Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Medicine

Поколение комплексного грудной База данных Онкология - Инструмент для трансляционных исследований

Published: January 22, 2011 doi: 10.3791/2414

Summary

Грудной онкологии базы данных был разработан в качестве всеобъемлющего хранилища для клинических и лабораторных данных для целей поступательного исследований. База данных будет служить поступательной исследователи рака в грудной исследовательской программы онкологии. Эта база данных является адаптируемой к другим моделям рака, а также других заболеваний человека.

Abstract

Грудной онкологии Программа проекта базы данных была создана, чтобы служить в качестве всеобъемлющей, проверены, и доступные хранилища для хорошо аннотированный рака образцов и клинические данные, которые будут доступны для исследователей в рамках Программы исследования грудной онкологии. Эта база данных также фиксирует большое количество геномных и протеомных данных, полученных из различных исследований тканей опухоли. Команда клинической и фундаментальной науки исследователей, biostatistician, и эксперт биоинформатики была созвана для разработки баз данных. Переменные ставки были четко определены и их описания были написаны в течение стандартного руководства по эксплуатации, чтобы обеспечить согласованность данных аннотаций. Использование протокола для будущих банковских тканей и другой протокол для ретроспективного банковской, опухолевые и нормальные образцы тканей пациентов согласились на эти протоколы были собраны. Клинические данные, такие как демография, рак характеристик и планы лечения для таких пациентов извлекали и вступил в Доступ к базе данных. Протеомных и геномных данных, были включены в базу данных и были связаны с клинической информации для пациентов, описанных в базе данных. Данные из каждой таблицы были связаны с использованием отношения функции в Microsoft Access, чтобы менеджер баз данных для подключения клинических и лабораторных информации во время запроса. Запросить данные могут быть экспортированы для статистического анализа и гипотезы поколения.

Protocol

1. Университет Протоколы клинических исследований:

  1. Два университета протоколы были разработаны для целей этой инициативы. Первый протокол позволяет перспективных закупок тканей от рака легких, рака пищевода, карциноид опухоли, тимома, и мезотелиомы пациентов. Протокол также позволяет крови и других биологических жидкостей необходимо получить от пациентов для исследования биомаркеров. Протокол позволяет исследователям получить клиническую информацию от пациента источником таких образцов с помощью абстракции диаграммы и для хранения как образца и клинических данных в защищенной базе данных.
  2. Второй протокол похож на первый исключением того, что позволяет исследователям получить доступ к ранее накренился тканей и другие образцы, полученные в ходе рака пациента диагностики и лечения. Пациенты, которые дали согласие на операцию в Чикагском университете и которые подписали этот протокол, имеют право.

2. Клинический протокол сбора данных:

  1. Пациенты, увидеть в Чикагском университете медицинский центр для лечения злокачественных новообразований вышеупомянутых были включены в этот протокол.
  2. Подходящие пациенты были идентифицированы по их лечения онколог и было согласие одного из членов команды медиков обучение в этих двух протоколов.
  3. Как только согласие, медицинские данные истории болезни пациента была получена с помощью диаграмм абстракции и была внесена в базу данных, членом клинической группы поддержки.

3. Протокол Сбор Образцов:

Образцы тканей

  1. Ткани содержащие известных или подозреваемых злокачественности, полученные в ходе стандартного клинического лечения пациента с помощью биопсии или операции были включены в этот протокол. Никакой дополнительной ткани, за пределами того, что было необходимо для обследования пациента, было получено.
  2. После хирургического удаления образца, необходимые для подготовки постоянных разделов, остаточной ткани помещают на лед.
  3. Техник ткани закупок транспортируется остаточной образца на лед, чтобы патологии отдела.
  4. Остаточная тканей были взвешены, измерены, передаются на хранение, маркировку, и надлежащим образом документально оформлены с соблюдением стандартной операционной процедурой.
  5. Длительное хранение образцов поддерживалась в -80 ° C морозильник в отделение патологии.
  6. Чтобы получить доступ к образцов тканей пациентов, которые уже прошли операцию по грудной злокачественные опухоли, списки пациентов ведется сотрудничает хирургов и радиационных онкологов были ссылки. Таким образом, пациенты интереса были определены. Их образцы ткани опухоли может быть получен из отдела патологии, если согласие было получено.

