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Damit aus Daten Ergebnisse werden

Viele Laborbücher sind inzwischen als Datenbank digital erfasst. Somit sind die Forschungsdaten per Cloud jederzeit mobil abrufbar.

Excel-Tabellen, Notizen in Laborbüchern und einzelne Dateien auf vielen verschiedenen Computern und Servern. So sehen auch heute Dokumentation und Ergebnissicherung im Alltag vieler Labore aus. Der Biologe Frederique Wieters und seine KollegInnen in der Arbeitsgruppe „Neuroimaging und Neuroengineering des experimentellen Schlaganfalls [1]“ der Universität zu Köln haben nun eine bereits vorhandene Datenbank weiterentwickelt, um die Dokumentation von Forschungsergebnissen zu verbessern und die Sicherheit der Daten zu gewährleisten. Damit tragen sie gemäß dem 3R-Prinzip [2] dazu bei, die Reproduzierbarkeit von Tierversuchen zu erhöhen und die Zahl der Versuchstiere zu verringern.

Gastbeitrag von Frederique Wieters

In der Forschung fallen durch die Verwendung immer komplexerer Methoden und umfänglicherer Experimente immer mehr Daten an. Die Verwendung von Laborbüchern oder Excel-Tabellen kann mit dieser Entwicklung oft nicht mehr mithalten. Laborbücher haben zusätzlich den Nachteil, dass teilweise nur der Autor selbst deren Inhalt vollständig zu verstehen vermag. Laborbücher können zudem verloren gehen oder beschädigt werden.

Ähnlich verhält es sich mit Excel-Tabellen, denen bei unzureichender Sicherung der unwiderrufliche Verlust der Daten droht. Eine weitere Schwachstelle liegt zudem darin, dass sie jeder individuell gestalten bzw. absichern kann. Somit ist nicht einmal in der gleichen Forschungsgruppe eine

[3]

Frederique Wieters ist Doktorrand in der Neurologie des Universitätsklinikums Köln. Foto privat

Reproduzierbarkeit, also das Nachstellen der Versuche, gewährleistet.

Elektronische Laborbücher (ELN) werden inzwischen als Alternativen zu Laborbüchern und Excel-Tabellen immer beliebter. Die Daten aus den meisten ELN können jedoch nicht gut miteinander verknüpft werden.

Hier kommen dann die Datenbanken ins Spiel. Sie bilden momentan die einzige Möglichkeit, Daten in großem Umfang geordnet zu speichern, miteinander zu verknüpfen und für viele Mitarbeitende zugänglich zu machen. Hinzu kommt die Sicherung der Daten per Cloud oder auf einem eigenen Server. Das ist unter anderem für die Reproduzierbarkeit der Versuche zu einem späteren Zeitpunkt erforderlich („Nachnutzbarkeit“). Durch moderne Sicherungsverfahren können – anders als zum Beispiel bei der Verwendung der klassischen Laborbücher ­– die Daten größtenteils vor Missbrauch, Diebstahl, Schaden oder Brand geschützt werden.

Nicht zuletzt aus diesem Grund haben die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) [4], das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) [5] oder die EU bei ihrem Horizont 2020-Programm [6] bei einigen Förderanträgen die Verwendung von Datenbanken als Voraussetzung bzw. als zusätzlichen Bonus anerkannt.

Hemmnisse vor Forschungsdatenbanken

Viele Forschende vertreten allerdings die Ansicht, dass ihre Daten nur ihnen gehören und daher niemand sonst Zugriff auf diese Daten haben dürfe. „Nur ich verstehe meine Daten“, „Andere könnten Fehler finden“ oder „Andere forschen zu Aspekten, die ich auch bearbeiten möchte“, lauten in diesem Fall oftmals die Argumente. Es ist nachvollziehbar, dass WissenschaftlerInnen ihre Daten nicht einfach so preisgeben wollen, da für die Erstellung dieser Daten viel Zeit, Arbeit und Leidenschaft notwendig waren. Allerdings könnten andere Forschungsgruppen diese Daten eventuell anders (unterschiedlicher Betrachtungswinkel, zum Beispiel aus einem fachfremden Bereich) oder besser (mehr Rechenkapazität, andere Modelle) auswerten.

Im Bereich der Medizin kommt es zu einer besonderen Herausforderung, denn hier ist der Schutz persönlicher Interessen von besonderer Bedeutung. Zu diesen zählen Personenbezug von Phänotypen, multi-„omics“-Daten (also Messwerte aus verschiedenen Teilgebieten der Biologie wie zum Beispiel Genome, Mikrobiome, oder Proteine), biologisches Material, Pflicht der Anonymisierung sowie deren gesetzliche Aufbewahrungsfristen (minimal/maximal). Bei Patientendaten spielen zusätzlich die ärztliche Schweigepflicht, Landesdatenschutzgesetze, Gesetze zur wissenschaftlichen Sicherung der Krankenhäuser und das Urheberrecht, ethische Aspekte, komplexe Regelwerke bezüglich Klinischer Studien [7] („gute klinische Praxis [8]“) und der Schutz kommerzieller Interessen (Innovationsschutz) eine wichtige Rolle.

