학계 및 산업계에서 생명과학 데이터를 FAIR*하게 만드는 것은 해당 부문의 발전을 가속화하는 팀워크를 증진할 것으로 기대
* FAIR : Findable, Accessible, Interoperable and Reusable
- 제약회사, 학계 및 중소기업은 초기 목적을 훨씬 뛰어넘는 가치를 지닌 엄청난 양의 생명과학 데이터를 매일 생성하고 있음
- 그러나 이러한 데이터를 FAIR하게 운영하는 것은 단일 조직 내에서 쉬운 작업이 아님
FAIRplus 프로젝트는 지침 및 도구 등을 통해 확장가능한 프레임워크를 구축함으로써 FAIRification 프로세스를 촉진하고자 함
- FAIRplus 프로젝트는 이미 IMI(Innovative Medicines Initiative) 프로젝트의 공개 데이터와 제약 산업 파트너의 내부 데이터의 FAIR를 향상시켰음
- 제약회사, 학계 및 중소기업의 연구진들은 함께 확장 가능하고 연구 환경에 구애받지 않는 방식으로 데이터를 FAIR하게 만드는 방법을 개발하였음
FAIRplus 프로젝트는 수많은 도구와 리소스를 만들었음
- FAIRification 프레임워크는 비전문가가 FAIRification 프로세스를 시작하도록 돕기 위해, 데이터 소유자와 분석가가 데이터의 FAIRness를 높이기 위해 취해야 하는 단계를 이해하도록 도움
- FAIR Cookbook은 거의 100명의 데이터 전문가가 제공한 80개 이상의 레시피가 포함된 생명과학을 위한 온라인 공개 리소스로 연구자가 데이터를 FAIR하게 만들고 유지하는 것을 도움
- FAIR Cookbook은 호라이즌 유럽 워크프로그램 `23-`24을 통해 지원자들이 이를 사용하도록 권장되고 있음
- FAIR Wizard는 사용자별 FAIRification 요구 사항을 기반으로 유용한 관련 자료를 제안하고 관련자를 위한 솔루션을 설계함
- FAIRplus 데이터세트 성숙도 모델은 의사 결정 및 효과적인 데이터 관리 투자를 안내하며, 지표는 투자 전후 데이터 자산의 FAIRness를 평가함
- 마찬가지로 FAIR-Decide 도구는 제약 환경에서 FAIRification 노력의 비용 편익 분석을 목표로 함
FAIR 원칙의 지속 가능한 이행 보장
- FAIRplus는 많은 간행물을 제작하였으며, 이에는 Nature지에 실린 FAIRification 프레임워크와 FAIR Cookbook을 설명하는 2개의 오픈액세스 기사가 포함됨
- 연구팀은 3개의 혁신 및 중소기업 포럼을 조직하고 웨비나를 개최하였으며, 차세대 FAIRification 전문가를 교육하기 위해 1년 펠로우십 프로그램에 15명의 펠로우를 호스트하였음
- FAIR 펠로우십의 e-러닝 자료는 ELIXIR 교육 자료 플랫폼 TeSS를 통해 재사용할 수 있음
- FAIRplus는 데이터 FAIRness 경쟁의 장을 평준화하였으며, 후속 프로젝트를 통해 연구, 산업, 사회에 대한 FAIRplus의 파급력을 강화할 계획
FAIRplus
- 펀딩 : SOCIETAL CHALLENGES – Health, demographic change and well-being; Innovative Medicines Initiative 2 (IMI2)
- 기간 : 2019.01.01.~2022.12.31.
- 예산 : 약 782만 유로 (EU 지원 400만 유로)
- 총괄 : EUROPEAN MOLECULAR BIOLOGY LABORATORY (독일)