Пробы крови

  1. Во время клинических показаний крови рисует, протокол также позволило дополнительные 5:58 труб крови в 5 мл зеленые сверху (гепарин) трубкой, один 10 мл фиолетовый верхней трубы (ЭДТА зародышевой ДНК) и один 10 мл красным верхом (сыворотка) трубки крови.
  2. До шести образцов в различные моменты времени были приняты, с указанием даты крови обратить комментариями.
  3. Пробы крови центрифугировали при 2000 оборотов в минуту в течение 10 минут.
  4. Плазма и сыворотка компоненты аликвоты в криопробирку труб в части 1 мл.
  5. Для сбора белых кровяных клеток, верхние 1-2 мл интерфейс / красный фракции клеток крови ресуспендировали с 1-2 мл клеточной среде сохранение (MEM EBS СМИ + 10% эмбриональной сыворотки кал + 5% ДМСО).
  6. Все образцы были заморожены медленно изопропиловый морозилкой при 70-80 ° С в течение 16-24 часов, затем переведен в -70 ° C до -80 ° C ящик для хранения.
  7. Все образцы были помечены штрих-кодом уникальный идентификатор и надлежащим образом оформляются в виде закупок образца лаборант.

Другие жидкости организма:

  1. Жидкость не собираются для клинического использования могут быть собраны и хранятся в соответствии с настоящим протоколом. Образцы мокроты было собрано и отправлено на цитологическое исследование. Образцы мокроты хранились на льду при 4 ° С, а передаются.
  2. Образцы мокроты затем были переведены в 15 мл Сокол трубки и центрифугировали при 1400 оборотов в минуту в течение 10 минут.
  3. Супернатант аликвоты в 4 мл порциями в 6 мл cyrovials. Cyrovials были помещены в морозильник, на сухой лед, или изопропиловый морозилкой, которые будут впоследствии замораживается до -70 ° C до -80 ° C. После 16-24 часов, образцы были переданы в -70 ° C до -80 ° C ящик для хранения.
  4. Все образцы были помечены штрих-кодом уникальный идентификатор и надлежащим образом оформляются в виде закупок образца лаборант.

4. Строительство информатики Инфраструктура:

  1. После оценки ряда программ управления базами данных, Microsoft Access была выбрана в качестве программы для дома клинических и лабораторных данных для грудной Наcology Программа проекта базы данных на основе его работоспособности и способности к ссылке связанных наборов данных.
  2. Команда врачей, основные исследователи науки, biostatistician, и эксперт биоинформатики был созван для определения переменных, представляющих интерес для захвата в базе данных.
  3. Группа определила элементы данных, связанные с демографии пациентов, рак характеристики, эпидемиологических факторов, а также образцы аннотаций, исходя из потребностей грудного исследователи онкологии и со ссылкой на стандарты, установленные в отношении общих элементов данных (тт) Национальным институтом рака.
  4. Команда разработала схемы кодирования, чтобы сделать данные анализируемой для исследовательских целей. Когда это возможно, данные кодируются с помощью числовых переменных таким образом, чтобы уменьшить количество свободного текста, введенного в базу данных.
  5. Переменные ставки были разделены между семью различными таблиц в Microsoft Access, чтобы захватить различные аспекты соответствующей информации.

