SSBDデータベースによるグローバルなバイオイメージングデータの共有

⼤浪 修⼀
理化学研究所

⽣命機能科学研究センター 発⽣動態研究チーム
開拓研究本部 研究デジタルトランスフォーメーション基盤開発チーム
情報統合本部 ⽣命科学データ共有開発ユニット

⽣命科学におけるイメージングの意義

細胞内外の構造や⽣命分⼦の空間分布、そしてそれらの動態を詳細にありのままにとらえること=⽣命現象の背景にあるメカニズムを理解するために最も重要な研究⼿法のひとつ
2

バイオイメージングの近年の問題
近年の⽣命科学分野では、最先端のイメージング技術の開発が加速している
光シート顕微鏡

超解像度顕微鏡
従来

Keller et al., Science, 2008

クライオ電⼦顕微鏡
超解像leica-microsystems.com

Sarkans et al., Nat Methods, 2021

最先端のイメージング技術が研究の競争⼒を決定づける

最先端のイメージング装置は、⾼度な技術と知識を持つ技術者により⼿作りで開発される。市販品は極めて⾼額。
⼤多数の⽣命科学者は最先端イメージング技術を⾃らの研究に活⽤できていない
【解決策】

••

最先端のイメージング技術のオープンアクセス化最先端のイメージングデータのオープンアクセス化

3

INTERNATIONAL COOPERATION••••

⽣命科学の最先端イメージング技術とデータのオープンアクセスに関連する諸問題を解決する国際連携組織
欧州のEuro-BioImagingが全世界のコミュニティに声をかけてボトムアップ的に組織化
2015年に欧州の国際共同研究資⾦（Horizon 2020）の⽀援で設⽴
2020年よりChan Zuckerberg Initiativeより助成を受ける

https://www.globalbioimaging.org

主な活動• 国際的なリーダーからバイオイメージング施設の運営や研究政策、技術トレンドを学ぶ年1回の国際ワークショップ（Exchange of Experience）の開催• 特定のテーマに関する議論や国際的な協⼒関係を構築するためのテーマを絞った会議や作業部会の開催• バイオイメージング施設の管理職や技術職のスタッフの専⾨的な能⼒開発を⽀援する研修の開催• バイオイメージング施設のスタッフが、海外の先進的な施設から学ぶことを可能にするスタッフ シャドーイング プログラムの実施

This project has received funding fromthe European Union’s Horizon 2020
research and innovation programme
under grant agreement No 653493

イメージデータ作業部会
共同座⻑

Jason Swedlow
Univ. of Dundee
OME, IDR-2021

Shuichi Onami
RIKEN BDRSSBD

Exchange of Experience IV @Singapore 2019

• 11カ国、17名の委員。南極を除くすべての⼤陸より委員が参加。
• バイオイメージデータのオープンサイエンスに関わる諸問題について包括的に議論- データフォーマットの標準化- 国際的な公共データレポジトリの整備- 取得から公開までのデータの管理- データ解析情報の管理

Exchange of Experience VI @Online 2021

5

バイオイメージングデータのデータ形式の標準化とデータ共有リポジトリの整備に向けた提⾔

FOCUS | COMMENT

FOCUS | comment

A global view of standards for open image dataformats and repositories

Imaging technologies are used throughout the life and biomedical sciences to understand mechanisms in biology
and diagnosis and therapy in animal and human medicine. We present criteria for globally applicable guidelines foropen image data tools and resources for the rapidly developing fields of biological and biomedical imaging.

Jason R. Swedlow, Pasi Kankaanpää, Ugis Sarkans, Wojtek Goscinski, Graham Galloway,
Leonel Malacrida, Ryan P. Sullivan, Steffen Härtel, Claire M. Brown, Christopher Wood, Antje Keppler,
Federica Paina, Ben Loos, Sara Zullino, Dario Livio Longo, Silvio Aime and Shuichi Onami

