Hintergrund

Das Forschungsdatenmanagement gewinnt zunehmend an Bedeutung. Hintergrund ist die Erkenntnis, dass viele bislang als qualitativ hochwertig geglaubte wissenschaftliche Arbeiten bei genauerer Untersuchung nicht nachvollzogen werden können. Das Forschungsdatenmanagement ermöglicht dagegen, die eingeflossenen Datenquellen mit klarer Herkunft, Zeitstempel, Autorenschaft etc. nachzuweisen.

Verknüpfung erhobener Daten

Auf Seiten der Datenquellen, z. B. klinische Studien, Register und Kohorten oder Biobanken, wurden bei zahlreichen elektronischen Krankenakten in deutschen Krankenhäusern Ansätze zur Wiederverwendung der darin gespeicherten Daten für Forschungszwecke im Rahmen einer Sekundärnutzung klinischer Daten entwickelt und erfolgreich angewendet. Diese phänotypischen Daten werden zunehmend aus der Grundlagenforschung mit Hochdurchsatz-Analysen von Patientenproben aus den sogenannten Omics-Disziplinen ergänzt. Nur die Verknüpfung der umfangreichen Ergebnisse solcher Omics-Analysen mit den klinischen Phänotypdaten durch ein erfolgreiches Forschungsdatenmanagement erlaubt aber, das volle wissenschaftliche Potential dieser Daten zu heben.

Genau diese Integration stellt nach wie vor eine große Herausforderung in der biomedizinischen Informatik dar. Auch wenn bereits erste Werkzeuge bzw. generische Integrationsplattformen verfügbar sind, so zeigt doch ein erster Vergleich, dass noch Raum für Weiterentwicklungen besteht, insbesondere hinsichtlich der Anforderungen des Datenschutzes und der Interoperabilität.

Kombination von Werkzeugen erfordert Qualitätssicherung

Die ganze Verarbeitungskette von der Extraktion der verschiedenen Daten aus den jeweiligen Quellsystemen bis zur Analyse und Auswertung der Daten kann im biomedizinischen Umfeld mit der Kombination verschiedener Werkzeuge erreicht werden. Allerdings können viele der in der Verbundforschung hierfür eingesetzten Werkzeuge noch nicht die erforderliche Datenqualität und Reproduzierbarkeit von Analyseergebnissen garantieren. Im Zuge eines erfolgreichen Forschungsdatenmanagements und damit der Qualitätssicherung und Validierung der einzelnen Systeme in der Verarbeitungskette sind insbesondere auch die Schnittstellen zwischen den einzelnen Systemen im Sinne der guten wissenschaftlichen Praxis einer Qualitätssicherung zu unterziehen.