Pētnieks U. Bērziņš: Ar sakārtotu sistēmu iespējams paātrināt biomedicīnas datu apmaiņu

Ar biomedicīnas datiem ir grūti dalīties, ņemot vērā daudzās datu regulas – GDPR, HIPAA u.c. Lai ar datiem varētu dalīties un tos izmantot pētniecībā, nepieciešama pacientu piekrišana, kas ir neatņemama daļa no procesa. Nepieciešamība pēc personalizētiem datiem, vienlaikus saglabājot privātumu, ir viens no izaicinājumiem pētniecības un informācijas apmaiņas procesā. „Piemēram, runājot arī par Covid-19 situāciju, ir sarežģīti informāciju par saslimstības gadījumiem iegūt pietiekami ātri dažādu valstu, reģionu vai pilsētu mērogā. Tas traucē pētniekiem savilkt kopsaucējus un saprast, kura, piemēram, būtu tā vieta, kur varētu izmēģināt vakcīnu,” skaidro U. Bērziņš.

Viens no mērķiem pētījuma gaitā bija risināt šo problēmu un piedāvāt veidus, kā uzlabot sadarbību un paātrināt gan biomedicīnas datu izmantošanu, gan izpētes procesu. Lai problēmu risinātu, pētnieki izstrādā rīku kopu, ar kuru palīdzību veiksmīgi datus varētu atrādīt, saglabājot anonīmitāti, savukārt tad, ja savstarpēji būtu arī vienošanās, iesaistīt pacientus un lūgt viņu piekrišanu.

Svarīgi ieskicēt arī tēmu par datu maskēšanu. „Ir divi veidi – pseidonimizācija un anonimizācija. Pirmais cilvēkiem bieži nepatīk, jo pseido- neizklausās līdz galam leģitīmi, tāpēc industrija iet to ceļu, ka datus pilnībā anonimizējam. Tas nozīmē, ka nevienā brīdī neparādītos ne kādi identifikatori, tikai ieraksti par attiecīgajām diagnozēm, veiktajiem testiem un to rezultātiem. Un pat ja šie ieraksti iegūti, nav noteicams, uz kuru cilvēku tas attiecas. Izmantojot anonimizētus meta-datus, spējam jebkurai institūcijai iedot iespēju droši un viegli atrādīt datus vai/un pacientus savā paspārnē sadarbības partneru meklēšanai,” stāsta pētnieks.

Parasti organizācijām ir savi ekseļi, datubāzes vai citas datu lapas ar dažādiem pacientu datiem – svars, vecums, augums, testi u.c. rezultāti. Turklāt katrai organizācijai tām ir savs formāts un vēsturiskie rīki, kas šos datus izpauž dažādi. Pirmais pētnieku solis bija uzģenerēt transformācijas rīkus, kas datus pārveidotu vienā kopīgā formātā, ko saprastu sistēma. Savukārt no iegūtā var izgatavot filtru rīkus, ar kuru palīdzību atlasīt konkrētus parametrus. „Apvienojot abus šos soļus, varam iegūt lietotāja interfeisu, kuru var izmantot zinātnieki pētniecībai. Piemēram, ja interesē krūts vēža riska faktori, iespējams atlasīt cilvēkus, kuriem bijusi biopsija, ir kaut kāda fiziskā aktivitāte, un uzreiz var redzēt, cik daudz tādu cilvēku organizācijā pieejami,” stāsta U. Bērziņš. Pēc tam pētnieki atlasītās grupas parametrus var iesūtīt organizācijām, kas savukārt spēj iegūt personalizētus datus, kā arī iesaistīt pacientu kohortas.

Pētnieks stāsta, ka tāda sistēma ir strādājošs prototips, ko jau izmanto vairāk nekā 20 biomedicīniskās iestādes visā pasaulē, tāpēc iegūti jau pirmie secinājumi. Zinātnieku komanda secinājusi, ka šādu datu sagatavošana prasa laiku, turklāt šobrīd institūcijām ir jāstrādā pie vienotā metadatu koncepta izmantošanas, izveidojot globālo metadatu standartu jeb visiem nav vienādu pierakstu. Bet pie ieguvumiem pieskaitāma iespēja veikt reāllaika pacientu vai/un datu identificēšanu, saglabājot privātumu un nodrošināt iespēju jauno sadarbības projektu palaišanai zinātniskām grupām visā pasaulē.

25. septembra pēcpusdienā LU telpās jau otro gadu pēc kārtas norisinājās atklājumu un inovāciju pasākums “LU Jauno tehnoloģiju un inovāciju diena”, kur vienuviet satikās gan mundrākie pētnieku prāti, gan inovatīvāko ideju autori. Ievērojami liels LU pētnieku skaits piedalījās “Zināšanu agorā”, kas bija viena no nozīmīgākajām pasākuma daļām.

“Zināšanu agora” bija iespēja pētniekiem 6 minūšu laikā iepazīstināt un ieinteresēt plašāku sabiedrības loku ar nesen veiktu vai jau sāktu inovatīvu pētījumu tehnoloģiju, dažādu procesu un dzīves kvalitātes uzlabošanas jomā.

Šogad “Zināšanu agorā” izskanēja teju 60 dažādi pētījumi, kas aktualizēja jautājumus par mikroorganismu kolekcijas attīstību, Saules sistēmu, nanomateriāliem, bioekonomiku, magnētiskiem paātrinātājiem, materiālu atmiņu, gēnu datiem, kā arī par risinājumiem demogrāfijas, dažāda veida izglītības, ekosistēmas un medicīnas jomās.