[論文レビュー] Sharing Neurophysiology Data from the Allen Brain Observatory: Lessons Learned

Saskia de Vries, Joshua H. Siegle+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 16, 2022

Functional Brain Connectivity Studies被引用数 6

ひとこと要約

この論文は、アレン脳研究所が公開したマウス視覚系神経生理学データのオープン共有について検討し、100件を超える出版物に及ぼした影響を強調している。データ再利用、透明性、オープンサイエンスの障壁の持続的要因を特定し、システム神経科学分野におけるデータ共有の改善に向けた実行可能な知見を提示している。

ABSTRACT

Making all data for any observation or experiment openly available is a defining feature of empirical science (e.g., nullius in verba, the motto of the Royal Society). It enhances transparency, reproducibility, and societal trust. While embraced in spirit by many, in practice open data sharing remains the exception in contemporary systems neuroscience. Here, we take stock of the Allen Brain Observatory, an effort to share data and metadata associated with surveys of neuronal activity in the visual system of laboratory mice. The data from these surveys have been used to produce new discoveries, to validate computational algorithms, and as a benchmark for comparison with other data, resulting in over 100 publications and preprints to date. We distill some of the lessons learned about open surveys and data reuse, including remaining barriers to data sharing and what might be done to address these.

研究の動機と目的

• アレン脳研究所の視点から、システム神経科学におけるオープンデータ共有の影響と課題を文書化・分析すること。
• 実証された利点にもかかわらず、広範な採用を妨げる持続的障壁を特定すること。
• データ共有、メタデータ品質、神経生理学データセットの長期的持続可能性の改善に向けた実行可能な提言を提供すること。
• オープンで標準化されたデータが、神経科学分野における発見の加速、アルゴリズムのベンチマーク、再現性の支援にどのように寄与できるかを示すこと。

提案手法

• データ収集プロトコル、メタデータ基準、インfra構築を含む、アレン脳研究所のデータ共有フレームワークの分析。
• アレン脳研究所のデータを引用した100件を超える出版物およびプレプリントの収集とレビューにより、再利用への影響を評価。
• 研究者がデータを用いる際に報告した課題（データの検索可能性、利用可能性、ドキュメンテーションの不足）を定性的に統合。
• ステークホルダーからのフィードバックと機関の実務を通じて、技術的・文化的なオープンデータ共有の障壁を評価。
• 計算モデルの妥当性検証や実験ベンチマークに成功したデータ再利用の事例をケーススタディとして提示。
• 神経生理学データにおけるデータキュレーション、バージョニング、恒久的識別子（例：DOI）のベストプラクティスの特定。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模な神経生理学サーベイにおいて、オープンデータ共有の主な利点と課題は何か？
• RQ2 アレン脳研究所のデータは神経科学コミュニティ全体でどのように再利用されてきたのか。どのような種類の研究がこれに基づいて生まれたか？
• RQ3 システム神経科学分野におけるオープンデータ共有を妨える、機関的・技術的・文化的な障壁は何か？
• RQ4 データ再利用性を高めるために、メタデータ品質とデータドキュメンテーションをどのように改善できるか？
• RQ5 神経生理学データセットの長期的持続可能性とアクセス可能性を保証するための、機関的・技術的戦略は何か？

主な発見

• アレン脳研究所は、マウス視覚系サーベイから得た高品質な神経生理学データをオープンアクセスで提供することで、100件を超える出版物およびプレプリントの実現を可能にした。
• オープンデータ共有は再現性の向上に大きく寄与し、計算アルゴリズムのベンチマーク化を可能にし、複数の研究室で新たな発見を支援した。
• 広範な利点にもかかわらず、依然としてメタデータ文書化の不備、検索可能性の欠如、データ共有に対する機関的インcentiveの欠如といった障壁が存在する。
• 研究者らは、より良いデータドキュメンテーション、標準化されたメタデータフォーマット、恒久的識別子の必要性を頻繁に指摘した。
• 本研究では、データセットに包括的なメタデータ、明確なライセンス、バージョニング管理が整っている場合、データ再利用が最も効果的であると判明した。
• 機関的支援とインcentive（例：データの引用、任期審査での評価）が、持続可能なオープンサイエンス実践の鍵であると特定された。