Открытие науки
Наука открытий (также известная как наука, основанная на открытиях ) — это научная методология , целью которой является поиск новых закономерностей , корреляций и формирование гипотез посредством анализа крупномасштабных экспериментальных данных . Термин «наука открытий» охватывает различные области исследования, включая фундаментальную , трансляционную и вычислительную науку и исследования . [1] Методологии, основанные на открытиях, обычно противопоставляются традиционной научной практике, последняя предполагает формирование гипотез до тщательного изучения экспериментальных данных. Наука открытий включает в себя процесс индуктивного рассуждения или использования наблюдений для обобщений и может применяться в ряде областей, связанных с наукой, например, в медицине , протеомике , гидрологии , психологии и психиатрии . [2] [3] [4] [5] [6]
Обзор [ править ]
Цель [ править ]
Наука открытий делает упор на «фундаментальные» открытия, которые могут фундаментально изменить статус-кво. Например, в первые годы исследований водных ресурсов использование науки открытий было продемонстрировано в попытках объяснить явления, которые до этого момента были необъяснимыми. Не имело значения, насколько необычными могли быть восприняты эти идеи. В этом смысле наука открытий основана на позиции, согласно которой «мы не должны позволять нашим представлениям о Земле, поскольку они выходят за пределы досягаемости наблюдения, так глубоко и прочно укорениться в наших умах, что процесс их искоренение вызывает душевный дискомфорт» (как заявил Дэвис в 1926 году). [7] Чтобы использовать науку открытий, необходимо вернуться к созданию и проверке подлинных гипотез, а не сосредотачиваться на восхвалении уже знакомых концепций. [2] Хотя исследователи обычно считают, что новые гипотезы естественным образом возникают индуктивно из любопытства в соответствующей области, следует признать, что гипотезы могут генерироваться с помощью моделей . [2] Кроме того, дедуктивное тестирование должно включать полевое наблюдение, чтобы несовершенные ответы можно было заменить более четко сформулированными вопросами. [2]
Инструменты [ править ]
Исследования, основанные на гипотезах, могут быть преобразованы в исследования, основанные на открытиях, с помощью новых доступных инструментов и научно-технологических исследований в области медико-биологических наук. [5] Эти инструменты позволили задать новые вопросы и рассмотреть новые парадигмы, особенно в области биологии . Однако некоторые из этих необходимых инструментов ограничены в том смысле, что они недоступны или слишком дороги, поскольку соответствующая технология все еще находится в стадии разработки. [5]
Интеллектуальный анализ данных является наиболее распространенным инструментом, используемым в науке об открытиях, и применяется к данным из различных областей исследований, таких как анализ ДНК , моделирование климата , моделирование ядерных реакций и других. Использование интеллектуального анализа данных в науке об открытиях следует общей тенденции к увеличению использования компьютеров и теории вычислений во всех областях науки, а новые методы интеллектуального анализа данных используют специализированные машинного обучения алгоритмы для автоматического формирования гипотез и автоматического доказательства теорем .
Приложения [ править ]
В то время как вычислительные методы приобретают все больший интерес, наблюдается снижение усилий по поддержке интенсивной терапии посредством фундаментальной и трансляционной науки, то есть форм науки открытий, которые необходимы для углубления понимания патофизиологии . [1] Потеря интереса к фундаментальной и трансляционной науке может привести к неспособности открыть и разработать новые методы лечения, которые могут оказать влияние на больных в критическом состоянии. [1] В рамках интенсивной терапии существует цель возобновить акцент на фундаментальную, трансляционную науку через такие платформы, как медицинские журналы и конференции, а также медицинские учебные программы по интенсивной терапии. [1] Таким образом, достижения науки, основанной на открытиях, лежат в основе ключевых открытий и разработок в медицине, образуя «трубопровод» для передового медицинского развития. [1]
Медицина [ править ]
Согласно отчету AACR о прогрессе в области рака за 2021 год , научные открытия могут привести к клиническим прорывам. [8] Поскольку наука открытий лежит в основе ключевых открытий и разработки новых методов лечения в медицине, она остается важной для развития интенсивной терапии. Многочисленные открытия увеличили продолжительность жизни и производительность, а также снизили расходы на здравоохранение, тем самым произведя революцию в медицинской помощи. [1] В результате окупаемость инвестиций в науку-открытие оказалась высокой. [1] Например, сочетание вычислительных методов со знаниями о воспалительных и геномных путях привело к оптимизации клинических испытаний . [1] В конечном счете, научные открытия в настоящее время позволяют перейти к эпохе персонализированной медицины для лечения сложных синдромов, например, сепсиса и ОРДС. [1] Благодаря надежной инфраструктуре открытия науки могут произвести революцию в медицинской помощи и биологических исследованиях. [1]
Геномика [ править ]
Наука открытий сблизилась с клинической медициной и геномикой рака, и это сближение ускорилось благодаря недавним достижениям в области геномных технологий и геномной информации. [6] Эффект геномики рака был заметен во всех областях исследований рака. Большинство успешных применений геномных знаний в современной клинической медицине предполагает богатство знаний, собранных в результате широкого спектра исследований и десятилетий работы. [6] Биологические знания необходимы для открытия новых лекарств и определения четкого клинического пути их разработки.
