1.000 € QUEST-Preis für die Wiederverwendung von Daten

In der biomedizinischen Forschung werden Daten immer häufiger geteilt, um Robustheit und Wert der Forschung zu steigern. Das Teilen von Open Data wird zunehmend von Geldgebern und Zeitschriften eingefordert, und die Charité hat die Berliner Erklärung unterzeichnet, die den offenen Austausch von Forschungsdaten unterstützt. Die schnell wachsende Menge an offen verfügbaren Daten hat auch die Entwicklung von Datensatz-Suchmaschinen vorangetrieben, die das Auffinden relevanter Datensätze ermöglichen. Entsprechend dieser Entwicklung nimmt auch die Zahl von Veröffentlichungen zu, die auf der Sekundärdatenanalyse offener Daten basieren. In vielen Bereichen der biomedizinischen Forschung ist es jedoch immer noch selten, dass eine Studie auf der Sekundäranalyse offener Rohdaten basiert. Mit dem QUEST Open Data Reuse Award werden daher Publikationen ausgezeichnet, die öffentlich zugängliche Datensätze nachgenutzt haben. Ziel ist es, das Bewusstsein für den Wert von Daten zu stärken, sowie für das Potenzial, das Datenwiederverwendung als Beitrag zu Innovation, Interdisziplinarität und wissenschaftlichem Fortschritt besitzt.

Die Veröffentlichung basiert überwiegend auf wiederverwendeten Daten.
Die Daten wurden nicht von einem/einer der Co-Autor:innen generiert (es sei denn, die Zusammenarbeit selbst wurde dadurch ausgelöst, dass der/die entsprechende Co-Autor:in den Datensatz teilte).
Die verwendeten Daten können roh oder vorverarbeitet sein, müssen aber eine Granularität aufweisen, die deutlich über der summarischer Statistiken liegt.
Der Großteil der Daten wurde offen über öffentliche Repositorien bereitgestellt, die fachübergreifend, fachspezifisch oder institutionell sein können; somit sind im Umkehrschluss Publikationen nicht zulässig, wenn der Großteil der Daten persönlich, gegen Entgelt, im Rahmen einer Vereinbarung über die Datenweitergabe oder unter anderen Nutzungsbeschränkungen weitergegeben wurde.
Die verwendeten Datensätze werden angemessen gewürdigt.

Informationen zur Bewerbung

Das QUEST Center verleiht diesen Preis im Wert von je 1.000 € an Erst-/Letzt-/Korrespondenzautor:innen mit BIH- oder Charité-Affiliation (und -Anstellung) für Publikationen in denen auf öffentlich zugängliche Datensätze zurückgegriffen wurde.
Angenommen werden Beiträge, die in den letzten zwei Jahren veröffentlicht wurden (dies schließt das gesamte Jahr ein - z. B. sind bei einer Einreichung im März 2025 alle Artikel, die 2023, 2024 oder 2025 veröffentlicht wurden, zugelassen).
Die Preismittel können bis Ende 2025 ausgegeben werden. Die Preise werden fortlaufend vergeben.
Pro Publikation kann jeweils nur ein QUEST Preis vergeben werden.
Autor:innen können sich (mit versch. Publikationen) jeweils nur einmal pro Jahr pro Preis (d.h. maximal 5 Preise pro Jahr je Autor:in) bewerben.
Publikationen mit Autor:innen (unabhängig von der Autor:innenposition), die auch Mitarbeiter:innen des QUEST Centers sind, können nicht berücksichtigt werden.
Die Preisträger:innen werden auf den QUEST-Internetseiten veröffentlicht.

Für eine Bewerbung füllen Sie bitte das Registrierungsformular aus.

