RETAIN Fellowships
The Research Data Management Implementation in the Neurosciences (RETAIN) Fellowships
Die Etablierung eines nachhaltigen Forschungsdatenmanagements (FDM) in den Neurowissenschaften ist aufgrund ihrer interdisziplinären Ausrichtung und der Vielfalt an Datentypen – von zellulären Experimenten bis hin zu klinischen und häuslichen Studien – besonders herausfordernd. Trotz wachsender Initiativen, etwa durch die NFDI, fehlen Forschenden häufig Zeit, Ressourcen oder geeignete Werkzeuge, um FAIR-konforme Workflows umzusetzen. Das RETAIN-Fellowship schließt diese Lücke, indem es Nachwuchswissenschaftler*innen in frühen und mittleren Karrierephasen – also diejenigen, die am nächsten mit den Daten arbeiten – in 24-monatigen Teilzeitstellen (50 %) gezielt fördert. Die Fellows erhalten eine fundierte Schulung zu Best Practices im FDM und erarbeiten innerhalb ihrer Labore bedarfsgerechte, nachhaltige Lösungen. Sie entwickeln Workflows, Onboarding-Materialien und Vorlagen, die direkt in den Forschungsalltag integriert werden. Unterstützt durch den NeuroCure-Koordinator für Value and Open Science gestalten die Fellows ihre Labore zu Modellumgebungen für FDM. RETAIN stärkt so sowohl die FDM-Infrastruktur in der NeuroCure Community als auch individuelle Karrieren – und schafft die Grundlage für eine breitere Umsetzung von FAIR-Prinzipien in den Neurowissenschaften und darüber hinaus.(10.5281/zenodo.13771491)
In 2024 wurden die folgenden Wissenschaftlerinnen mit einem Fellowship ausgezeichnet:
Dr. rer. nat Daniel Parthier
Projektbeginn: 01. Januar 2024
Affiliation
Charité - Universitätsmedizin Berlin
Research Focus
Dieses präklinische Datenmanagementprojekt befasst sich mit der komplexen Aufgabe, heterogene Datensätze aus der neurowissenschaftlichen Forschung zu organisieren und zu standardisieren – darunter in vitro- und in vivo-Elektrophysiologie, sowie konfokale and STED Bildgebungsdaten. Zentrale Herausforderungen sind die Integration vielfältiger proprietärer und quelloffener elektrophysiologische Datenformate, fragmentierte Metadatenstrukturen und uneinheitliche Dateibenennungen über verschiedene Experimente und Forschende hinweg. Das Projekt umfasst zahlreiche Erfassungssysteme die verschiedenste in vitro Daten bei geringer Standardisierung generieren. Geplante Ergebnisse sind die Implementierung eines FAIR-konformen Workflows auf Basis offener Formate wie NWB (Neurodata Without Borders), die Erstellung eines laborspezifischen Metadatenschemas, die Integration elektronischer Laborbuch-Dokumentation sowie eine vereinfachte Metadatenerfassung. Weitere Ziele sind die Entwicklung eines niederschwelligen, Python-basierten Tools zur Standardisierung von Datenformaten, Analysen und Dokumentation, um Reproduzierbarkeit und Kompatibilität mit öffentlichen Repositorien sicherzustellen. Diese Initiative schließt technische Lücken, verbessert die Nachnutzbarkeit von Daten und unterstützt den langfristigen offenen Datenaustausch in den zellulären und systemischen Neurowissenschaften.
M.Sc. PhD cand. Jojo Vanhoecke
Projektbeginn: 01. Januar 2024
Affiliation
Charité - Universitätsmedizin Berlin I Department of Neurology, Movement Disorders and Neuromodulation Unit (AG Kühn) - subgroup: Interventional and Cognitive Neuromodulation Lab
Research Focus
Dieses klinische Datenmanagementprojekt beschäftigt sich mit zentralen Herausforderungen bei der Organisation, Standardisierung und langfristigen Sicherung multimodaler Datensätze aus der Tiefenhirnstimulation (DBS) bei Patient*innen mit Bewegungsstörungen, hauptsächlich Parkinson-Krankheit. Zu den Hauptproblemen zählen heterogene Datenformate (z. B. JSON, .mat, .eeg), fragmentierte Metadaten und eine uneinheitliche Dokumentation über 20 Jahre hinweg, darunter hochwertige lokale Feldpotenziale (LFPs) von hunderten Patient*innen von DBS-Elektroden unterschiedlicher Betriebe in subkortikale Strukturen wie im Nucleus subthalamicus. Die Datenerhebung hat sich in den letzten fünf Jahren auf chronische Aufzeichnungen bei 150 Patienten mit dem sensing-fähigen Medtronic Percept Neurostimulator ausgeweitet. Durch die kürzlich hinzugefügte Nutzung von Smart Devices zur Datenerhebung in der häuslichen Umgebung entstehen zusätzliche Komplexitäten im Datenfluss. Ziel dieses RETAIN-Projekts ist die Entwicklung eines robusten, FAIR-konformen Datenmanagementplans auf Grundlage des Brain Imaging Data Structure (BIDS)-Standards. Zu den geplanten Ergebnissen gehören halbautomatisierte Pipelines zur Umwandlung von Percept-Daten in eine BIDS-ähnliche Struktur, ein laborweites Datenwörterbuch zur Harmonisierung von Metadaten, die Integration elektronischer Laborbücher sowie standardisierte Verfahren zur Bewertung und Verbesserung der Datenqualität – etwa hinsichtlich Signaltreue und Synchronisation. Diese Maßnahmen fördern reproduzierbare Forschung und schaffen die Grundlage für eine DSGVO-konforme Offenlegung adaptiver Neurostimulationsdaten – mit dem Ziel, die klinische Versorgung von Patienten mit Parkinson-Erkrankung durch präzise DBS zu verbessern.