I

maging is now used globally as amethod of quantitative measurementof biological and biomedical structure,composition and dynamics in the life andbiomedical sciences. Imaging technology
is rapidly evolving, with new modalities
and applications appearing that enable
new insights and discoveries1,2. These
innovations present challenges at several
different but interdependent levels.
Sourcing and retaining expert researchtechnology professionals (‘imagingscientists’), providing initial and ongoingtraining in advanced technologies,
rapidly disseminating and offering easy
access to new innovative methods andmultiplex tissue imaging, spatial profilingof single-cell transcriptomes, mass
spectrometry–based imaging, correlative
imaging techniques, molecular imaging,
advanced forms of microscopy-based
spectroscopy (fluorescence correlation,Raman, hyperspectral) and several others,
data complexity and dimensionality areincreasing, which makes the need for open,
common methods for recording imaging
metadata even greater. Moreover, with theestablishment and growth of public image
data repositories, proposals for common
metadata standards are now emerging.
It is essential we define the specifications
and usability requirements for data

an important role in defining policy,
practice and implementation. Journals
have repeatedly contributed to the useof open data standards by requiring that
papers submitted for publication adopt
domain-specific data deposition standards(for example, deposition of sequence data in
ArrayExpress or the European Nucleotide
Archive and deposition of structural
data in the Protein Data Bank). Funders
contribute by conditioning funding awards
on the use and adoption of data standards
and, where appropriate, the depositionof datasets in open repositories. Finally,Global BioImaging seeks to engage withthe commercial
community,
which
Nature imaging
Methods
18, 1440-1446(2021)

バイオイメージングデータのデータ共有システムのデザイン
Repositories

Image data

Image data
Metadata

全てのデータ
最⼩のメタデータ

Image data

Image data
Metadata

Metadata

Metadata

Added value DBs 利活⽤性の⾼いデータ
豊富なメタデータ
Image data
Metadata

Image data
Metadata

Image data
Image data

Metadata

Metadata

Metadata

Metadata

Image data
Metadata

Image analysis
Image data

Metadata

Imaging
Swedlow, …, Onami, Nat Methods 2021 7

データ共有のジレンマ• FAIR原則 (Wilkinson et al., 2016)– Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability（⾒つけられる。アクセスできる。相互運⽤できる。再利⽤できる。）• FAIR原則と現実のジレンマ– データは作成後、できるだけ直ぐに登録され、⾒つけられ、アクセスできるようにしたい。
– データは適切にキュレーションされ、相互運⽤可能で再利⽤可能な形式で保存され、さらなる研究のために利⽤されるべきである。
– キュレーション、データ変換には時間と労⼒が必要

8

バイオイメージングデータのデータ共有システムのデザイン
Repositories

Image data

Image data
Metadata

全てのデータ
最⼩のメタデータ

Image data

Image data
Metadata

Metadata

Metadata

Added value DBs 利活⽤性の⾼いデータ
豊富なメタデータ
Image data
Metadata

Image data
Metadata

Image data
Image data

Metadata

Metadata

Metadata

Metadata

Image data
Metadata

Image analysis
Image dataMetadata

Imaging
Swedlow, …, Onami, Nat Methods 2021 9

SSBD データベース
SSBD:database

再利⽤性の⾼いバイオイメージングデータと⽣命動態定量データを豊富なメタデータを付与して共有する⾼付加価値データベース（Added-Value DB）

SSBD:repository

論⽂で使⽤したバイオイメージングデータと⽣命動態定量データを共有する公共リポジトリ

SSBD:バイオイメージングデータと⽣命動態情報の統合データベース••

⽣命動態システム科学の統合データベースとしてJST-NBDCの資⾦で設⽴（2013年）
当初は、時空間情報を数値として含む新しい様式の⽣命科学の研究データとそれを取得するために⽤いた画像データの共有を⾏うDB
具体例• 様々な摂動条件下の⽣命動態の時空間定量計測データ• 様々なパラメータ下の⽣命現象の時空間動態シミュレーション結果
線⾍胚の細胞核分裂動態計測データ

細胞核動態のシミュレーション結果

Kimura & Onami Dev. Cell 2005

Hamahashi et al. BMC Bioinformatics 2005SSBD:バイオイメージングデータと⽣命動態情報の統合データベース•••

最先端技術で取得した⽣命科学画像データ、網羅的実験の⽣命科学画像データの共有を開始（2016年）
⽣命科学画像データのリポジトリサービスを開始（2016年）
⾼付加価値DB（Added-Value DB）（SSBD:database）と公共リポジトリ（SSBD:repository）を分離（2019年）
D. discoideum
self-organizing wave
confocal