The publication Pulmonary dysfunction and development of different cardiovascular outcomes in the general population receives an Open Data Reuse Award. The publication is completely based on openly available data from the English Longitudinal Study of Ageing (ELSA). The authors used these data to investigate the pathobiology involved in the co-development of pulmonary dysfunction and cardiovascular disease. The article was published in 2018 in Archives of Cardiovascular Diseases (DOI: 10.1016/j.acvd.2017.07.001). Applicant: Dr. Bob Siegerink, Centrum für Schlaganfallforschung Berlin (CSB), Charité - Universitätsmedizin Berlin
The publication CADD: predicting the deleteriousness of variants throughout the human genome receives an Open Data Reuse Award. The publication describes the newest version of “Combined Annotation Dependent Depletion”, a tool for assessing human genomic variants. For its improvement, data from over 40 publicly available sources have been used, e.g. EBI ENSEMBL, ENCODE, and gnomAD. CADD is freely available online, with all code and data underlying it. The article was published in 2019 in Nucleic Acids Research (DOI: 10.1093/nar/gky1016). Applicant: Philipp Rentzsch, Computational Genome Biology, Berlin Institute of Health and Charité – Universitätsmedizin Berlin
The publication A Computational Analysis of Alternative Splicing across Mammalian Tissues Reveals Circadian and Ultradian Rhythms in Splicing Events receives an Open Data Reuse Award. The authors carried out a systematic genome-wide evaluation of circadian and ultradian rhythms in transcription, focusing on the post-transcriptional event of alternative splicing. The analysis was primarily based on two freely available circadian datasets of mammalian tissues, shared via GEO and ENA databases, respectively. The article was published in 2019 in International Journal of Molecular Sciences (DOI: 10.3390/ijms20163977). Applicant: Rukeia El-Athman, Molecular Cancer Research Center (MKFZ), Charité - Universitätsmedizin Berlin
The publication Evaluating the replicability, specificity, and generalizability of connectome fingerprints receives an Open Data Reuse Award. The authors showed that the accuracy reported for the detection of unique brain signatures can be replicated, but that this does not necessarily mean a high specificity, especially when standard-quality neuroimaging data and larger datasets are used. For this, they used an openly available Human Connectome Project dataset. The article was published in 2017 in NeuroImage (DOI: 10.1016/j.neuroimage.2017.07.016). Applicant: Lea Waller, Research Division of Mind & Brain, Charité - Universitätsmedizin Berlin
The publication Antidepressants and suicidality: A re-analysis of the re-analysis receives an Open Data Reuse Award. The authors showed that the conclusions of earlier analyses on suicidality with antidepressants might be simplified and that the outcome strongly depends on the statistical analysis method used. For their re-analysis the authors used data available in the Drugs@FDA database. The article was published in 2020 in the Journal of Affective Disorders (DOI: 10.1016/j.jad.2020.01.107). Applicant: Jakob André Kaminski, Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie (CCM), Charité – Universitätsmedizin Berlin
The publication On the treatment effect heterogeneity of antidepressants in major depression. A Bayesian meta-analysis receives an Open Data Reuse Award. The authors found that the published RCT data on antidepressants are compatible with a near-constant treatment effect, and thus the hope for personalized antidepressant treatments may be unwarranted. The analysis was based on a dataset of RCTs on antidepressants shared through Mendeley. The article was published in 2020 as a preprint on medRxiv (DOI: 10.1101/2020.02.20.19015677). Applicant: Constantin Volkmann, Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie, Charité – Universitätsmedizin Berlin
The publication A unified connectomic target for deep brain stimulation in obsessive-compulsive disorder receives an Open Data Reuse Award. The authors established that different deep brain stimulation targets used to treat obsessive-compulsive disorder act by activating the same neural network. For this, they combined observations from own experiments with a normative connectome derived from an open database provided by the Human Connectome Project. The article was published in 2020 in Nature Communications (DOI: 10.1038/s41467-020-16734-3). Applicant: Ningfei Li, Department of Neurology, Movement Disorders and Neuromodulation Section, Charité - Universitätsmedizin Berlin
The publication Distinct immune evasion in APOBEC-enriched, HPV-negative HNSCC receives a QUEST Open Data Reuse Award. The authors identified a new subgroup of head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) with a distinct immunogenic phenotype, which could potentially mediate responses to immunotherapy. The findings were predominantly based on openly available datasets, accessible through The Cancer Genome Atlas and Gene Expression Omnibus. The article was published in 2020 in the journal "International Journal of Cancer" (DOI: 10.1002/ijc.33123). Applicant: Damian Rieke, Medizinische Klinik m. S. Hämatologie, Onkologie und Tumorimmunologie (CBF), Charité – Universitätsmedizin Berlin
