22. Januar 2011
Eine Brust-Onkologie-Datenbank wurde entwickelt, um als eine umfassende Quelle für klinische Daten und Laborwerte für die Zwecke der translationalen Forschung dienen. Die Datenbank wird translationalen Krebsforschung in der Thoracic Oncology Research Program dienen. Diese Datenbank ist anpassungsfähig zu anderen Krebs-Modelle, sowie andere Erkrankungen des Menschen.
Ein modernes Paradigma der Krebsforschung besagt, dass das Verständnis der genetischen Veränderungen, die zur Entstehung von Krebs führen, Verbesserungen in der Prävention, der Früherkennung, der Identifizierung prognostischer Marker sowie der Entwicklung gezielter Therapien ermöglichen wird. Diese Onkologie-Datenbank in Microsoft Access erstreckt sich über sieben Haupttabellen, darunter eine Patiententabelle mit klinischen Informationen, eine TMA-Tabelle mit Daten zur Proteinexpression und eine Tabelle für DNA-Proben. Mithilfe von Mutationsdaten werden Beziehungen hergestellt, um die Daten zwischen den Tabellen zu verknüpfen, sodass die Laboruntersuchungen von Gewebeproben eines bestimmten Patienten mit dessen klinischer Anamnese verknüpft werden können.
Die verknüpften Daten können anschließend über eine Datenbankabfrage abgerufen und statistisch analysiert werden, um Zusammenhänge zwischen Proteinexpression, DNA, Mutationen und klinischen Ergebnissen zu ermitteln. Letztendlich ermöglicht die Verknüpfung von klinischen und Laborbefunden die Untersuchung genetischer Aberrationen und der Proteinexpression aus der Perspektive klinischer Endpunkte bei Krebspatienten. Eine zentrale Komponente der translationale Forschung ist die Fähigkeit, klinische und grundwissenschaftliche Forschungsdaten zu sammeln und beide in einer aussagekräftigen Beziehung zu verbinden.
Jedoch sind die erforderlichen bioinformatischen Werkzeuge dafür häufig begrenzt und von der Institution abhängig. Diese Datenbank wurde entwickelt, um unseren Forschenden bei der Beantwortung zentraler Fragen der translationale Krebsforschung zu helfen, beispielsweise wie die genetische und proteomische Zusammensetzung eines Patienten zu bestimmten klinischen Endpunkten wie Therapieansprechen oder Überleben beitragen kann. Obwohl diese Datenbank für Forschende und Kliniker entwickelt wurde, die mit thorakalen Malignitäten arbeiten, kann dieses Modell auf andere Erkrankungen übertragen und an die Bedürfnisse weiterer Forschender und Institutionen angepasst werden.
Wir hoffen, dass Sie dieses Protokoll für Ihre eigenen Datenbankprojekte übernehmen werden. Vor Beginn eines translationsorientierten Datenbankprojekts ist es unerlässlich, Protokolle zu entwickeln, die von der zuständigen Ethikkommission genehmigt wurden. Um die Vertraulichkeit der Patienten zu gewährleisten, kennzeichnen Sie alle gesammelten Proben, Gewebe, Blut oder andere Körperflüssigkeiten mit einem eindeutigen Barcode-Identifikator und dokumentieren Sie diese entsprechend im Probenerfassungsformular.
Um die Entwicklung der Datenbank zu beginnen, erstellen Sie zunächst Haupttabellen, um Bereiche von Interesse zu erfassen, wie beispielsweise Informationen über Patienten, Probendaten, Gewebemikroarrays und DNA-Proben. Weitere Tabellen von Interesse können Thorakalonkologie-Konferenzen, Zelllinien und Gans-Tabellen umfassen. Um eine Tabelle in Microsoft Access zu erstellen, wechseln Sie zum Register „Erstellen“ und wählen Sie „Tabelle“ aus.
Zunächst wird die Tabelle in der Datentabellenansicht dargestellt. Um jedoch Variablen von Interesse eingeben zu können, muss die Tabelle in der Entwurfsansicht angezeigt werden. Wählen Sie unter dem Register „Start“ die Option Ansicht, Entwurfsansicht, und geben Sie im Entwurfsmodus die Variablen von Interesse für die Patiententabelle ein und beschreiben Sie diese.
Dazu gehören die Krankenaktennummer, der Nachname, der Vorname, das Geburtsdatum usw. In der Entwurfsansicht muss das Datumsfeld mit einem Datentyp beschrieben werden, da die Krankenaktennummer eine siebenstellige Zahl ist. Diese Variable wird als numerisch beschrieben.