MDCK II cell
microstructure dynamics
confocalmESC
transactivation
spinning-disk confocal

CHO cellpattern reconstitution
epifluorescence

EpH4 cellspheroid formationbrightfield

X. laevis
FRAP assay
confocalD. melanogaster
epithelial invagination
confocalhESC
retinal degeneration
TEM

M. musculus
a whole brainlight-sheet fluorescence

Ammoniteshell structure
tomography(Watabe et al. 2015)(Takai et al. 2015)(Ochiai et al. 2015)(Matsuda et al. 2015)(Yonemura et al. 2014)(Inomata et al. 2013)(Kondo & Hayashi 2013)(Shirai et al. 2016)(Susaki et al. 2014)(Inoue & Kondo 2016)

Nanog transactivation

FRAP assay

Lung development

tooth development

Erk activity

Ca2+ dynamics(Ochiai et al. 2015)(Inomata et al. 2013)(Noguchi et al. 2015)(Morita et al. 2016)(Aoki et al. 2013)(Takayama et al. 2016)

mitral cell somata(Ke et al. 2013)

Whole brain(Susaki et al. 2014)

E. coliC. elegans

C. elegans

M. musculus

C. elegans

D. rerio

C. elegans(Arjunan & Tomita2010)(Kimura & Onami 2005)(Kyoda et al. 2013)(Bashar et al. 2012)(Bao et al. 2006)(Keller et al. 2008)(Cronin et al. 2005)

SSBD:世界を代表するバイオイメージングデータの統合データベース

Image data size on SSBD:database

Nature 579, 162-163 (2020)

Data size on SSBD:repository⽇欧のバイオイメージングデータのエコシステム
Repositories

全てのデータ
最⼩のメタデータ

BioImageArchive

Image data

Image data
Metadata

Image data

Image data
Metadata

Metadata

Metadata

利活⽤性の⾼いデータAdded value DBs 豊富なメタデータ
Image data
Metadata

Image data

EMPIAR

IDR

Metadata

Image data
Image data

Metadata

Metadata

Metadata

Metadata

Image data
Metadata

Image analysis
Image data

Metadata

Imaging14

⽣命科学画像データのグローバルな共有システム
EUR
BioImageArchiveCountry/Region?

Country/Region?
EMPIAR

IDR

JPN

USA?

Country/Region?

データを共有する意義

データの共有はデータ解析⼿法の開発を加速する
ゲノム塩基配列データ、タンパク質⽴体構造データの集積が、バイオインフォマティクス技術の発展を可能にした

16

SSBD:repository へのデータの登録⽅法
https://ssbd.riken.jp/repository/share-your-data/

まずは、メールでお問い合わせ下さいssbd-repos@ml.riken.jp

お問合せのタイミング•

論⽂投稿時、リバイス投稿時– Reviewerのみがデータを閲覧できるようにする等の対応も可– 基本的に全ての論⽂雑誌のデータ公開の要件と合致– 論⽂中にデータのDOIを表記できる•△論⽂採択後– データの登録に要する時間に余裕がない

17

SSBD:database へのデータ登録⼿順
データ⽣産者

SSBD:repository

論⽂公開時/
前に登録
著者

SSBDチーム
Pubmed 等のデータベー
スから論⽂情報を収集

メタデータの登録

主なターゲット• 体系的なデータ取得• 最先端イメージング技術

キュレーター

データの選別オリジナルデータの提供依頼
オリジナルデータの提供

詳細なメタデータの付与
詳細なメタデータの確認依頼

SSBD:database
詳細なメタデータの確認・修正

公開
データベース登録• データの共有の依頼が来た際にはご協⼒をお願いします。
• 体系的なデータ取得や最先端イメージングを実施する際は、事前コンタクト︕

18

バイオイメージングデータのグローバルな共有にSSBDデータベースをご利⽤ください。
https://ssbd.riken.jp

SSBD teamS. Onami

K. Kyoda

H. Itoga

F. Wang

Y. Yamagata

Y. Tohsato
科技ハブ
産連本部

M. Miranda

H. Yamamoto