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Schöpfen aus dem Datenpool

25.04.2023

Data Sharing in der klinischen Forschung: LMU-Wissenschaftler koordinieren ein europäisches Programm zu spezialisierter Doktoranden-Ausbildung.

Bis ein Medikament am Markt ist, braucht es umfangreiche klinische Studien, die Massen auch später brauchbarer Daten liefern. | © IMAGO / Imagebroker

Die medizinische Forschung ist immer stärker datengetrieben, da klingt die Idee einleuchtend und naheliegend: Daten aus klinischen Studien sind eine reichhaltige Quelle klinischer Informationen, sagt Medizininformatiker Professor Ulrich Mansmann. Sie ließen sich doch womöglich viel breiter und von viel mehr Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern nutzen als denen, die mit der ursprünglichen Untersuchung und Erfassung zu tun hatten. Das Material dürfte dafür prinzipiell gut geeignet sein. Es ist in der Regel gut strukturiert und in den Begleitprotokollen klar erläutert. Eine verantwortungsvolle gemeinsame Nutzung solcher Daten birgt große Chancen, den Wert der medizinischen Forschung zu steigern und Verschwendung zu verringern. Kein Wunder, dass Wissenschaft und pharmazeutische Industrie bereits fieberhaft an Modellen arbeiten, nach denen sich die gemeinsame Nutzung von Daten aus klinischen Studien (Clinical Trial Data Sharing, CTDS) organisieren lässt.

Für dieses sich neu entwickelnde Berufsfeld sehen Expertinnen und Experten aus aller Welt einen großen Bedarf an spezifisch ausgebildeten Datenspezialistinnen und -spezialisten. Die EU finanziert darum jetzt im Rahmen des Marie-Skłodowska-Curie-Programms das internationale Doktoranden-Netzwerk „SHARE-CTD: Sharing and re-using clinical trial data to maximise impact“, das diese Lücke zu schließen helfen soll. Mansmann, Direktor des Instituts für Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie (IBE) der LMU, koordiniert das Projekt, an dem Institutionen aus sechs europäischen Ländern sowie den USA und Kanada beteiligt sind. Das Netzwerk, so Mansmann, werde das Berufsbild mit seinen innovativen Berufsmöglichkeiten maßgeblich prägen und so zu nachhaltiger Nutzung von Big Data in der Medizin beitragen.

Schwerpunkte der Ausbildung sind Fragen der Transparenz klinischer Studien und reproduzierbarer Forschungspraktiken, der technischen und rechtlichen Voraussetzungen des Data Sharings, der Qualität der Daten und des sicheren Umgangs damit. Zunächst sollen elf Doktorandinnen und Doktoranden, verteilt auf die beteiligten Einrichtungen, ausgebildet werden.

Mehr zum Thema: Ulrich Mansmann, Clara Locher, Fabian Prasser et al.: Implementing clinical data sharing requires training a new generation of biomedical researchers. Nature Medicine, 2023

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