5. Проектирование Содержание каждой таблицы:

  1. Семь первичных таблицы были созданы: 1) пациенты стол, 2) таблица образцов данных, 3) ТМА стол, 4) образцы ДНК стол, 5) Грудь онкологии конференции стол, 6) стол клеточной линии, и 7) C. Элеганс таблице.
  2. Пациенты стол был задуман как только таблицы в базе данных в дом клинически значимой информации о больных, их раком, их клиническое течение, их факторы риска, и их результаты (рис. 1). Целью данного проекта было предела избыточности в базе данных.
  3. Пример ссылки Таблица данных патологических образцов их пациент источников. Каждый образец дан образец патологии число, и это число, связанных с медицинской номер записи пациента. Множественные образцы могут быть получены от каждого человека и поэтому в таблице также содержится информация о дате образец был получен и тип образца собраны: первичной опухоли, рецидивирующие опухоли или вскрытия образца.
  4. Таблица ТМА были использованы до сих пор, чтобы захватить экспрессии белка данных в течение 63 уникальных белков. ТМА могут быть использованы для характеристики распределения разному экспрессируются белков в опухолевых и неопухолевых тканей с помощью антител к локализации белков (рис. 2). Экспрессии белка представлена ​​счетом 0, 1, 2 или 3 на основе впечатления патологоанатома интенсивности и процент окрашивания АПМ.
    При процентов окрашивания измеряется счетом 0 указывает на отсутствие окрашивания, 1 указывает на менее 11% окрашивание, 2 показывает, менее 50% окрашивания, и 3 указывает на большую, чем 50% окрашивания. Когда интенсивность измеряется, оценка присваивается на основании относительного количества окрашивания, а также по шкале от 0 до 3. В некоторых случаях, IHC слайды также сканированные с высоким разрешением и интенсивности окрашивания можно измерить с помощью автоматизированной Сотовая Imaging System (ACIS) для обработки изображений параллельно забив патологоанатома. Тем не менее, как для техники, более высокий балл свидетельствует о большей экспрессии белка.
    Кроме того, таблица ТМА аннотирует расположение ТМА удар для дальнейшего использования. Кроме того, база данных включает источник ткани (опухоли, нормальный, лимфатических узлов, метастатический ткани), расположение в образце (в центре, края), гистологии рака и медицинской номер записи связать эту информацию обратно на Пациенты таблице.
  5. Образцы ДНК таблице перечислены все ДНК хранится в лаборатории. Образцы ДНК, которые связаны с их пациент источника через медицинские номер записи пациента. Основная информация о образца фиксируется, чтобы описать источник образцов, в том числе расположение и гистология опухоли. Цель этой таблице является описание генетических изменений, которые были характерны в образце методом полимеразной цепной реакции, стандартные последовательности ДНК, а мутационный анализ.
    Таблица также фиксирует переменных, таких как аминокислоты изменения кислот, нуклеотидных изменений, гомозиготности, синонимичность, и ген, в котором произошла мутация. Примерами генов, которые были изучены включают паксиллина, cCbl, EGFR, p53, KRAS, cMet и EphB4. Следователь, который охарактеризовал мутаций также перечислены.
  6. Пятое таблице в базе данных конференции Грудь онкологии таблице. Конференции груди онкологии является еженедельной встрече медицинских онкологов, хирургов, патологоанатомов, рентгенологов, радиационных онкологов, и другие члены грудной онкологии клинической бригады, которые встречаются в целях разработки согласованных планов лечения пациента. Цель этой таблицы к списку пациентов, которые были обсуждены на конференции в рамках своего уровня обслуживания. Информация о наличии патологических образцов для каждого пациента также получил отражение в этой таблице.
  7. Шестая таблица таблицы клеточных линий. Это свободный столик стоял в базе данных, потому что это не связано с какой-либо из других таблиц. Он описывает клеточных линий, которые были использоватьд в лабораторию для исследовательских целей. Таблица фиксирует изменения аминокислот кислоты, нуклеотидных изменений, гомозиготности и синонимичность мутаций, и расположение мутаций в ДНК клетки линии.
  8. Седьмой таблице С. Элеганс таблице, и это также свободный столик стоит. В этой таблице перечислены ортологичных рецепторов тирозинкиназы и включает в себя иглы оценка, которая является мерой сходства с человеческими белками.