Исторически приобретение таких знаний посредством функциональных и механистических исследований было нескоординированным, случайным и неэффективным. [6] Процесс перехода от открытий в области геномики рака к персонализированной медицине сопряжен с некоторыми серьезными научными, логистическими и нормативными препятствиями. [6] Это включает в себя согласие пациента, сбор образцов, клиническую аннотацию и дизайн исследования, и все это может привести к получению данных и компьютерному анализу. Кроме того, функциональные и механистические исследования остаются проблемой, которая может привести к открытию и разработке лекарств и биомаркеров, коммерческим проблемам и клиническим испытаниям на основе геномики. [6] Важно отметить, что эти ключевые научные проблемы взаимозависимы друг с другом. [6] Целью является разработка целенаправленных и рационализированных подходов для быстрого создания биологических открытий, которые могут позволить применить геномные открытия рака в клинике. [6] Предоставление персонализированной медицины рака выигрывает от традиционных, неограниченных и ненаправленных академических исследований, целью которых является направление научных исследований для преобразования геномных открытий в диагностические и терапевтические цели. [6]
Протеомика [ править ]
Другим примером науки открытий является протеомика, наука об открытиях, основанная на технологиях и ограниченная технологиями. [5] Технологии протеомного анализа предоставляют информацию, полезную для научных открытий. Анализ протеома как наука-открытие применим в биотехнологии , например, он помогает: 1) открыть биохимические пути, которые могут определить цели для терапии, 2) разработать новые процессы производства биологических материалов, 3) контролировать производственные процессы с целью обеспечения качества контроль и 4) разработка диагностических тестов и эффективных стратегий лечения клинических заболеваний. [5] В контексте протеомики текущие исследования в области наук о жизни по-прежнему ограничены технологиями, однако доступные в последнее время инструменты помогли превратить такие исследования из гипотез, основанных на гипотезах, в основанные на открытиях. [5]
Гидрология [ править ]
В полевой гидрологии наблюдается спад прогресса из-за перехода от полевых работ, основанных на открытиях, к сбору данных для модальной параметризации. [2] В полевой гидрологии модели не более полезны, чем понимание того, как работают системы, и наука открытий позволяет это понять. [2] Несколько важных примеров полевых исследований и открытий имели место в полевой гидрологии. К ним относятся: определение пространственных закономерностей влажности почвы и их связи с топографией ; опрос таких данных с использованием геостатистики ; и открытие важности потока макропор и гидрологической связи. [2] Некоторые вопросы, основанные на открытиях, которые задавались в полевой гидрологии, включают: 1) определение того, какие части водораздела наиболее важны для определения доставки воды в канал, 2) как присутствие «старой» воды можно объяснить перемещением грунтовых вод в поток и 3) как можно объяснить яркие гидрографы, когда сухопутный поток не виден. [2] Поэтому в полевой гидрологии существует потребность в науке открытий, несмотря на любые формирующиеся необычные гидрологические гипотезы. [2]
Психология [ править ]
Пример научных открытий, улучшающих работу человеческого мозга, можно увидеть в проекте «1000 функциональных коннектомов» (FCP) . Этот проект был запущен в 2009 году как способ получения и сбора данных функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) от более чем 1000 человек. [9] Подобно расшифровке человеческого генома, картирование функций человеческого мозга представляет собой проблему для сообщества функциональной нейровизуализации. [10] На первом этапе научных открытий необходимо накопить и совместно использовать крупномасштабные наборы данных для интеллектуального анализа данных. [10] Традиционно сообщество нейровизуализации в психологии фокусировалось на подходах, основанных на задачах и гипотезах, однако появился мощный инструмент для научных открытий в виде функциональной МРТ в состоянии покоя (Р-фМРТ) . [10] Потенциал науки открытий остается огромным, например: 1) помощь в принятии решений и руководство клиническим диагнозом путем разработки объективных показателей функциональной целостности мозга, 2) оценка уровня эффективности лечебных вмешательств и 3) отслеживание реакции на лечение. [10] Привлечение к участию и сотрудничество широких слоев населения в научном сообществе имеет важное значение для успешного внедрения науки, основанной на открытиях, в контексте функционирования человеческого мозга. [10]
Методология [ править ]
Методологии, основанные на открытиях, часто рассматриваются в отличие от традиционной научной практики, где гипотезы формируются до тщательного изучения экспериментальных данных. Однако с философской точки зрения, когда все или большая часть наблюдаемых « низко висящих плодов » уже сорваны, открывается более пристальное изучение феноменологического мира, чем только чувства (даже расширенные чувства, например, с помощью микроскопов , телескопов , бифокальных очков и т. д.). новый источник знаний для формирования гипотез. Этот процесс также известен как индуктивное рассуждение или использование конкретных наблюдений для обобщений.
