wega virtual breakfast: Die Reise zu F.A.I.R.-Daten
in klinischen R&D - Anwendungsfällen
FAIR - Findable, Accessible, Interoperable, Reusable [1]
Date:
18. Juni 2020 09:00 - 10:30
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Zeitplan:
09:00 - 09:10
Vorstellung (Daniel Domine, PhD and Christian Wattinger, PhD, wega)
09:10 - 09:35
Talk 1 - Die Reise zu F.A.I.R.-Daten - Ewa Jermakowicz (Roche)
09:35 - 10:00
Talk 2: Verwaltung des Lebenszyklus von biomedizinischen Daten für das Swiss Personalized Health Network (SPHN) - Prof. Dr. Patrick Ruch (HEG/HES-SO Genf und Schweizerisches Institut für Bioinformatik)
10:00 - 10:30
Virtuelles Frühstück mit Q&A
Zusammenfassung
Vortrag 1: Die Reise zu den FAIR-Daten
F.A.I.R.ness der Daten wurde für viele Unternehmen zum strategischen Thema. Aber wie können wir eine Strategie in ein lebendiges Modell umsetzen, das nachhaltig ist?
Kleine Datenmengen liegen in Rechenzentren, die aufgrund mangelnder Auffindbarkeit, Zugänglichkeit oder mangelnden Verständnisses ihres Kontextes nie wieder verwendet werden. Die Herausforderung beginnt ganz am Anfang, wenn die Teams die zu erhebenden Daten planen und verfolgt ihren gesamten Lebenszyklus.
Um erfolgreich zu sein, müssen wir ganzheitlich denken und leicht nachvollziehbare Mechanismen einführen, um sicherzustellen, dass alle neuen Daten den F.A.I.R.-Prinzipien entsprechen. Aber was sollen wir mit Daten tun, die wir bereits haben? In diesem Vortrag erfahren Sie mehr über die Reise, um Daten F.A.I.R. zu machen - sowohl respektiv als auch prospektiv.
Vortrag 2: Management des Lebenszyklus biomedizinischer Daten für das Swiss Personalized Health Network
Wir werden darüber berichten, wie die FAIR-Vereinigung im Rahmen des Swiss Personalized Health Network (SPHN), einer schweizweiten Initiative zur Förderung der personalisierten Gesundheit, eingesetzt wird.
Die Präsentation stellt dem Leser die Hauptziele von BioMedIT vor, d.h. die IT-Infrastruktur, welche die SPHN-Initiative unterstützt.
Anschliessend stellen wir das Design der BioMedIT-Dienste vor, wobei der Schwerpunkt auf dem Datensatzkatalog liegt: eine Reihe von Diensten zum Sammeln, Suchen und Abrufen von SPHN-generierten Daten. Es wird über die Evaluierung der aktuellen Datensatzsuchmaschine berichtet, die auf dem BioCADDIE-Benchmark (einer großen Datensammlung) getestet wurde.
Unsere Referenten:
Ewa Jermakowicz
Ewa Jermakowicz ist IT-Geschäftspartnerin im Scientific Decision Support Network bei Roche, das Biometrie und umfassendere Produktentwicklungsaktivitäten unterstützt.
Derzeit konzentriert sie sich auf Prozesse und Tools zur Unterstützung der FAIRifizierung klinischer Studiendaten.
Als IT-Leiterin implementiert sie eine Plattform, die die Aggregation klinischer Daten mit molekularen, genomischen und digitalen Biomarkern für verschiedene Therapiebereiche ermöglicht, um die wissenschaftlichen Daten von Roche zur Unterstützung der Reverse Translation voll auszuschöpfen.
Vor dieser Position war sie als IT-Projektmanagerin tätig und leitete eine Reihe von globalen Millionenprojekten im Bereich klinischer und realer Daten. Sie ist seit 10 Jahren im Unternehmen tätig und verfügt über Erfahrung in einem globalen Finanzinstitut.
Prof. Dr. Patrick Ruch
Prof. Dr. Patrick Ruch ist Professor und Forschungsleiter an der HEG/HES-SO Genf (Fachhochschule Westschweiz). Er ist außerdem Gruppenleiter und Mitglied des Stiftungsrats des Schweizerischen Instituts für Bioinformatik (SIB), wo er die Elixir-Datenplattform (https://elixir-europe.org/platforms/data) für nachhaltige Kuratierung leitet.
Er promovierte 2002 in Bioinformatik an der Universität Genf. Anschließend hatte er verschiedene Positionen in Unternehmen und öffentlichen Forschungseinrichtungen in Europa (IBM Zurich Research Lab; EPFL Lausanne) und in den USA (National Library of Medicine, National Institutes of Health, Bethesda, MD) inne.
Im Jahr 2008 wurde er Professor für Informationswissenschaft an der HEG Genf, wo er 2019 zum Forschungsleiter ernannt wurde. Er ist Autor von mehr als 100 wissenschaftlichen Originalpublikationen in peer-reviewten Fachzeitschriften.
Seine aktuelle Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von Datenanalysemethoden für die Verwendung hochstrukturierter, semantisch reichhaltiger Datentypen (Wikipedia/DBPedia, molekularbiologische Datenbanken, Ontologien, SPARQL-Endpunkte, ...) und unstrukturierter Inhalte (Literatur, Sequenzen, Patente, ...). Derzeit ist er Vorstandsmitglied und Co-PI der BioMedIT-Infrastruktur, die die IT-Dienste für das Swiss Personalized Health Network hostet.
Quellen
[1] https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18