Wanneer je denkt aan levensreddende technologie, denk je dan aan een statistische computeromgeving? Statistische rekenomgevingen (SCE) zijn essentieel voor het bevorderen van wetenschappelijke ontdekkingen door onderzoekers de mogelijkheid te bieden om gegevens efficiënt en volgens de regels te beheren, verwerken en analyseren, waarbij de integriteit van de regelgeving zo goed mogelijk gehandhaafd blijft.
Aangezien life science onderzoek steeds grotere en meer diverse datasets genereert, is een krachtige statistische rekenomgeving onmisbaar om bruikbare inzichten te verkrijgen en ons begrip van biologische systemen te vergroten. Door de nodige computationele tools en infrastructuur te bieden, stellen SCE's de onderzoekers in staat om klinisch relevante correlaties aan het licht te brengen, potentiële therapeutische targets te identificeren en de datagedreven ontwikkeling van nieuwe diagnostica en behandelingen te stimuleren.
Maar hoe weten organisaties, nu er zoveel SCE's op de markt zijn, of ze met de meest effectieve, productieve platforms werken? Hoe kunnen ze de output en analyses vertrouwen als ze tastbare therapeutische ontwikkelingen moeten produceren die het leven van patiënten wereldwijd verbeteren?
Net als de diversiteit aan datasets waarmee we te maken krijgen bij het analyseren van moleculen en therapeutica, kunnen een miljoen verschillende eindpunten deze vraag beantwoorden. Om echter antwoorden te krijgen met zo min mogelijk ernstige bijwerkingen, zijn er vijf dingen waar je aan moet denken bij het kiezen van de statistische rekenomgeving waaraan je je gegevens toevertrouwt:
1. Als eerste: gegevensbeveiliging
Dataprivacy en -beveiliging moeten een topprioriteit zijn bij het selecteren van een statistische rekenomgeving voor life sciences. Life science gegevens bevatten vaak gevoelige informatie die moet worden beschermd in overeenstemming met richtlijnen en wettelijke voorschriften (bijv. HIPAA en GDPR [General Data Protection Regulation]). Dit is geen “nieuw” nieuws, maar wel een herinnering die we allemaal nodig hebben. Het is het fundament van een solide, bruikbare, levensvatbare en controleerbare SCE.
Wees er zeker van dat de statistische computeromgeving die je kiest gebruik maakt van toegangscontrole op basis van rollen, traceerbaarheid van gebruikers en veilige protocollen voor gegevensopslag en -overdracht. Ook regelmatige beveiligingsaudits en het volgen van industriestandaard beveiligingscertificeringen kunnen helpen om gegevens goed te beschermen. Als een organisatie een gevalideerde SCE aanbiedt, verdiep je dan in het verschil tussen gevalideerde en niet-gevalideerde omgevingen en neem je beslissingen niet alleen op basis van het huidige landschap van je organisatie, maar ook op basis van de toekomstige roadmap van je producten. Zoals het eeuwenoude gezegde luidt, bouw het de eerste keer goed en veilig.
2. Het is veilig, maar is het ook beschikbaar? Transparantie is de sleutel.
Dit is waar de balans om de hoek komt kijken. Kiezen we voor beveiliging of voor de mogelijkheid om open te integreren? Al veel te lang hebben statistische computeromgevingen de optie “of dit, of dat”, waardoor organisaties vatbaar zijn voor beveiligingsproblemen, en tegelijkertijd de mogelijkheid om te integreren met andere platformen beperkt wordt. Wanneer het aankomt op het versnellen van life sciences, is dat simpelweg niet acceptabel.
Om ijzersterke analyses te garanderen voor de lange termijn, moet een statistische rekenomgeving worden gekozen die naadloos kan integreren met je bestaande operationele systemen en workflows om potentiële storingen in je onderzoek te voorkomen. Dit kan onder meer compatibiliteit met programmeertalen als SAS, R en Python inhouden en ondersteuning voor relevante bibliotheken, pakketten en API-aanroepen naar diverse gerelateerde systemen. Het gemakkelijk delen van gegevens tussen verschillende tools en platforms is cruciaal voor efficiënte samenwerking en reproduceerbaarheid in life sciences onderzoek.
