公衆衛生

科学分野:

• 老年医学
• 神経科学
• データサイエンス

背景:

• 分散型の認知症研究プラットフォームは、データの発見と再利用を妨げます。
• 研究者は、複数のサイトをナビゲートし、手動でメタデータをコンパイルすることに課題に直面しています。
• Dementias Platform Australia、Dementias Platform UK、ADDIなどの既存のプラットフォームは、FAIRデータ原則を強調していますが、統一されたアクセスが欠けています。

研究 の 目的:

• 複数のプラットフォームにわたる認知症研究データセットを探索および比較するための統合ソリューションを開発すること。
• 認知症研究におけるデータの検索性、アクセス性、相互運用性、再利用性 (FAIR) を強化すること。
• プラットフォーム間の協力と分散型分析を促進すること。

主な方法:

• オープンソースのR ShinyアプリケーションであるGlobal Ageing and Dementia Study Explorer (GLADSE) を開発しました。
• C-SURVデータモデルのテーマとドメインを使用してメタデータを収集および標準化しました。
• モジュール性とスケーラビリティのために、golemフレームワークの下でR Shinyモジュールを使用してGLADSEを構築しました。

主要な成果:

• GLADSEはメタデータの探索を一元化し、プラットフォーム間のデータセットの直接比較を可能にします。
• このツールは、フィルター、視覚化、レポート生成を備えたインタラクティブなダッシュボードを提供します。
• 初期のフィードバックでは、データ発見、プラットフォーム間の協力、および分散型分析機能の向上が示されています。

結論:

• GLADSEは、データをFAIRにし、協力を促進することにより、認知症研究を進歩させます。
• 今後の開発には、測定レベル、画像、ゲノムメタデータの組み込みが含まれます。
• このツールは、研究インフラストラクチャへの公的投資を最大化し、認知症の理解と治療の進歩をサポートします。