Die Gesamtheit all dieser Aspekte mag viele WissenschaftlerInnen abschrecken, Datenbanken zu nutzen. Allerdings kann eine Publikation der reinen Forschungsdaten den Vorteil haben, dass dadurch die Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Sichtbarkeit der eventuellen späteren Publikation der Forschungsergebnisse in einer Fachzeitschrift mit Qualitätskontrolle [9] erhöht wird. Die meisten WissenschaftlerInnen werden aus öffentlichen Geldern, das heißt letztendlich durch Steuerzahler oder gemeinnützigen Stiftungen finanziert. Auch aus diesem Grund sollten die Daten sicher aufbewahrt und das Auffinden zu einer eventuellen Nachnutzung für alle erleichtert werden.

Datenbanken für Tierversuche

Alle Forschungsdaten sind wichtig. Allerdings würde ich die Bedeutsamkeit von Versuchen, die an Tieren durchgeführt werden, noch ein wenig höher bewerten, denn für diese Experimente wurden Tiere Risiken, Ängsten oder Schmerzen ausgesetzt. Aus diesem Grund hat unsere Gruppe mittels kommerzieller Software, eine Datenbankstruktur aufgebaut [10], die für Tierversuche und ex vivo Versuche, also Versuche an isolierten Organen oder Gewebe aus einem lebenden Organismus, verwendet werden kann.

Der grundlegende Ansatz dabei war, dass wir eine Vielzahl von unterschiedlichen Tierversuchen (wie Operationen, Verhaltenstests, Elektrophysiologie, Optogenetik oder Magnetresonanztomographie) und viele ex vivo Verfahren (etwa Immunhistologie oder Tissue Clearing) verwenden können. Diese Verfahren werden in verschiedenen Laboren und von mehreren Kollegen angewandt und produzieren unterschiedlichste Datentypen (Videos, Bilder, Zahlenlisten, etc.), was sich nicht mit einer Excel-Tabelle oder eines Laborbuches abbilden lässt. Diese Datenbank ermöglicht von Beginn an die individuelle Nachverfolgung einer Maus (Geburtsdatum, Züchter, Genotyp), über deren Verwendung in Experimenten (Wann, wo und von wem wurden die Experimente durchgeführt und mit welchen Einstellungen?), bis hin zur Verwendung von Gewebe in ex vivo Versuchen in der Histologie (Welcher Antikörper wurde in welcher Konzentration auf dem jeweiligen Gewebeschnitt verwendet?).

Da es sich bei der Datenbank um eine Cloud-basierte Lösung handelt, kann man sie von unterschiedlichen Endgeräten (Laptop, PC, Smartphone-App) von überall ansteuern und auf die Daten zugreifen. Die Einsehbarkeit ist individuell gestaltet, so ist zum Beispiel eine Verblindung [11] einzelner Experimentatoren möglich, die Einträge können mit anderen geteilt werden. Die Rechte zur Eingabe, Veränderung oder Löschung von Daten können dabei nutzerspezifisch definiert werden, um eine eventuelle Veränderung der Daten durch nicht Befugte zu verhindern und verblindetes Arbeiten (Tiergruppe im Experiment geschützt) ermöglichen.

Ein weiterer Vorteil unseres Ansatzes ist die individuelle Veränderbarkeit der Datenbank, die keinerlei IT-Kenntnisse voraussetzt. Neue Eingabefelder können schnell eingefügt und direkt mit den bestehenden Daten verknüpft werden.

Automatisierung dank Datenbank

Bei allen Tierversuchen muss der Gesundheitsstatus der Tiere regelmäßig überwacht und bewertet („gescored“) werden. Diese „Scoresheets“ mussten bisher immer analog auf Papier ausgefüllt und dann abgeheftet werden. Auch diese Daten werden in unserer Datenbank dem jeweiligen Tier zugeordnet und direkt berechnet (Wie hoch ist der Score nach einer Operation?). Erhöht sich der Score, erhalten die WissenschaftlerInnen automatisch eine Mitteilung, dieses Tier besonders zu begutachten oder im Falle einer Überschreitung des Abbruch-Scores das Tier von seinem Leid zu erlösen.

Zur Dokumentation für die Behörden, können die Daten mit den jeweiligen Behandlungen und Eingriffen an dem jeweiligen Tier (Wer hat an welchem Tag das Tier behandelt, Daten aufgenommen, etc.?) ausgedruckt werden.

Komplexe Versuche sind ohne Datenbank nicht mehr vorstellbar

Nach unserer mehrjährigen Entwicklung und Verwendung der Datenbank sind wir der Meinung, dass komplexe Studien (mehrere Nutzer, Techniken, Kooperationen, Behandlungsgruppen) ohne Datenbanken nicht mehr adäquat durchführbar sind. Zu groß ist die Anfälligkeit für Fehler, wenn die Dokumentationen lediglich durch Laborbücher oder durch lokal gespeicherte Excel-Tabellen erfolgen. Die ethische Verantwortung für die Tiere und den Nutzen der Versuche sollte allen Beteiligten vor Beginn eines jeden Tierversuches klar sein. Deshalb sollte die Verwendung von Datenbanken für Durchführung und Analyse von Tierversuchen zum Standard werden, denn durch sie lässt sich der Erkenntnisgewinn aus den gewonnenen Daten maximieren, der Nutzen also vergrößern, und gleichzeitig der Tierschutz verbessern.

Frederique Wieters ist Doktorand in der Neurologie des Universitätsklinikums Köln  und engagiert sich nebenbei ehrenamtlich im gemeinnützigen Verein Pro-Test Deutschland e.V [12].