Da die Variable „Nachname“ Text ist, wird sie als Freitextvariable aufgeführt. Es ist außerdem hilfreich, eine Beschreibung der Variablen bereitzustellen. Beispielsweise ist es bei der Variablen „Geschlecht“ wichtig, dass die Dateneingabeperson weiß, dass männlich mit der Eins und weiblich mit der Zwei eingegeben werden soll; gestalten Sie die Tabellen so, dass Redundanzen minimiert werden.
Der Patiententisch sollte der einzige Ort sein, an dem detaillierte Informationen über die Patienten, ihre Krebserkrankung, ihren klinischen Verlauf, ihre Risikofaktoren und ihre Ergebnisse in der Datenbank gespeichert werden. Erstellen Sie eine Beispiel-Datentabelle, um pathologische Proben mit ihren Patientenquellen zu verknüpfen, da von jedem Patienten mehrere Proben gewonnen werden können. Diese Tabelle sollte die Identifikationsnummer jeder Probe mit der Krankenaktennummer des Patienten verbinden. In einer TMA-Tabelle werden Proteinexpressionsdaten erfasst, die aus der immunhistochemischen Analyse von Gewebemikroarrays resultieren.
Markieren Sie das untersuchte Protein, und ermitteln Sie den Expressionsgrad dieses Proteins mithilfe eines standardisierten Bewertungssystems. Geben Sie außerdem die Art des analysierten Gewebes an, beispielsweise Tumor- oder Normalgewebe, und listen Sie alle DNA-Proben auf, die einer mutationsanalytischen Untersuchung unterzogen wurden. In einer Tabelle der DNA-Proben sollten genetische Veränderungen eindeutig annotiert sein, wie beispielsweise die genaue Beschreibung der Mutation, das betroffene Gen sowie das endgültige Ergebnis dieser Mutation.
Erstellen Sie einen fünften Konferenztisch für Thoraxonkologie, um die wöchentlichen Sitzungen des klinischen Teams für Thoraxonkologie zu beschreiben. Beziehen Sie relevante Informationen ein, die aus diesen Sitzungen resultieren, wie beispielsweise die Verfügbarkeit pathologischer Proben. Legen Sie für jeden Patienten eine eigenständige Zelllinientabelle an, die die im Labor verwendeten Zelllinien beschreibt. Beschreiben Sie zu Forschungszwecken wichtige Eigenschaften, die zu jeder Zelllinie gehören.
Erstellen Sie abschließend eine weitere eigenständige Tabelle für CL elgan, um den autologen Rezeptor, Tyrosinkinasen und den zugehörigen Needle-Score aufzulisten. Ein Maß für die Ähnlichkeit mit menschlichen Proteinen. Um Abfragen aus mehreren Tabellen zu erleichtern, müssen die einzelnen Tabellen über Primärschlüssel verknüpft werden.
Legen Sie einen Primärschlüssel oder einen eindeutigen Bezeichner für jede Tabelle fest. Ein eindeutiger Bezeichner ist eine Zahl oder ein Wort, das nur eine eindeutige Person repräsentiert und nicht zweimal in einer Tabelle aufgeführt werden kann. Beispielsweise ist die Krankenaktennummer eines Patienten der Primärschlüssel in der Tabelle des Patienten.
Um einen Primärschlüssel festzulegen, wechseln Sie zur Entwurfsansicht der gewünschten Tabelle. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Feld, das der Primärschlüssel werden soll, und wählen Sie die Option „Primärschlüssel“.
Um die Tabellen zu verknüpfen, wechseln Sie zum Register „Datenbanktools“ und klicken Sie auf das Symbol „Beziehungen“. Ziehen Sie mit der Maus vom gewünschten Feld in einer Tabelle zum entsprechenden Feld in einer anderen Tabelle. Auf diese Weise werden zwei Tabellen miteinander verbunden, wobei die Beziehungen eingerichtet werden.
Anschließend kann eine Abfrage ausgeführt werden, um verwandte Informationen aus mehreren Tabellen zu erhalten. Wählen Sie dazu die Option „Abfragedesign“ unter dem Register „Erstellen“, wählen Sie die anzuzeigenden Tabellen aus und fügen Sie die Felder von Interesse hinzu. Danach wählen Sie die Variablen von Interesse aus jeder Tabelle aus. Führen Sie die Abfrage aus, um die Ergebnisse in Tabellenform zu erhalten, und speichern Sie die Daten mit einer geeigneten Dateierweiterung, um sie importieren zu können.
Überprüfen Sie, ob die Namen der Variablen in den importierten Daten genau mit den Namen der Variablen in Microsoft Access übereinstimmen. Ein erfolgreicher Import ist nicht möglich, wenn die Variablen unterschiedlich beschrieben sind, beispielsweise wenn in der einen Tabelle Leerzeichen enthalten sind, in der anderen jedoch nicht. Sobald eine Übereinstimmung zwischen den beiden Tabellen hergestellt ist, verwenden Sie eine Anfüge- oder Aktualisierungsabfrage, um die Daten in Access zu importieren.