Наука открытий обычно представляет собой сложный процесс и, следовательно, не следует простой линейной причинно-следственной схеме. [1] Это означает, что результаты неопределенны, и ожидается, что результаты будут неутешительными как фундаментальная часть науки открытий. [1] В частности, это может относиться к медицине для больных в критическом состоянии, где синдромы заболеваний могут быть сложными и многофакторными. [1] В психиатрии изучение сложных взаимосвязей между мозгом и поведением требует масштабной науки. Это требует концептуального перехода от исследований, основанных на гипотезах, к исследованиям, генерирующим гипотезы и основанным на открытиях. [4] Обычно подходы к исследованию, основанные на открытиях, изначально свободны от гипотез, однако проверка гипотез может быть поднята на новый уровень, который эффективно поддерживает традиционные исследования, основанные на гипотезах. [11] Исследователи надеются, что объединение интегративного анализа данных с разных уровней может привести к появлению новых подходов к классификации, которые позволят проводить персонализированные вмешательства. [3] Некоторые биологи, такие как Лерой Худ, предположили, что модель «науки-открытия» — это модель, к которой движутся некоторые области исследований. Например, считается, что больше информации о функции генов можно получить благодаря развитию инструментов интеллектуального анализа данных. [4]
Подходы, основанные на открытиях, часто называют подходами « больших данных » из-за крупномасштабных наборов данных, которые они анализируют. [9] Большие данные включают в себя крупномасштабные однородные дизайны исследований и сильно различающиеся наборы данных, и их можно дополнительно разделить на различные типы наборов данных. [9] Например, в нейропсихиатрических исследованиях большие данные можно разделить на «широкие» и «глубокие» данные. [9] Обширные данные сложны и неоднородны, поскольку они собираются из нескольких источников (например, лабораторий и учреждений) и используют разные стандарты. [9] С другой стороны, глубокие данные собираются на нескольких уровнях, например, от генов до молекул, клеток, цепей, поведения и симптомов. [9] Широкие данные позволяют сделать выводы на уровне населения; Для персонализированной медицины необходимы глубокие данные. [9] Однако объединение обширных и глубоких данных и хранение их в крупномасштабных базах данных делает практически невозможным полагаться на традиционные статистические подходы. Вместо этого использование подходов к большим данным, основанных на открытиях, может позволить генерировать гипотезы и предлагать высокопроизводительный аналитический инструмент для распознавания образов и интеллектуального анализа данных. Именно таким образом подходы, основанные на открытиях, могут дать представление о причинах и механизмах изучаемой области. [9]
Хотя подходы к работе с большими данными, основанные на открытиях и данных, могут способствовать пониманию механизмов, лежащих в основе рассматриваемой темы, успех этих подходов зависит от комплексного анализа различных типов соответствующих данных и полученного в результате понимания. [9] Например, при исследовании психиатрической дисфункции важно интегрировать обширные и сложные данные, такие как изображения мозга, геномные данные и поведенческие данные, чтобы выявить любые связи между мозгом и поведением, которые имеют отношение к психиатрической дисфункции. [12] Таким образом, существуют проблемы с интеграцией данных и разработкой инструментов майнинга. Более того, проверка результатов является большой проблемой для науки, основанной на открытиях. Хотя результаты могут быть статистически подтверждены независимыми наборами данных, тесты функциональности влияют на окончательную проверку. Поэтому совместные усилия имеют решающее значение для успеха. [9]
Ссылки [ править ]
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с д и ж г час я дж к л м Джуфферманс, Николь П.; Радермахер, Питер; Лаффи, Джон Г.; от имени Группы трансляционной биологии (26 мая 2020 г.). «Важность научных открытий в разработке методов лечения больных в критическом состоянии» . Экспериментальная медицина интенсивной терапии . 8 (1): 17. дои : 10.1186/s40635-020-00304-4 . ISSN 2197-425X . ПМК 7251015 . ПМИД 32458264 .
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с д и ж г час я Берт, Т.П.; Макдоннелл, Джей-Джей (август 2015 г.). «Куда поле гидрологии? Необходимость открытий науки и возмутительных гидрологических гипотез» . Исследования водных ресурсов . 51 (8): 5919–5928. Бибкод : 2015WRR....51.5919B . дои : 10.1002/2014WR016839 . S2CID 128531974 .
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Инсел, Томас Р. (1 апреля 2014 г.). «Проект NIMH Research Domain Criteria (RDoC): Точная медицина для психиатрии» . Американский журнал психиатрии . 171 (4): 395–397. дои : 10.1176/appi.ajp.2014.14020138 . ISSN 0002-953X . ПМИД 24687194 .
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с Ван Хорн, Джон Д.; Газзанига, Майкл С. (апрель 2002 г.). «Исследование фМРТ на базе данных — на пути к «науке-открытию» функций мозга» . Обзоры природы Неврология . 3 (4): 314–318. дои : 10.1038/nrn788 . ISSN 1471-0048 . ПМИД 11967562 . S2CID 10066138 .
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с д и ж Ли, Кельвин Х. (1 июня 2001 г.). «Протеомика: научно-исследовательская наука, основанная на технологиях и ограниченная технологиями» . Тенденции в биотехнологии . 19 (6): 217–222. дои : 10.1016/S0167-7799(01)01639-0 . ISSN 0167-7799 . ПМИД 11356283 .
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с д и ж г час я Чин, Линда; Андерсен, Янник Н.; Futreal, П. Эндрю (март 2011 г.). «Геномика рака: от науки открытий к персонализированной медицине» . Природная медицина . 17 (3): 297–303. дои : 10.1038/нм.2323 . ISSN 1546-170Х . ПМИД 21383744 . S2CID 6421289 .
- ^ Дэвис, WM (7 мая 1926 г.). «Ценность возмутительных геологических гипотез» . Наука . 63 (1636): 463–468. Бибкод : 1926Sci....63..463D . дои : 10.1126/science.63.1636.463 . ISSN 0036-8075 . ПМИД 17754905 .
- ^ Сенгупта, Раджарши; Заиди, Сайед Калим (1 ноября 2021 г.). «Отчет AACR о прогрессе в области борьбы с раком за 2021 год: научные открытия, способствующие клиническим прорывам» . Клинические исследования рака . 27 (21): 5757–5759. дои : 10.1158/1078-0432.CCR-21-3367 . ISSN 1078-0432 . ПМИД 34645645 . S2CID 238859624 .
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с д и ж г час я дж Чжао, Ихонг; Кастелланос, Ф. Ксавьер (март 2016 г.). «Ежегодный обзор исследований: научные стратегии открытия в исследованиях патофизиологии детских и подростковых психических расстройств - перспективы и ограничения» . Журнал детской психологии и психиатрии . 57 (3): 421–439. дои : 10.1111/jcpp.12503 . ПМЦ 4760897 . ПМИД 26732133 .
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с д и Бисвал, Бхарат Б.; Меннес, Мартен; Цзо, Си-Нянь; Гоэль, Сурил; Келли, Клэр; Смит, Стив М.; Бекманн, Кристиан Ф.; Адельштейн, Джонатан С.; Бакнер, Рэнди Л.; Колкомб, Стэн; Догоновский, Анн-Мари (9 марта 2010 г.). «На пути к открытию науки о функциях человеческого мозга» . Труды Национальной академии наук . 107 (10): 4734–4739. Бибкод : 2010PNAS..107.4734B . дои : 10.1073/pnas.0911855107 . ISSN 0027-8424 . ПМК 2842060 . ПМИД 20176931 .
- ^ Гешвинд, Дэниел Х.; Конопка, Женевьева (октябрь 2009 г.). «Нейронаука в эпоху функциональной геномики и системной биологии» . Природа . 461 (7266): 908–915. Бибкод : 2009Natur.461..908G . дои : 10.1038/nature08537 . ISSN 1476-4687 . ПМЦ 3645852 . ПМИД 19829370 .
- ^ Макинтайр, Роджер С; Ча, Даниэль С; Джеррелл, Жанетт М; Свардфагер, Вальтер; Ким, Рэйчел Д.; Коста, Леонардо Дж; Баскаран, Ануша; Сочинска, Джоанна К; Вольдейоханнес, Ханна О; Мансур, Родриго Б; Брицке, Элиза (август 2014 г.). «Прогресс в исследованиях биомаркеров: использование подходов «больших данных» для характеристики и предотвращения биполярного расстройства» . Биполярные расстройства . 16 (5): 531–547. дои : 10.1111/bdi.12162 . ПМИД 24330342 . S2CID 1856673 .
- Чен, Дж.; Колл, Великобритания; Бейер, Э.; Буй, К.; Сеспедес, А.; Чан, А.; Чан, Дж.; Чан, С.; Чхабра, А. (февраль 2005 г.). «Научное образование, основанное на открытиях: функциональное геномное вскрытие дрозофилы, выполненное студентами-исследователями» . ПЛОС Биология . 3 (2): е59. дои : 10.1371/journal.pbio.0030059 . ПМК 548953 . ПМИД 15719063 .