Projet Pistoia Alliance SEED pour débloquer des données précieuses piégées dans des cahiers électroniques

Science

L'Alliance Pistoia, une alliance mondiale à but non lucratif qui préconise une plus grande collaboration dans la R&D en sciences de la vie, a annoncé aujourd'hui la deuxième phase de son projet d'enrichissement sémantique des données ELN (SEED). Le projet relève le défi auquel la R&D est confrontée à partir des vastes volumes de données expérimentales capturées verrouillées dans des cahiers de laboratoire électroniques (ELN). Ces ensembles de données inutilisables et inexplorables constituent un obstacle important à la transformation numérique ; résultant en des expériences dupliquées et du temps passé à rechercher et à discuter des données. La phase 2 du projet SEED s'appuiera sur le succès de la phase 1 de développement d'une cartographie des relations et d'un prototype de solution agnostique pour l'enrichissement sémantique à utiliser par les fournisseurs d'ELN. Cette solution rendra les données ELN consultables et réutilisables en enrichissant sémantiquement le texte libre dans les ELN avec des métadonnées pour chaque terme pertinent, libérant ainsi sa valeur pour une analyse future et s'alignant sur les principes FAIR. « Actuellement, les sociétés pharmaceutiques ne peuvent utiliser qu'une quantité limitée de données précieuses détenues dans les ELN, même si la technologie sémantique est disponible. Cette situation doit changer, et Pistoia Alliance est dans la position unique de pouvoir réunir plusieurs grandes sociétés pharmaceutiques de manière pré-concurrentielle pour relever le défi », a commenté Gabrielle Whittick, chef de projet et consultante, Pistoia Alliance. « Ce type de collaboration intersectorielle est rendu possible sous l'égide de l'Alliance Pistoia, car chaque membre peut contribuer avec son expérience et ses connaissances acquises et cette contribution partagée entraîne des améliorations dont toute la communauté peut bénéficier. Le projet SEED annotera et enrichira le texte pour le rendre consultable, offrant la possibilité de découvrir de nouvelles connaissances pouvant accélérer la découverte de médicaments et conduire à de nouvelles innovations. Nous demandons maintenant à davantage d'entreprises de s'impliquer et de financer la deuxième phase du projet afin que nous puissions étendre notre travail. » La phase 1 du projet a développé de nouvelles ontologies d'essai standard pour l'ADME, la PD et la sécurité des médicaments qui ont maintenant ont été ajoutés à BioAssay Ontology (BAO), une base de données open source de termes et définitions de métadonnées d'essais courants, et sont disponibles gratuitement pour la communauté des sciences de la vie. Les contributeurs du projet comprennent Pfizer, AstraZeneca, Bristol Myers Squibb, Scibite, Bayer, Biogen, Southampton University, GSK, CDD, Elsevier, Linguamatics, Merck, Sanofi et Takeda. Sanofi, membre de l'Alliance Pistoia, réalise déjà la valeur du projet et prévoit d'aligner ses métadonnées d'analyse ADME avec les nouvelles classes d'ontologie ajoutées par le projet SEED à BAO. Cela rendra les données d'analyse de Sanofi conformes aux principes FAIR. « La motivation qui sous-tend le lancement du projet SEED est de créer un ensemble de normes ouvertes pour structurer les données ELN dans l'ensemble de la pharmacie et des sciences de la vie. La livraison de normes d'essais pharmacocinétiques-pharmacodynamiques (PK/PD) et de sécurité des médicaments a été un début formidable et un avantage exceptionnel pour les nombreux partenaires impliqués, ainsi que pour ceux qui n'ont pas encore rejoint », a commenté Steve Penn, champion du projet SEED et sciences médicinales. Responsable de la stratégie d'information, Pfizer. « Nous cherchons maintenant à augmenter les avantages dans l'ensemble de la pharma, en incorporant des données supplémentaires sous la forme d'attributs, de mappages et d'annotations pour créer des relations entre les classes d'ontologies afin de les décrire et de les définir. Les relations formées entre les objets au sein d'une ontologie et avec d'autres ontologies et/ou standards forment un cadre pour la création d'une ontologie de graphe/graphe de connaissances. Permettant une pléthore d'opportunités associées à l'utilisation de ces normes de données, à la fois pour les données existantes et futures.â

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