Mit einer Anfügeabfrage werden neue Datensätze hinzugefügt, beispielsweise neue Patienten, während eine Aktualisierungsabfrage bereits in der Datenbank enthaltene Datensätze aktualisiert. Um die Daten als Microsoft Excel-Arbeitsmappe zu exportieren, wechseln Sie zum Reiter „Externe Daten“ und klicken Sie auf „Daten nach Excel exportieren“. Microsoft Access ermöglicht zudem den Export der Daten in andere gängige Formate.
Eine Forscherin möchte Informationen über das Protein Paxin über die Tabellen der Patienten, der TMA und der DNA-Proben hinweg korrelieren. Da die Tabellen bereits über die Krankenaktennummer verknüpft sind, können die Daten leicht abgefragt werden. Um die relevanten Informationen zu erhalten, klickt sie auf den Reiter „Erstellen“ und anschließend auf „Abfragedesign“. Sie wählt die drei Tabellen von Interesse aus: Patienten, TMA und DNA-Proben, jeweils aus der entsprechenden Tabelle.
Sie wählt die Variablen von Interesse aus, wie beispielsweise den Namen des Patienten aus der Patiententabelle, den Ursprung der Probe aus der TMA-Tabelle, die Paxin-Expression aus der TMA-Tabelle und Paxin-Mutationen aus der DNA-Proben-Tabelle. Sie klickt auf „Abfrage ausführen“, um die Abfrage zu generieren, und die Ergebnisse erscheinen in einer Abfrage-Tabelle. Alle Patienten, für die sowohl Paxin-Expressions- als auch Mutationsdaten vorliegen, werden in dieser Tabelle angezeigt.
Sie kann dann die Häufigkeit solcher Mutationen bestimmen, bestimmte Mutationen mit Expressionsänderungen korrelieren oder Mutationen mit klinischen Variablen wie dem Überleben assoziieren. Bitte beachten Sie, dass die hier gezeigten Ergebnisse für Beispielpatienten und nicht für reale, in der Datenbank identifizierte Patienten gelten. Die Ergebnisse können zur primären Datenanalyse durch den Biostatistiker exportiert werden, und die Ergebnisse werden mit dem Forscher geteilt.
Bei der Erstellung einer solchen Datenbank ist es wichtig sicherzustellen, dass alle Daten einheitlich erfasst werden. Daten sollten nur in ein Feld eingetragen werden. Wenn der Forscher sich bezüglich der Gültigkeit sicher ist, ist es notwendig, die Bedeutung der Wahrung der Vertraulichkeit sowie die Einhaltung der HIPAA- und IRB-Vorschriften bei der Führung einer Datenbank erneut zu betonen.
Mit diesem translationsorientierten Datenbankprojekt unter Verwendung von Microsoft Access konnten wir eine Datenbank mit nahezu 3000 einzigartigen Patienten aufbauen und verfügen über Expressionsdaten für 63 einzigartige Proteine. Fortschritte, die wir bei der Identifizierung solcher Mutationen erzielen können, haben das Potenzial, zu Verbesserungen unserer Fähigkeit führen, verheerende Erkrankungen zu verhindern, zu erkennen und zu behandeln.
Es wurde eine Datenbank zur Thoraxonkologie entwickelt, die als umfassendes Archiv für klinische und laborbezogene Daten für die translationale Forschung dienen soll. Diese anpassungsfähige Datenbank wird die Untersuchung genetischer Aberrationen und der Proteinausprägung bei Krebspatienten erleichtern.
Die Integration klinischer und laborbasierter Daten in einer strukturierten Datenbank ermöglicht es Biopharma-Forschungs- und Entwicklungsteams, therapeutische Hypothesen mit höherer Vorhersagegenauigkeit zu überprüfen. Dieser Ansatz unterstützt die Zielvalidierung, indem molekulare Veränderungen mit klinischen Endpunkten verknüpft werden, und erleichtert datenbasierte Go/No-Go-Entscheidungen in der onkologischen Arzneimittelforschung. Das Modell bietet einen wiederverwendbaren Rahmen, um frühe Entwicklungsprogramme durch mechanistische Erkenntnisse und translationale Kontinuität zu entrisiken.
Die Datenbank fügt sich in den Entdeckungsprozess ein, indem sie die Hypothesenprüfung in der frühen Forschung ermöglicht, die Assay-Entwicklung durch standardisierte Datenerfassung unterstützt und präklinische Entscheidungen durch integrierte molekular-klinische Analysen informiert.