et les expériences temporelles introduisent une dimension temporelle, nécessitant la structuration de points de données sur différents intervalles de temps.
•  L'impact : La tâche complexe de structuration des données temporelles devient cruciale. Un mauvais alignement ou une représentation incorrecte des données dépendantes du temps compromettent la précision des analyses et posent des difficultés pour identifier les modèles dynamiques essentiels à l'interprétation scientifique.

Complexité des métadonnées

• Le défi: De nombreux scientifiques de laboratoire, en particulier ceux qui gèrent des échantillons à l'aide de dossiers manuels sur papier, trouvent difficile de saisir et d'organiser les métadonnées, notamment les conditions expérimentales, les détails des échantillons et les informations procédurales.
•  L'impact : L'exhaustivité et la cohérence des métadonnées apparaissent comme des piliers de la contextualisation des données expérimentales. Des métadonnées incomplètes ou incohérentes entravent la reproduction des expériences et la comparaison des résultats des études.

Sécurité et conformité des données

• Le défi: Garantir la sécurité des données et la conformité à des exigences réglementaires strictes, telles que le RGPD en Europe ou la HIPAA aux États-Unis, ajoute à la complexité.
•  L'impact : Malheureusement, cyberattaques, catastrophes naturelles, et d'autres catastrophes peuvent menacer vos données. Les conséquences de mesures de sécurité des données inadéquates sont considérables, avec des violations potentielles mettant en danger la confidentialité des informations sensibles et compromettant le respect des normes réglementaires.

Évolution des techniques analytiques

• Le défi: L'évolution rapide des techniques et technologies analytiques dépasse les structures de données existantes, les rendant obsolètes.
•  L'impact : Les laboratoires ont du mal à adapter les méthodologies de structuration des données aux nouvelles approches analytiques. Le retard dans l'adaptation se traduit par des inefficacités et des occasions manquées d'exploiter tout le potentiel des technologies de pointe.

Adoption et formation des utilisateurs

• Le défi: Les chercheurs peuvent résister à l'adoption de pratiques normalisées de structuration des données en raison de leur méconnaissance ou d'un manque de formation.
•  L'impact : Les incohérences qui en résultent dans la structuration des données entravent les efforts de collaboration, entravent le partage efficace des données et perturbent la mise en œuvre d'analyses standardisées. Pour combler cette lacune, il faut des initiatives de formation ciblées et un changement culturel vers l'adoption de méthodologies de données structurées.

Intégrer et cartographier les données

• Le défi: Cartographier les connaissances biologiques à partir de données implique la représentation de concepts, de relations et de processus biologiques complexes dans un format exploitable par ordinateur. Le développement de représentations de connaissances interprétables et riches en sémantique nécessite une expertise du domaine, des cadres ontologiques et des techniques de traitement du langage naturel pour capturer et formaliser efficacement les connaissances biologiques.
•  L'impact : La résolution des problèmes liés à la cartographie des données des sciences de la vie permet d'accroître l'efficacité de l'analyse des données, de normaliser les méthodologies et d'améliorer l'accès à divers ensembles de données, favorisant ainsi une découverte scientifique et une collaboration accélérées.

La solution aux problèmes de gestion des données et de cartographie

Un mélange stratégique de solutions technologiques, d'efforts de normalisation et d'initiatives de formation ciblées devient impératif pour relever ces défis. Seule une structuration méticuleuse des données permet aux laboratoires de libérer le plein potentiel de leurs activités de recherche, ouvrant ainsi la voie à de nouveaux horizons dans les domaines des sciences de la vie et de la biotechnologie. Cette approche globale garantit que les données des laboratoires de sciences de la vie et de biotechnologie sont structurées de manière optimale, ce qui favorise une interprétation, une collaboration et une innovation significatives.

Les plateformes de laboratoire numériques, telles que celles proposées par eLabNext, permettent aux chercheurs d'adopter une approche globale de la structuration, de l'intégration et de la gestion des données. Contactez-nous dès aujourd'hui pour en savoir plus !