En als dit belangrijke punt je al heeft overtuigd, wees dan gerust - SAS biedt een SCE die aan alle voorwaarden voldoet.
3. Het werkt! Maar het reproduceren - en uitleggen - is een uitdaging
Je hebt je analysedoelen bereikt en de antwoorden gevonden voor de grootste uitdagingen ter wereld, maar toen je de analyse voor de tweede keer uitvoerde, kreeg je een andere uitvoer. Waarom gebeurt dit? Dat gebeurt helaas bij veel organisaties zonder een sterke, betrouwbare statistische rekenomgeving.
Reproduceerbaarheid en transparantie zijn belangrijk voor het behoud van wetenschappelijke nauwkeurigheid en geloofwaardigheid in life sciences onderzoek. Helaas kunnen de resultaten van sommige analyseprogramma's in de loop van de tijd afwijken, wanneer er nieuwe pakketten worden uitgebracht om je gegevens te analyseren. Als er geen gegarandeerde, bewezen backward compatibiliteit is, kan je SCE onnauwkeurige resultaten produceren.
Sterke SCE's helpen bij de doelstellingen van reproduceerbaarheid en transparantie omdat ze een omgeving bieden waarin onderzoekers hun workflows voor gegevensverwerking en -analyse kunnen documenteren, code kunnen uitwisselen en consistentie kunnen garanderen tussen verschillende onderzoeken. Door het bevorderen van gestandaardiseerde hulpmiddelen, methoden en gegevensformaten, vereenvoudigen SCE's de replicatie en validatie van onderzoeksbevindingen en versterken ze de kennisbasis voor de ontwikkeling van life sciences.
Met een krachtige, interoperabele, veilige statistische rekenomgeving kun je erop vertrouwen dat de uitkomsten die je ziet bij elke run te verklaren, transparant en foutbestendig zijn.
4. Het is geweldig, maar niemand kan het gebruiken
Wanneer we artikelen lezen over het democratiseren van de toegang tot analytics en data science, verliezen we vaak uit het oog hoe breed dat idee eigenlijk is. En in de statistische rekenomgevingen heeft de industrie meer dan slechts een aantal bijna onmogelijke opties om binnen te werken gezien.
Door de drempel voor onderzoekers met beperkte computationele expertise te verlagen, stimuleren SCE's een meer diverse groep wetenschappers om mee te doen aan datagestuurd onderzoek. Die inclusiviteit kan helpen om vernieuwing in de life sciences te bevorderen door bredere perspectieven en ideeën te integreren. Daarnaast kunnen cloud-gebaseerde SCE's onderzoekers van krachtige rekenhulpbronnen voorzien in een omgeving met beperkte middelen, wat de wereldwijde samenwerking verder bevordert. Alhoewel statistici de primaire experts en gebruikers van een SCE zullen blijven, is de mogelijkheid om verklaarbare inzichten te bieden aan aanvullende bronnen en te zorgen voor wetenschappelijke afstemming cruciaal voor het bevorderen van de snelheid waarmee vooruitgang wordt geboekt.
5. Kies je statistische rekenomgeving voor nu én voor de toekomst
De toekomst van de life sciences is gericht op kunstmatige intelligentie, geavanceerde analyse en machine learning. Om voorop te blijven lopen - en ervoor te zorgen dat je onderzoek relevant blijft - dien je je statistische rekenomgeving te bouwen met de toekomst in gedachten.
Vele SCE's bieden een platform voor onderzoekers om AI- en ML-modellen te ontwikkelen, te trainen en in te gebruiken, waarbij hun potentieel wordt benut om verborgen patronen te onthullen en voorspellingen te doen op basis van complexe biologische gegevens. Door de benodigde tools en middelen voor AI- en ML-onderzoek aan te bieden, faciliteren SCE's ook de ontwikkeling van innovatieve computationele methoden die een revolutie kunnen veroorzaken in life sciences en de ontdekking van nieuwe therapeutica en diagnostica kunnen bevorderen.
