Ti viene in mente un ambiente di calcolo statistico, quando pensi alle tecnologie salvavita? Eppure gli ambienti di calcolo statistico (Statistical computing environment, SCE) sono determinanti per accelerare le scoperte scientifiche, in quanto consentono ai ricercatori di gestire, elaborare e analizzare i dati in modo efficiente e rigoroso, mantenendo la massima integrità normativa.
Poiché la ricerca nel campo delle Life Science produce una quantità sempre maggiore e diversificata di dati, disporre di potenti ambienti di calcolo statistico è essenziale per estrarre insight significativi e migliorare la comprensione dei sistemi biologici. Fornendo gli strumenti e l’infrastruttura di calcolo necessari, gli SCE consentono ai ricercatori di scoprire correlazioni clinicamente rilevanti, di identificare potenziali target terapeutici e di sviluppare nuove diagnosi e relativi trattamenti in base ai dati.
Ma con così tanti SCE sul mercato, come fanno le organizzazioni a sapere se stanno lavorando sulle piattaforme più efficaci e produttive? Come possono fidarsi delle analisi e dei risultati, visto che devono produrre sviluppi terapeutici tangibili che migliorino la vita dei pazienti su scala globale?
Come per gli insiemi di dati osservati durante l'analisi di molecole e terapie, possono esserci un milione di endpoint diversi per rispondere a queste domande. Ma per ottenere le risposte migliori con il minor numero di eventi avversi gravi (e pensi sia facile?), ecco cinque cose che ogni dirigente d’azienda dovrebbe tenere a mente quando sceglie l’ambiente di calcolo statistico a cui affidare i propri dati:
1. La prima cosa da fare? Garantire la sicurezza dei dati
Nella scelta di un ambiente di calcolo statistico per le Life Science, la privacy e la sicurezza dei dati devono essere una priorità assoluta. I dati delle Life science contengono spesso informazioni sensibili che è necessario proteggere, in conformità alle linee guida e alle normative di legge (ad esempio, l’Health Insurance Portability and Accountability Act e il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati). Non è una notizia “fresca di stampa”, ma è un promemoria utile a tutti. Ed è la base per un SCE valido, utilizzabile, sostenibile e auditabile.
Assicurati di scegliere un ambiente di calcolo statistico che preveda il controllo degli accessi in base ai ruoli, la tracciabilità degli utenti e dei protocolli di sicurezza per l’archiviazione e la trasmissione dei dati. Anche lo svolgimento regolare di audit sulla sicurezza e l’adeguamento delle certificazioni agli standard di sicurezza del settore possono contribuire a mantenere alti i livelli di protezione dei dati. Se un’organizzazione dispone di un SCE certificato, è consigliabile approfondire e valutare le differenze rispetto a quelli non certificati, basando quindi le proprie scelte non solo sull’attuale assetto organizzativo, ma anche sul piano di sviluppo futuro dei propri prodotti. Come recita un vecchio adagio, fai le cose per bene la prima volta e non dovrai tornarci su.
2. Dati al sicuro, ma ugualmente disponibili? L’accessibilità è essenziale.
È qui che occorre trovare un equilibrio: scegliamo la sicurezza o la capacità di integrare in modo aperto? Per troppo tempo gli ambienti di calcolo statistico hanno imposto “l’una o l'altra opzione”, lasciando le organizzazioni vulnerabili di fronte alle sfide della sicurezza e limitando altresì la loro capacità di integrarsi con altre piattaforme. Ma quando sono in gioco i progressi delle scienze connesse alla salute, questo è semplicemente inaccettabile.
Per garantire la solidità dell’analisi a lungo termine, occorre scegliere un ambiente di calcolo statistico in grado di integrarsi perfettamente con i sistemi operativi e i flussi di lavoro esistenti, per evitare potenziali interferenze con la ricerca. Ciò può includere la compatibilità con linguaggi di programmazione come SAS, R e Python e il supporto per librerie, pacchetti e chiamate API rispetto ai vari sistemi correlati. La facilità di condivisione dei dati tra diversi strumenti e piattaforme è essenziale per una collaborazione efficiente e per la riproducibilità dei risultati della ricerca nel campo delle Life Science.
