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ヘルスケア
バイオ医療・ゲノム研究プラットフォームを構築する
同意範囲がサンプルの入れる解析を決めます。各コンソーシアム参加機関は自分のコホートだけを見ます。すべての結果は、pullしてもう一度走らせられるパイプラインにたどれます。
テキスト ボックスにアイデアを入力するだけで、AIがそれを構築します。
なぜ共有ドライブは治理インシデント予備軍なのか
ソフィア・ニョロゲ博士は、4つの提携施設からサンプルを集めるトランスレーショナルゲノミクスのグループを率いています。科学は簡単な部分です。難しいのは、心臓研究に同意されたサンプルが無関係な解析に迷い込んではならないこと、施設Bが施設Aのコホートを見てはならないこと、18か月後の結果がそれを生んだ正確なパイプラインへたどれることです。フォルダ規約付きの共有ドライブでは、3つとも約束です。監査で失敗するのは約束です。
Klivは、それらを約束ではなくデータの性質にします。同意範囲はサンプルに付き、ラボミーティングのリマインドには付きません。コホートの壁は行のある場所で実行されます。バリアントコールを生んだ解析は、再イメージ化された誰かのノートPC上のスクリプトではなく、バージョン付き関数です。
ひとつのサンプルが持つもの
科学を説明可能にする治理ルールをそれぞれ持つ5つの記録。
サンプルレコード
アクセッション、提供施設、フリーザー位置、同意範囲。つまり入ってよい研究用途。範囲は参照するメタデータではなく、解析がサンプルに触れる前に読むフィールドです。
同意ゲート
心臓同意に限られた解析は、腫瘍のみの同意サンプルを登録できません。クエリは警告ではなく少ない行を返します。同意撤回は、そのサンプルを将来のすべての実行から外します。
コホートの壁
各参加施設は組織で、各コホートはいずれかに属します。施設Bの研究者は施設Bのサンプルだけを取得します。壁は行レベルのルールなので、慌ただしいクエリでも慎重なクエリでも保たれます。
バージョン付きパイプライン
アライメント、コール、アノテーション。型付きサーバー側関数として、すべての結果にバージョンが刻まれます。「どのパイプラインがこのコールを出したか」は、bash履歴の発掘ではなくjoinです。
プロトコルエージェント
ラボ自身のSOPと、グループがアップロードした論文に基づきます。公開Webの外からは取りません。プロトコルを示して引用します。作り話はせず、すべてのやり取りを記録に残します。
ひとつのサンプル、同意から引用まで
ひとつの検体をフリーザーから図版まで追います。治理は一緒に動きます。
登録
施設Aから心臓研究同意付きの検体が届きます。同意範囲を持つ行として入り、以後その同意はバインダーの用紙ではなく、システムが実行する事実になります。
組み入れ
研究者が心臓コホートを作ります。そのサンプルは条件に合って入ります。フリーザーの隣にある腫瘍のみ同意サンプルは、誰かの注意で除外されたのではありません。クエリが返した集合に最初からいません。
実行
コールパイプラインがコホートを処理します。各結果は生成したパイプラインバージョンを持つので、スライド上の数字には値だけでなく由来があります。
参加機関の境界
施設Bがログインして自分のコホートを扱います。施設Aのサンプルは、Bがうっかり抜けられるフィルターの後ろにはありません。Bのセッションに対して、データベースが出す行の外にあります。
査読者の質問
1年後、査読者がバリアントの呼び出し方法を聞きます。答えは、今も読めて実行できるバージョン付き関数です。手法がコピーとして外へ出なかったから、再現できます。
最初のサンプルを登録する
同意範囲付きバイオバンク
範囲がすべてのサンプルに付く。
“各検体が同意範囲を持ち、許可用途の外にあるサンプルはどの解析にも登録を拒否されるサンプル台帳を作って。”
隔離されたコホート
各参加機関は自分のものだけを見る。
“複数施設のコホートを追加して。各コンソーシアム参加機関を組織にし、自分のサンプルだけを読んでコホートを作れるようにして。”
バージョン付きパイプライン
すべての結果が手法にたどれる。
“解析パイプラインをバージョン付きサーバー側関数として追加し、すべての結果に生成元のパイプラインバージョンを刻んで。”
構造として再現可能
このタイトルのAIは、実際に動く形で読んでください。パイプラインはあなたのデータ上で走るあなたの手法であり、エージェントはあなたのプロトコルの参照デスクです。モデルが生物学を即興で語ることも、サンプルと主張の間にブラックボックスが入ることもありません。
手法はpullできるコードです。 プラットフォームのソースは、パイプラインを含めて、機関が所有するGitリポジトリと双方向同期します。共同研究者はcloneし、バリアントコール関数を1行ずつ読み、共有コホートに対して自分の環境で再実行できます。再現性は方法欄の段落ではなく、checkoutになります。
治理は後から監査できます。 誰がどのコホートにアクセスしたか、同意がいつ撤回されたか、どのパイプラインバージョンが結果に触れたか。監督委員会が聞く順番で、すべてログから答えます。プラットフォームはルールを実行し、実行したことを示せます。
研究プラットフォームは、最も治理の弱い1行で評価されます。最も賢い解析ではありません。知能は1つの部品で、同意ゲート、コホートの壁、由来が残りの9割です。AIアプリのソリューションには、その比率で作るアプリがあります。
監督委員会が聞くこと
診断や臨床解釈を出しますか？
いいえ。これは研究インフラです。サンプルを管理し、同意を実行し、あなたのパイプラインを走らせ、由来を保持します。解釈と臨床判断は、その責任を持つ研究者と臨床家に残ります。
同意は実際どう実行されますか？
同意範囲はサンプル上のフィールドで、解析は登録前にそれでフィルターします。許可用途の外にあるサンプルはレビュー用にフラグされるのではなく、解析が見られる行の中に入りません。撤回は将来のすべての実行から外します。
2つのコンソーシアム施設が互いのデータを見ずに共有できますか？
はい。各施設は組織で、コホートは組織に属します。行レベルのルールにより、ある施設の研究者は自施設のサンプルだけを取得します。隔離はデータベースで実行されるので、雑なクエリでも慎重なクエリでも保たれます。
結果を再現できるとどう確認しますか？
すべての結果には生成元のパイプラインバージョンが刻まれ、そのパイプラインは読んで再実行できるバージョン付き関数です。ソースはあなた自身のGitリポジトリにあるので、査読者はcloneして実行を再現できます。
クリエイターが構築
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自分で証明できる治理
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