Die Sicherheitsbewertung gezielt hergestellter Nanomaterialien ist ein hochkomplexer Prozess, zu dem Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler verschiedener Forschungsbereiche beitragen. Große Mengen an Daten und beschreibenden Metadaten werden erzeugt, die – sofern sie qualitative Voraussetzungen erfüllen und ausführlich beschrieben sind – für die Erforschung und Entwicklung von Nanomaterialien und –produkten sowie für Vorhersagen und zur Risikobewertung auch im regulatorischen Kontextwiederverwendet werden können. Mögliche gesundheitliche Auswirkungen neu entwickelter Nanomaterialien könnten so schneller identifiziert, unnötige Wiederholung von Experimenten vermieden und die Entwicklung neuer, tierversuchsfreier Methoden vorangebracht werden. Welche Kriterien interdisziplinäre Daten und die dazugehörigen Metadaten erfüllen müssen, um sie für die Untersuchung von Nanosicherheit verwenden zu können, haben Forschende im Projekt NanoS-QM ermittelt.
Ziel der Studie: geeignete Beschreibungsstandards und Qualitätskriterien für den speziellen Einsatz in der Nanosicherheit identifizieren
“Zahlreiche Standards und Richtlinien für die Erfassung von Daten und Metadaten existieren bereits. Die meisten von ihnen sind jedoch nicht speziell für die Nanosicherheitsforschung konzipiert, andere sind unvollständig. Für unsere Studie haben wir daher bestehende Leitlinien ausgewählt und daraus einen Katalog mit beschreibenden Informationen und Qualitätskriterien erstellt”, erklärt Linda Elberskirch vom INM – Leibniz-Institut für Neue Materialien in Saarbrücken, Erstautorin der Studie.
Das von dem interdisziplinären Team erstellte Schema in Form einer Tabelle gibt an, welche Informationen in einem Experiment festgehalten werden müssen, um die Ergebnisse für die Bewertung der Nanosicherheit (weiter) verwenden zu können. Da die Tabelle aus mehreren Modulen besteht, können Forschende aller Bereiche der Nanosicherheit das Schema für die von ihnen untersuchten Aspekte einsetzen. “So kann das Schema von Materialwissenschaftlerinnen verwendet werden, um die Eigenschaften eines neuen Materials zu beschreiben. Diese Informationen werden dann von Biologen abgerufen, die das Material an Zelllinien testen möchten. Auch sie nutzen die Tabelle, beispielsweise, um detaillierte Informationen zum verwendeten biologischen Modell und der Exposition mit dem untersuchten Nanomaterial standardisiert zu erfassen.”, beschreibt Kunigunde Binder vom FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur die Idee hinter dem Projekt. Das Schema wurde im Rahmen eines Workshops von Expertinnen und Experten bewertet.
Die Tabelle ist in sechs übergeordnete Kategorien unterteilt: allgemeine Informationen, verwendete Materialien, biologische Modelle, Exposition, Endpunkte sowie Statistik und Analyse. Diese Kategorien sind weiter unterteilt in detailliertere und spezifischere Unterkategorien. Somit ist sie besser geeignet, um Lücken in der Informationsübermittlung zu vermeiden. Um die Tabelle in der Praxis nutzbar zu machen, könnte sie im nächsten Schritt z.B. in elektronische Laborbücher (ELNs) eingefügt werden. “So würde die Erfassung aller notwendigen Daten und Metadaten zu einer täglichen Routine werden und damit die Reproduzierbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Experimenten verbessern. Darüber hinaus ist dieser Ansatz besonders vorteilhaft im Hinblick auf die rasch zunehmenden Entwicklungen und Anwendungen neuartiger alternativer Testmethoden ohne Tierversuche.”, fügt Annette Kraegeloh hinzu, die ebenfalls an der Studie beteiligt war.
Über NanoS-QM – Qualitäts- und Beschreibungsstandards für Forschungsdaten auf dem Gebiet der Nanosicherheitsforschung
Am Beispiel Nanosicherheit werden Beschreibungsstandards für multidisziplinär genutzte Forschungsdaten erprobt. Im Projekt NanoS-QM entwickeln die Kooperationspartner des Leibniz-Forschungsverbunds Nanosicherheit Qualitätsstandards für Daten in diesem Bereich. Damit schaffen sie Grundlagen für eine verbesserte und nachvollziehbare Risikobewertung und Regulierung.
Projektdaten
Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Förderlinie: Entwicklung und Erprobung von Kurationskriterien und Qualitätsstandards von Forschungsdaten
Artikel
Linda Elberskirch, Kunigunde Binder, Norbert Riefler, Adriana Sofranko, Julia Liebing, Christian Bonatto Minella, Lutz Mädler, Matthias Razum, Christoph van Thriel, Klaus Unfried, Roel P. F. Schins & Annette Kraegeloh, Digital research data: from analysis of existing standards to a scientific foundation for a modular metadata schema in nanosafety. Part Fibre Toxicol 19, 1 (2022). https://doi.org/10.1186/s12989-021-00442-x
Kontakt
PD Dr. Annette Kraegeloh: annette.kraegeloh@leibniz-inm.de