Data FAIRification

ライフサイエンス分野のデータを有効活用、分析の可能性を最大化

ライフサイエンスはデータに支えられています。しかし、分断されアクセスしづらいデータセットは、科学的な進歩やイノベーションを妨げる原因となります。もし、ライフサイエンスのデータがシームレスに接続され、AI対応で、即座にアクセス可能だったらどうでしょうか？

Excelraでは、ライフサイエンスのデータを「FAIR」にする（見つけやすく、アクセス可能で、相互運用可能かつ再利用可能な状態にする）ことに取り組んでいます。この「FAIR化（FAIRification）」というプロセスにより、バイオインフォマティクス研究やAIを活用した分析の可能性を最大限に引き出し、デジタル変革を加速させます。

Excelraのバイオインフォマティクスサービスとテクノロジーソリューションは、断片的な科学データをAI対応の構造化されたつながりのあるデータセットへと変換します。データを相互運用可能かつ業界規制に準拠した形に整えることで、研究の連携と発見のスピードを高めます。

ExcelraのFAIR化プロセスにより、データは適切に整理・構造化され、機械が読み取りやすい形式になります。これにより、データはAI活用に適した状態となり、創薬および開発のスピードを加速させます。

同時に、データの重複を削減し、統合コストを抑え、コンプライアンス上のリスクも軽減。データの利便性と全体的な効率性を向上させます。

オミクスデータ管理

ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスといったオミクスデータを整理・統合し、AI主導の研究に対応。
バイオマーカーおよび創薬ターゲットの探索

FAIRに準拠したデータセットを活用することで、患者選定や個別化医療（プレシジョン・メディシン）の精度を向上。
臨床データおよびリアルワールドデータのFAIR化

ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスといったオミクスデータを整理・統合し、AI主導の研究に対応。

マスターデータ管理およびデータ標準化

構造化データ・非構造化データを問わず、ライフサイエンスデータを一貫して活用できるように整備。
セマンティックWebとナレッジグラフ

オントロジーに基づいたデータモデルを構築し、科学的理解を深化。
メタデータ管理と相互運用性の確保

RDF、JSON-LD、schema.orgなどのFAIRメタデータ標準を活用し、データの検索性と業界ベストプラクティスへの準拠を実現。

読み取りやすく、リンクしやすい形式

自然言語処理（NLP）に対応し、科学文献からの効率的な情報抽出・特定を可能に。
多様なプラットフォームとの連携

電子実験ノート（ELN）、実験情報管理システム（LIMS）、クラウドデータベース、分析ツール間でのデータ共有を円滑化。
安全性とコンプライアンスの確保

CDISC、HL7/FHIR、GDPR、HIPAAなど、業界標準および規制に準拠。

優れた人材体制

ナレッジエンジニアからデータ専門家まで、多様なスキルを持つ人材がプロジェクトを支援。
データ評価とインベントリ作成

現在のデータサイロ（分断されたデータ群）を特定し、FAIR化に向けた明確な目標を設定。
データ標準の採用と実装

RDF、JSON-LD、schema.orgなどのFAIRメタデータ標準を活用し、データ管理のベストプラクティスに準拠。
グローバル標準との整合性

GO（Gene Ontology）、MeSH（医学主題標目）、UMLS（統合医療語彙システム）などのフレームワークを統合し、相互運用性を強化。
標準化と統合への注力

構造化データ・非構造化データの双方を調和させ、データの利便性と共同利用性を向上。
セマンティックWebとナレッジグラフの導入

オントロジーに基づくデータモデルにより、より深い科学的インサイトを提供。
自動メタデータタグ付け

効率的かつ一貫性のあるタグ付けを実現するための開発ソリューションを実装。
ガバナンスポリシーの策定

ライフサイエンスデータに関するガバナンスルールと品質管理基準を確立・運用。
AIとアナリティクスによる高度なインサイト

FAIRデータを活用し、機械学習モデルの支援、予測分析の強化、リアルワールドエビデンスの創出を実現。