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MAINZ//2011: 56. GMDS-Jahrestagung und 6. DGEpi-Jahrestagung

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V.
Deutsche Gesellschaft für Epidemiologie e. V.

26. - 29.09.2011 in Mainz

CRIP Privacy Regime [1] und IT-Architektur - ein Modell für Meta-Biobanken www.crip.fraunhofer.de

Meeting Abstract

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  • Oliver Gros - Fraunhofer IBMT, Potsdam
  • Karsten R. Heidtke - Fraunhofer IBMT, Potsdam
  • Christina Schröder - Fraunhofer IBMT, Potsdam

Mainz//2011. 56. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 6. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi). Mainz, 26.-29.09.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11gmds524

doi: 10.3205/11gmds524, urn:nbn:de:0183-11gmds5248

Published: September 20, 2011

© 2011 Gros et al.
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Hintergrund: Die Biomarker-Forschung erfordert die Zusammenstellung immer größerer Kollektive klinischer humaner Proben und der zugehörigen Daten ("klinische Kohorten"), die nicht ohne Institutionen-übergreifende Infrastruktur und Zusammenarbeit zeitnah gesammelt werden können. Die entsprechende IT-Infrastruktur ("meta-Biobank") muss

  • den Datenschutz bzw. die Persönlichkeitsrechte der Spender/Patienten,
  • die Vertraulichkeit von Forschungsvorhaben und
  • die Verfügungsgewalt der Betreiber der Biobank über ihre Proben und Daten wahren.

Methoden: Die "Central Research Infrastructure for molecular Pathology" (CRIP; http://www.crip.fraunhofer.de/en/ ist ein Netzwerk föderierter lokaler Datenbanken ("Integrative Research Databases", IRDBs) mit einem zentralen, mit anderen meta-Biobanken über Web-Services verbundenen Web-Server. Die IRDBs

  • importieren bei den CRIP-Partnern pseudonymisierte Daten zur Annotation der Bioproben aus der medizinischen Versorgung und Forschung,
  • harmonisieren diese Daten und anonymisieren sie vor dem Export an CRIP,
  • zeigen diese Daten, zu statistischen Gruppen zusammen gefasst, dem Nutzer über eine Web-basierte interaktive Suchoberfläche an.

Beim Navigieren durch die Suchoberfläche stellt der Nutzer seine Suchkriterien für Fälle zusammen und erhält als Ergebnis zunächst eine statistische Übersicht geeigneter Fälle. CRIP leitet das Suchprofil (als csv-Datei) mit einer Projektanfrage an die Partner weiter, die durch Anwendung des Suchprofils auf ihre lokale IRDB, die entsprechenden Biomaterialien sofort auffinden und zur Verfügung stellen können. CRIP-Partner sind die Charité Universitätsmedizin Berlin, das Klinikum rechts der Isar der TU München, die Medizinische Universität Graz und das Universitätsklinikum Erlangen.

Ergebnisse: CRIP enthält zur Zeit rund 1 Million mit einem Mehrfachen an Biomaterialien hinterlegter Fälle aller Krankheitsgebiete. Mit regelmäßigen semi-automatischen Updates wird der Datensatz einer Partner-Institution jeweils komplett ausgetauscht.

CRIP genügt allen einschlägigen ethischen und rechtlichen Standards, insbesondere dem Selbstbestimmungsrecht der Patienten, und wurde aus datenschutzrechtlicher Sicht als beispielhaft bezeichnet [1].

Schlussfolgerungen: Das CRIP-Konzept eignet sich generell zur Vernetzung von u.U. im Wettbewerb stehenden Biomaterialbanken, die an unterschiedlichen Institutionen angesiedelt sind und für Verbundprojekte zugänglich gemacht werden sollen. Durch die schrittweise Pseudonymisierung und Anonymisierung innerhalb dieser Institutionen und der statistischen Aufbereitung in Gruppen mit spezifischen Merkmalen (Pools) auf der CRIP-Zugangsseite werden die Informationsbarrieren zwischen diesen Institutionen aufrechterhalten und die Vertraulichkeit der Forschungsprojekte sowie die Vertraulichkeit und Entscheidungsfreiheit der Biobanken gewahrt. Die Vermittlung der Projekte wird entscheidend beschleunigt, indem das Suchprofil an die an den Pools beteiligten Institutionen automatisch weitergeleitet und dort auf den pseudonymisierten Daten nochmals ausgeführt wird.

Diese Arbeit wurde vom BMBF gefördert (FKZ 01GR0601 und 01GR0701).


Literatur

1.
http://www.datenschutz-berlin.de/attachments/140/Jahresbericht_2006.pdf External link
2.
Schröder C, et al. Cell Tissue Bank. 2010. DOI: 10.1007/s10561-010-9190-8 External link