6. Создание отношений между таблицами:

  1. В каждой таблице присваивается первичный ключ, который служит уникальным идентификатором для каждой записи в таблице. По определению, уникальное значение идентификатора не может быть повторен. Например, в таблице Пациенты, первичный ключ медицинской номер записи с MRN может означать лишь одно уникальное человека. В таблице образцов данных, первичный ключ образце патологии (SP) номер. Как ТМА и ДНК образцы таблиц не имеют уникальные идентификаторы, фиктивный номер был создан в качестве первичного ключа. ТМА и ДНК таблицы связывается с другим таблицам, используя MRN и SP чисел соответственно. Это гарантирует, что каждый удар ТМА и ДНК образца связаны обратно как конкретной информации по образцу и клиническую информацию из пожертвований пациента.
  2. В Microsoft Access, в отдельные таблицы связаны через свои первичные ключи, что логические связи устанавливаются (рис. 3). Эти отношения необходимы для создания запросов, в которых данные собираются из нескольких таблиц.

7. Запрос:

  1. Выполнение запросов соответствующих наборов данных относительно проста в Microsoft Access. Запрос может быть разработана, выбрав "запрос вариант дизайна" на вкладке создать.
  2. Таблицы в том числе областях, представляющих интерес выбираются и отображаются.
  3. Переменные из таблиц, представляющих интерес, выбраны и, при необходимости, могут быть отфильтрованы на основе критериев, исследователя интереса (рис. 4).
  4. Запрос может быть запущен, в результате чего необходимые поля, перечисленные в виде электронных таблиц.

8. Экспорт данных:

  1. После того, как запрос был порожден, данные могут быть экспортированы. Хотя большинство исследователей предпочитают данные, которые будут в виде таблиц Microsoft Excel, данные могут быть экспортированы в ряд других программ, используя меню экспорта под "внешними данными" на вкладке. Данные могут быть сохранены с помощью соответствующего расширения файла.
  2. При экспорте данных в статистических целях, заданным набором переменных, включенных в экспорте, так что комплексный анализ может быть сделано для контроля за ковариат.

9. Импорт данных:

  1. Импорт данных требует точного соответствия между формат импортируемых данных и формат таблицы в Access. Переменных, представляющих интерес в таблице, чтобы импортировать должны иметь одинаковые имена, как доступ таблице. Правописание должно быть точным и не может быть места, где пространства не существует в доступе таблице.
  2. Как только симметрию между двумя таблицами достигается, пользователь имеет возможность использовать добавления или запроса на обновление для импорта данных в Access. Запрос на добавление позволит пользователю добавлять новые строки данных на доступ к базе данных. Например, если информация о пациентах, которые не были уже в базе данных, запрос на добавление может быть использован для добавления таких пациентов. Однако, если новые данные доступны на больных или образцов, которые должны быть изменены, запрос на обновление необходимо выполнить на эти записи.

10. Обновление базы данных:

  1. Члены проекта базы данных имеют предписанные роли в обеспечении того, чтобы база данных постоянно обновляться. Один полный рабочий день поручено регулярно заполнение и обновление базы данных с клинической информацией, основанной на пациентов, которые были согласие в клинике.
  2. Другой полного рабочего времени, выступающей в качестве менеджера данных, обвиняется в получении лабораторных данных по мере ее поступления и ввода этой информации в базу данных с обновления или добавить запрос.
  3. Исследования помощников, которые обучаются в протокол отвечают за выполнение систематическое обновление базы данных каждые шесть месяцев, чтобы получить самые последние данные. Это особенно важно для таких областях, как жизненно важный статус и дата последнего контакта, так как эти поля имеют прямое влияние на выживаемость анализов на данные.

11. Доступ к базе данных:

  1. База данных доступна только для лиц, которые HIPAA уступчивым и включены в IRB протокол. Доступ дополнительно сокращен до лиц, прошедших подготовку в Microsoft Access и которые несут прямую ответственность для обновления или изменения данных.
  2. Исследователи, которые внесли свой вклад в базу данных может запросить информацию из базы данных с менеджером данных, но они самиНе разрешается доступ к данным напрямую.
  3. Менеджер данных обеспечивает обезличенной информации запрашивающему исследователи путем удаления переменных, таких как медицинские регистрационный номер и имя пациента при генерации экспорта запроса.