E se questo punto chiave ti ha già convinto, allora sappi che SAS offre un SCE che soddisfa tutti i requisiti.
3. Ha funzionato! Ma ora replicarlo (e spiegarlo) è una bella sfida
Hai raggiunto i tuoi obiettivi di analisi e trovato le soluzioni alle sfide più difficili di sempre, ma hai ottenuto un risultato diverso quando hai eseguito l’analisi per la seconda volta. Com’è possibile? Purtroppo questa storia è comune a molte organizzazioni che non dispongono di un ambiente di calcolo statistico stabile e affidabile.
La riproducibilità e la trasparenza sono indispensabili per mantenere il rigore scientifico e la credibilità della ricerca nel settore delle Life Science. Sfortunatamente, con alcuni programmi di analisi, i tuoi risultati potrebbero variare nel corso del tempo, a causa del rilascio di nuovi pacchetti per l’analisi dei dati. Senza una compatibilità comprovata e garantita con le versioni precedenti, il tuo SCE potrebbe produrre risultati imprecisi.
Ambienti di calcolo statistico potenti contribuiscono agli obiettivi di riproducibilità e trasparenza, fornendo ai ricercatori gli strumenti per documentare i flussi di lavoro seguiti nell’elaborazione e nell’analisi dei dati, condividere il codice e garantire la coerenza tra i diversi studi. Inoltre, promuovendo la diffusione di strumenti, metodi e formati di dati standardizzati, gli SCE facilitano la riproduzione e la convalida dei risultati della ricerca, con l’effetto di rafforzare la base di prove a sostegno dei progressi nelle Life Science.
In presenza di un ambiente di calcolo statistico che garantisca robustezza, sicurezza e interoperabilità, possiamo essere certi che i risultati ottenuti sono chiari, spiegabili e a prova di errore a ogni esecuzione.
4. È fantastico, ma nessuno può usarlo
Quando leggiamo articoli sulla democratizzazione dell’accesso agli analytics e alla data science, spesso non ci rendiamo conto di quale sia la reale portata di questo approccio. Inoltre, nel settore delle Life Science, non sono pochi gli ambienti di calcolo statistico rivelatisi quasi impossibili da gestire.
Abbassando le barriere all’ingresso per accogliere anche chi ha competenze informatiche limitate, gli SCE incoraggiano una gamma sempre più diversificata di ricercatori a impegnarsi nella ricerca basata sui dati. Questa inclusività può contribuire a promuovere l’innovazione nelle Life Science, integrando prospettive e idee più ampie. Oltretutto, gli ambienti di calcolo statistici basati su cloud possono fornire ai ricercatori potenti capacità computazionali anche in contesti con risorse limitate, incoraggiando la collaborazione su scala globale. Anche se gli statistici rimarranno gli esperti e gli utenti principali degli SCE, la capacità di fornire insight spiegabili a risorse provenienti da altri campi e di garantire l’allineamento scientifico è la chiave per accelerare il progresso.
5. Scegli l’ambiente di calcolo statistico pensando al presente e al futuro
Il futuro delle Life Science è incentrato sull’intelligenza artificiale, gli advanced analytics e il machine learning. Per rimanere all’avanguardia e garantire che la ricerca sia significativa, l’ambiente di calcolo statistico deve essere costruito pensando al futuro.
Molti SCE forniscono ai ricercatori una piattaforma per sviluppare, addestrare e distribuire modelli di AI e di ML e, sfruttando il loro potenziale, scoprire schemi nascosti ed elaborare previsioni a partire da dati biologici complessi. Fornendo gli strumenti e le risorse necessarie per la ricerca sull’AI e sul ML, gli SCE facilitano lo sviluppo di approcci computazionali innovativi che possono rivoluzionare le Life Science e portare alla scoperta di nuove terapie e diagnosi.
