三种方式打破数据孤岛，让研发快人一步
Nature Portfolio约 7 分钟尽管现代实验室的数字化进程迅速推进，但科研工作流程仍然较为分散。互不相连的工具和数据给实验室和研究团队造成了许多不必要的麻烦。在本文中，三位数据领域的创新者共同探讨了推进互操作性的重要性、如今实验室面临的挑战，以及更加互连互通的工作流程能带来什么益处。
研究团队每天都会因其系统的连通性不足而浪费宝贵的时间，错失重要的见解。数据保存在专有格式中，工作流程不连贯，团队间的信息共享存在不必要的障碍。这些日常的摩擦往往被人忽视，但它们会在不知不觉中减慢研究和创新的速度。如今，速度、透明度和可重复性比以往任何时候都更重要，这种低效率会产生实质性后果。
因此，打造可互操作的工作流程正在成为数字化实验室的战略目标。当工具、系统和数据能够协同工作时，组织便能简化研究流程、更有效地开展合作，并获得稳健和可不断发展的结果。为更好地理解这一变化的产生和发展，我们采访了施普林格·自然的三位专家：数字生命科学解决方案产品总监Rob Padilla、protocols.io战略计划总监Emma Ganley和数据解决方案及战略主管Prathik Roy。他们从各自的角度出发，探讨了互操作性的重要性、如今实验室面临的实际挑战，以及出版机构和技术供应商该如何助力构建更加连通的研究环境。
打破障碍，释放价值
正如我们所见，孤立的研究活动可能会减慢发现和创新的速度。这并不是说模块化平台在实验室没有用武之地——只要它们充分整合，避免碎片化，就依然能发挥作用。模块化带来了灵活性，能在不扰乱整个系统的前提下最大限度提高内部效率。
另一方面，可互操作系统无缝扩展了平台的覆盖范围，使其与多个工具、系统和组织相连。原本彼此孤立的工具组成了一个互联生态系统。其好处也是巨大的：数字化实验室的运作更加智能和高效，研究结果的可重复性更高。这些都有利于优化合作与决策，提高效率，最终加快上市速度。
但实现可互操作的工作流程并非易事，正如Rob Padilla所说：“许多大型机构非常复杂，可能在不同地点部署了不同的电子实验记录本（ELN），但格式互不兼容。如果要将数据从一个ELN导出至另一家公司或团队的系统，这将造成巨大的障碍。这也是一个长期存在的问题。许多应用在设计之初的主要目标是‘管用’，互操作性从未被纳入考量，但如今人们开始追求数字产品生态系统。”
Emma Ganley对此表示赞同。她指出，工具开发商得充分考虑这些发展和变化。“他们需要从整体的角度看待他们的产品，以及这些工具之间如何协同配合。”
可互操作系统——关键要素
可互操作的研究环境建立在几项核心功能的基础之上。这些功能支持系统、数据和团队间的无缝连接与合作，为整体工作流程、可信数据使用和大规模合作奠定了技术与组织基础。下文重点介绍了支持互联数字化实验室的三大要素。
1. API驱动研发系统集成
API（应用程序编程接口）在互联实验室环境中发挥着核心作用。API作为通信层，使不同的系统能以一种通用的格式彼此交流。它们将数字化实验室各个部分凝聚为一个整体。
“API对于打破孤岛至关重要，”Prathik Roy说，“大型药企都不缺数据源，问题在于分析和解读。API使他们能够将内容直接整合到实验室环境中，而无需费力地寻找外部解决方案。”
这正是出版机构在增进互操作性中起作用的地方。“企业希望内容是机器可读的，而且他们需要将这些内容导入ELN等AI系统中，”Prathik说，“施普林格·自然根据制药/医疗领域的需求开发了多个API工具，允许用户利用其出版的海量优质医学论文集。我们会对内容进行标注，以便相关信息能被轻松提取。”
施普林格·自然拥有海量经同行评审的科技出版物资源，包括论文、图书和章节、实验方法、药物研发、材料性质等，涵盖了生命科学与医药、材料科学与化学、工程与计算机科学、数学与物理学等广泛的学科领域。同时我们也开发了多个API工具，赋予您的研发团队以“传统”渠道所不具备的检索和发现能力，让他们能够轻松获取前沿且值得信赖的信息。如果您对我们的API工具感兴趣，欢迎扫码联系我们开通免费试用。
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2. 开放数据是互联科研生态系统的动力
自数据共享开始以来，缺乏标准化的问题就一直存在。就在五到十年前，由于供应商使用专有文件格式，显微图像数据还很难访问，这给研究人员和实验室带来了巨大的困扰。开放数据和开源工具的出现，极大推动了这一问题的解决。
“FAIR数据的概念非常重要，它影响了相关讨论，”Rob说，“FAIR是一套管理研究数据的指导原则（可发现、可访问、可互操作、可重复使用），旨在提高研究的可重复性。”他表示，最近FAIR数据还有了“完美适配AI”的含义。“因为任何AI系统的性能都取决于输入数据的质量。高质量的原始数据是产出优质信息的基础。”
Prathik补充道，施普林格·自然在这方面的工作对于医疗和医学领域至关重要。“药物研发管线必须以真实可靠的信息为基础，获取正确、经过同行评审的数据对于医学AI工具极为重要。”
3. 云端协作加速全球团队的实时合作
这些共同原则是可信赖、可扩展和高效科学的基础。它们通过降低模糊性，使来自不同学科、机构和国家的研究团队能够更轻松地分享与整合数据，从而促进合作。
基于云的平台是协作式数字化实验室的基本要素。它们突破了空间的限制，允许全球各地的团队实时、无缝地开展合作，提高了沟通的效率。跨国生物技术公司的研究人员能够同时检查实验数据、更新项目记录并调整工作流程，这使发现和开发周期缩短、准确性提高，从而加快迭代和上市速度。
protocols.io是施普林格·自然旗下的实验方案平台，提供值得信赖的科学实验解决方案，平台提供三大功能——文件管理器、协同工作区、编辑器，研究人员可在该平台上在线查找、创建、管理、协作、共享、发布实验方案。近期平台还推出了多个AI功能，助力实验更快更准。如果您对protocols.io感兴趣，欢迎扫码联系我们开通免费试用。
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打造面向未来的数字化实验室，助力可扩展创新
API、开放数据和云端合作共同构成了可互操作数字化实验室的基础。当这些要素结合起来时，它们将支持更加连通的工作流程、促进数据的重复使用，并帮助团队实现高效的跨平台、跨地点合作。采用共同标准（如FAIR原则），则有助于构建具有适应和不断发展能力的研究环境。
可互操作和结构良好的数据环境有助于实现研究流程之间的一致性。易于访问、充分集成的数据能提高结果的可重复性，使研究人员能够自信地在现有工作的基础上进一步开展研究。随着研究不断转向数据驱动，可靠性已成为科学进步和大规模创新的基础。
深入了解可重复性和互操作性
在不同的研究环境中，互操作性都是通过一些日常决策逐渐形成的，例如系统怎样连接、数据如何结构化，以及团队怎么合作。从连接工具和内容的API，到开放数据实践和基于云的平台，这些要素帮助科研工作流程以一种更连贯的方式整合起来，最终建成这样的环境：数据能够放心地重复使用、合作融入日常工作中、可重复性始终处于科研生命周期的核心。
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