Superar los desafíos de la gestión de datos en la investigación oncológica: lecciones de un NHS, la industria, la...

Área de la Ciencia:

• En el campo de la oncología
• La genómica
• Ciencia de los datos

Sus antecedentes:

• El avance de la investigación en oncología requiere la integración de datos genómicos y multimodales a gran escala.
• Los desafíos en el almacenamiento, el intercambio y la gobernanza de los datos impiden la utilización efectiva de estos datos.
• Un proyecto multi-sitio, transversal del Reino Unido, destinado a optimizar el uso de datos multimodal en la investigación oncológica.

Objetivo del estudio:

• Compartir experiencias y proporcionar recomendaciones para permitir y optimizar el uso de datos multimodales en la investigación oncológica.
• Abordar los desafíos en el almacenamiento, el intercambio y la gobernanza de conjuntos de datos genómicos a gran escala.
• Desarrollar una estrategia sólida de gestión de datos a través de un enfoque colaborativo de múltiples partes interesadas.

Principales métodos:

• Se adoptó un enfoque de colaboración en el que participaron los fideicomisos del NHS, la industria, las nuevas empresas y los socios académicos.
• Se seleccionó una arquitectura de lago de datos como un repositorio centralizado y seguro para diversos conjuntos de datos.
• Los factores clave como el almacenamiento de datos, el control de acceso, la propiedad y la gobernanza de la información influyeron en la selección e implementación de la solución.

Principales resultados:

• El lago de datos facilitó el almacenamiento seguro, compatible y federado de datos genómicos y clínicos a gran escala.
• La participación temprana de las partes interesadas y los marcos claros de gobernanza de los datos fueron cruciales para una implementación exitosa.
• La alineación de las soluciones técnicas con los requisitos de gobernanza, seguridad y accesibilidad entre los diversos socios fue esencial.

Conclusiones:

• La gestión eficaz de los datos multimodales en oncología requiere una planificación proactiva, la participación de múltiples partes interesadas y una gobernanza sólida.
• El modelo de lago de datos ofrece un método escalable y compatible para la investigación segura y colaborativa de datos genómicos.
• Este enfoque sirve como modelo para futuras iniciativas de oncología de precisión.