The publication Using Bayes theorem to estimate positive and negative predictive values for continuously and ordinally scaled diagnostic tests receives a QUEST Open Data Reuse Award. The author showed that using a Bayesian framework, the positive and negative predictive values for a depression diagnosis can be improved as compared to dichotomous scores. The findings were based on openly available datasets, accessible through the Harvard Dataverse repository. The article was published in 2021 in the journal "International Journal of Methods in Psychiatric Research" (DOI: 10.1002/mpr.1868). Applicant: Felix Fischer, Department for Psychosomatic Medicine, Clinic for Internal Medicine and Dermatology, Charité – Universitätsmedizin Berlin
The publication Electrocorticography is superior to subthalamic local field potentials for movement decoding in Parkinson’s disease receives a QUEST Open Data Reuse Award. The authors’ comparison of two data sources for the decoding of movement was based on several openly available datasets, available through Harvard Dataverse and the Parkinson’s Disease Progression Marker Initiative. The authors also shared all derivative data and code openly on Github. The article was published in 2022 in the journal "eLife" (DOI: 10.7554/eLife.75126). Applicant: Wolf-Julian Neumann, Department of Neurology and Experimental Neurology, Movement Disorders and Neuromodulation Section, Charité – Universitätsmedizin Berlin
The publication A Unified Functional Network Target for Deep Brain Stimulation in Obsessive-Compulsive Disorder receives a QUEST Open Data Reuse Award. The authors identified brain areas whose activity is modulated by successful deep brain stimulation interventions in obsessive-compulsive disorder patients. For this, in addition to data collected by themselves, the authors used a large dataset from the Brain Genomics Superstruct Project to calculate a normative functional connectome. This dataset was available with defined and permissive access path and terms of use. The article was published in 2021 in Biological Psychiatry (DOI: 10.1016/j.biopsych.2021.04.006). Applicant: Ningfei Li, Department of Neurology, Charité – Universitätsmedizin Berlin
The publication Subthalamic and pallidal deep brain stimulation: are we modulating the same network? receives a QUEST Open Data Reuse Award. The authors analyzed brain areas activated by deep brain stimulation in Parkinson's Disease and observed that for the two areas most commonly stimulated, the networks of areas connected with these show substantial overlap between themselves. This indicates that the stimulation of both areas might ultimately stimulate the same network. For this, in addition to data collected by themselves, the authors used a large dataset from the Brain Genomics Superstruct Project, which provides a normative functional connectome. This dataset was available with defined and permissive access path and terms of use. The article was published in 2022 in "Brain" (DOI: 10.1093/brain/awab258). Applicant: Lukas Goede, Department of Neurology, Charité-Universitätsmedizin Berlin
The publication Mapping dysfunctional circuits in the frontal cortex using deep brain stimulation receives a QUEST Open Data Reuse award. The article describes the networks in frontal cortex which are associated with a positive therapeutic outcome of deep brain stimulation (DBS) in four different neurological disorders. This analysis is based on both an extensive multi-site sample of DBS locations and clinical outcomes, collected by the authors, and on a large connectome, which is available under liberal reuse terms. Thus, the study exemplifies how reused data can be integrared with self-collected data to generate new knowledge. The article was published in 2024 in the journal Nature Neuroscience (DOI: 10.1038/s41593-024-01570-1). Applicant: Barabara Hollunder, Department of Neurology with Experimental Neurology, Charité - Universitätsmedizin Berlin
The publication Tensor denoising of quantitative multi-parameter mapping receives a QUEST Open Data Reuse award. The authors have used a publicly available dataset to demonstrate an improved method for denoising human magnetic resonance brain imaging. This method can be used to improve the temporal and/or spatial resolution of quantitative multi-parameter mapping. The authors clearly reference the reused dataset, which has been shared under an open license. The article was published in 2024 in the journal Magnetic Resonance in Medicine (DOI: 10.1002/mrm.30050). Applicant: Helge Herthum, Berlin Center for Advanced Neuroimaging, Charité - Universitätsmedizin Berlin

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