[ca] En una era on la privacitat de les dades és crucial, dur a terme anàlisis de dades reproduïbles i segures en un context col·laboratiu entre diversos centres de recerca és una tasca complexa. Amb la creixent rellevància de diversos tipus de dades altament sensibles com clíniques, epidemiològiques o òmiques (genòmiques, transcriptòmiques, exposòmiques, ...), la necessitat de recerca a través de l'anàlisi federada s'ha convertit en una necessitat crítica, especialment degut a la naturalesa sensible de les dades implicades, el que planteja preocupacions significatives sobre la privacitat i l'ètica. Per abordar aquest problema, aquesta tesi doctoral té com a objectiu ampliar les capacitats de DataSHIELD, una plataforma d'anàlisi federada. Aquesta tesi doctoral proporciona mètodes avançats i eines com ShinyDataSHIELD, resources, OmicSHIELD i dsExposome, amb l'objectiu de fer que DataSHIELD sigui més rellevant, afegint característiques per gestionar una gamma més amplia de tipus de dades i garantir l'adaptabilitat i escalabilitat de la plataforma per al futur. La metodologia adoptada implica una sèrie de desenvolupaments de programari, estudis de cas i aplicacions amb dades reals. S'han utilitzat anàlisis comparatius per establir l'eficàcia de les noves eines i mètodes creats. A més, tècniques com l'anàlisi agrupada i la privacitat diferencial s'han integrat en les capacitats de DataSHIELD. Aquesta tesi doctoral ha aconseguit els objectius ampliant les capacitats de DataSHIELD per abordar les necessitats existents en estudis de múltiples cohorts. La interfície ShinyDataSHIELD fomenta una experiència d'usuari més agradable i accessible tant per a investigadors novells com experimentats. El concepte de resources és l'eina seminal per treballar amb conjunts de dades en diferents formats, expandint així l'aplicabilitat de DataSHIELD a la recerca multimodal. OmicSHIELD ofereix un conjunt robust d'eines per analitzar dades òmiques, mentre que dsExposome proporciona característiques especialitzades per a l'anàlisi de dades de l'exposoma. Totes dues addicions operen de manera federada mentre preserven la privacitat dels individus. Tots els objectius assolits en aquesta tesi doctoral estan adjunts a un projecte europeu (ATHLETE), que va requerir tots els desenvolupaments per al WP3, que està dedicat a les eines per a l'anàlisi de dades federades. A més, l'estudi aborda reptes relacionats amb la privacitat de les dades i les col·laboracions entre centres. La plataforma pot gestionar efectivament conjunts de dades més grans i dur a terme anàlisis complexes sense comprometre la privacitat de les dades. Aquesta adaptabilitat obre el camí per a futures aplicacions de DataSHIELD en altres camps de recerca, com ara la neuroimatge i la intel·ligència artificial. En conclusió, les noves eines i característiques milloren significativament la capacitat, escalabilitat i adaptabilitat de DataSHIELD. Aquestes millores acceleraran l'adopció de mètodes d'anàlisi de dades federada en estudis multicèntrics, avançant així la recerca mentre es manté rigorosament la privacitat de les dades. Notablement, DataSHIELD també contribueix a objectius més amplis de reproductibilitat i transparència en la recerca científica permetent que els resultats siguin fàcilment verificables sense la necessitat de compartir dades, superant així les barreres tradicionals en la recerca col·laborativa. El treball presentat en aquesta tesi doctoral serveix com un avanç crític en l'anàlisi de dades federada, cobrint els buits entre la privacitat de les dades, la reproductibilitat i la recerca col·laborativa en biomedicina.

[en] In an era where data privacy is crucial, conducting reproducible and secure data analysis in a collaborative context among multiple research centers is a challenging task. With the growing relevance of various types of highly sensitive data such as clinical, epidemiological or omics (genomics, transcriptomics, exposomics, ...), the need for research through federated analysis has become a critical necessity, especially due to the sensitive nature of the data involved, which raises significant privacy and ethical concerns. To address this problem, this PhD thesis aims to extend the capabilities of DataSHIELD, a federated analysis platform. This PhD thesis provides advanced methods and tools like ShinyDataSHIELD, resources, OmicSHIELD, and dsExposome, with the goal of making DataSHIELD more relevant, adding features to handle a broader range of data types, and ensuring the platform's adaptability and scalability for the future. The adopted methodology involves a series of software developments, case studies, and real-world applications. Comparative analyses have been used to establish the effectiveness of the new tools and methods created. Additionally, techniques like clustered analysis and differential privacy have been integrated into DataSHIELD's capabilities. This PhD thesis achieved the objectives by extending DataSHIELD's capabilities to address existing needs in multi-cohort studies. The ShinyDataSHIELD interface encourages a more pleasant and accessible user experience for both novice and experienced researchers. The concept of resources is the seminal tool for working with datasets in different formats, thus expanding DataSHIELD's applicability to multidomain research. OmicSHIELD offers a robust set of tools for analyzing omics data, while dsExposome provides specialized features for exposome data analysis. Both of these additions operate in a federated manner while preserving individuals' privacy. All the objectives achieved in this PhD thesis are attached to an European project (ATHLETE), which required all the developments for the WP3, which is devoted to tools for federated data analysis. Additionally, the study addresses challenges related to data privacy and collaborations among centers. The platform can effectively manage larger data sets and perform complex analyses without compromising data privacy. This adaptability paves the way for future applications of DataSHIELD in other fields of research, such as neuroimaging and artificial intelligence. In conclusion, the new tools and features significantly improve DataSHIELD's capacity, scalability, and adaptability. These improvements promise to accelerate the adoption of federated data analysis methods in multi-center studies, thereby advancing research while rigorously maintaining data privacy. Notably, DataSHIELD also contributes to broader goals of reproducibility and transparency in scientific research by allowing results to be easily verified without the need for data sharing, thus overcoming traditional barriers to collaborative research. The work presented in this PhD thesis serves as a critical advancement in federated data analysis, bridging gaps between data privacy, reproducibility, and collaborative research in biomedicine.