12. Представитель Результаты:

Исследователь может быть заинтересован в зная, клиническое значение чрезмерной экспрессии белка паксиллина в немелкоклеточного рака легкого. Как этого исследователя вызвала большой объем данных ТМА в базе данных для паксиллина, менеджер данных одобряет просьбу исследователя для доступа к медицинской информации, коррелирует с лабораторными данными. Менеджер данных выполняет запрос, где он сочетает в себе как пациенты таблицы и таблицы АПМ. Переменные интереса из-за стола Пациенты включают дату пациента рождения, расы, гистология их рака, стадии их раком, даты их диагностики, их жизненного статуса, даты их смерти, и даты их последнего контакта. С помощью этих переменных, таких как возраст на момент постановки диагноза и стадии, важные вмешивающиеся факторы могут быть учтены и контролировать. Из таблицы ТМА, важную информацию, такую ​​как тип опухоли и экспрессию белка может быть установлена.

Как две таблицы связаны через медицинские номер записи, информация о пациенте от частных лиц, у которых опухоли были изучены для выражения паксиллина включены в выходных данных. Результаты могут быть отфильтрованы так, что только у пациентов с немелкоклеточным раком легкого отображаются на дисплее. Результаты могут быть уточнены на основе потребности исследователя.

Эти результаты можно экспортировать для первичного анализа данных biostatistician и результаты затем совместно с исследователем.

Домашняя страница проекта: Доступ шаблон базы данных и стандартных оперативных процедур доступны по адресу:
http://www.ibridgenetwork.org/uctech/salgia-thoracic-oncology-access-template

Лицензия: Свободно доступны для академических и некоммерческого использования.

Ограничения в использовании, не являющихся учеными: Коммерческие пользователи требуют лицензии. По вопросам коммерческого использования, пожалуйста, свяжитесь с Университетом Управления Чикаго технологий и интеллектуальной собственности (UChicagoTech) по телефону (773) 702-1692 или www.tech.uchicago.edu

Рисунок 1
Рисунок 1. Скриншот Доступ к базе данных изображением части таблицы пациентов.

Рисунок 2
Рисунок 2. Схема изображением ткани микрочипов (ТМА) 2

Рисунок 3
Рисунок 3. Скриншот изображающих отношения, установленные между таблицами в базе данных Access. Таблицы связаны через первичные ключи.

Рисунок 4
Рисунок 4. Пример запроса для паксиллина мутации, ТМА результаты, а клинические переменные.

Disclosures

Нет конфликта интересов объявлены.

Acknowledgments

Эта работа была поддержана грантами NIH 5R01CA100750-07, 5R01CA125541-04, 3R01CA125541-03S1, 5R01CA129501-03, 3R01CA129501-02S1 для РС

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Centrifuge Eppendorf
Conical centrifuge tube Falcon BD 518-PG
Minimum essential medium eagle (MEM) Sigma-Aldrich M4655-500ML
Fetal Calf Serum Cellgro MTT35011CV
Dimethyl Sulfoxide (DMSO) American Bioanalytical AB03091
BD Vacutainer Serum Tubes Fisher Scientific 367815

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Adamski, J., Finnegan, K. New Perspectives on Microsoft Office Access. , Course Technology. Boston. (2007).
  2. Giltnane, J., Rimm, D. Technology Insight: Identification of biomarkers with tissue microarray technology. Nat Clin Pract Oncol. 1, 104-111 (2004).

Tags

Медицина выпуск 47 базы данных грудной онкологии Биоинформатика Biorepository Microsoft Access протеомика геномика
Поколение комплексного грудной База данных Онкология - Инструмент для трансляционных исследований
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Surati, M., Robinson, M., Nandi, S., More

Surati, M., Robinson, M., Nandi, S., Faoro, L., Demchuk, C., Kanteti, R., Ferguson, B., Gangadhar, T., Hensing, T., Hasina, R., Husain, A., Ferguson, M., Karrison, T., Salgia, R. Generation of Comprehensive Thoracic Oncology Database - Tool for Translational Research. J. Vis. Exp. (47), e2414, doi:10.3791/2414 (2011).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter