PRINCÍPIOS FAIR ALIADOS AO ACESSO E REUSO DE DADOS: análise de conjuntos de dados sobre Covid-19 presentes no Repositório PubChem
Resumo
Este artigo objetiva verificar o alinhamento aos princípios FAIR no compartilhamento de dados de pesquisa em saúde e analisar seu potencial reuso na crise sanitária da Covid-19. Utiliza uma abordagem teórico-descritiva, bibliográfica e exploratória para estabelecer critérios de seleção do tema-piloto, da fonte de dados e da ferramenta de análise. Optou-se pelo tema piloto, um medicamento que foi amplamente debatido no campo científico e midiático, para o tratamento da Covid-19, a Cloroquina. Como fonte de análise utiliza o repositório disciplinar químico PubChem e o FairDataBR como ferramenta de análise para verificar o nível de aderência dos conjuntos de dados selecionados aos princípios FAIR de maneira semiautomatizada. Como resultado, aponta que os princípios Acessível e Reusável (notas 8.33 e 8.20) obtiveram as maiores notas, principalmente devido à facilidade de acesso, download e compartilhamento. Por outro lado, os princípios Encontrável e Interoperável (notas 5.20 e 7.75) apresentaram menor desempenho por não utilizarem identificadores persistentes em todos os conjuntos disponibilizados e não fazer uso de um esquema de metadados formalizado pela comunidade química. Conclui que, em relação aos princípios FAIR, existe um alinhamento parcial dos conjuntos de dados sobre Cloroquina depositados no PubChem. Desta forma, a análise mostra um potencial de reuso de (média das notas 7.37), pois todos os princípios apoiam o reuso. Por fim, reafirma que para que dados sejam FAIR, o ecossistema precisa ser FAIR, portanto, algumas medidas devem ser tomadas pelo PubChem para apoiar a geração de dados, como a designação ou a inserção obrigatória de identificadores persistentes.
Referências
SIMÕES, R. C.; ANJOS, R. L.dos & Dias, G. A. (). Análise dos conjuntos de dados disponíveis no repositório COVID-19 Data Sharing/BR à luz dos princípios FAIR. In Princípios SALES, L.F. et al. (Org). FAIR aplicados à gestão de dados de pesquisa. Rio de Janeiro: Ibict, 2021. pp. 91–102.. https://doi.org/10.22477/9786589167242.cap7
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