Generación de base de datos integral de Oncología Torácica - Herramienta para la Investigación Traslacional

Un paradigma moderno de investigación del cáncer sostiene que la comprensión de las alteraciones genéticas que conducen al cáncer conducirá a mejoras en la prevención, la detección temprana, la identificación de marcadores pronósticos y el desarrollo de terapias dirigidas. Esta base de datos de oncología en Microsoft Access se distribuye en siete tablas principales, que incluyen una tabla del paciente con información clínica, una tabla de TMA con datos de expresión de proteínas y una tabla de muestras de ADN. Con los datos mutacionales, se desarrollan relaciones para vincular los datos entre las tablas, de modo que los estudios de laboratorio de tejido perteneciente a un paciente en particular se puedan conectar con su historia clínica.

Los datos vinculados se pueden recuperar a través de una consulta a la base de datos y analizarse estadísticamente para determinar las relaciones entre la expresión de proteínas, el ADN, las mutaciones y los resultados clínicos. En última instancia, la vinculación de los datos clínicos y de laboratorio facilita el estudio de las aberraciones genéticas y la expresión de proteínas desde la perspectiva de los criterios de valoración clínicos en pacientes con cáncer. Un componente clave de la investigación traslacional es la capacidad de acumular datos de investigación clínica y de ciencias básicas, y amalgamar las dos en una relación significativa.

Sin embargo, las herramientas bioinformáticas necesarias para hacer esto son a menudo limitadas y dependen de la institución. Esta base de datos se desarrolló para ayudar a nuestros investigadores a responder preguntas clave relevantes para la investigación traslacional del cáncer, como la forma en que la composición genética y proteómica de un paciente puede contribuir a ciertos criterios de valoración clínicos, como la respuesta a la terapia o la supervivencia. Aunque esta base de datos se desarrolló para investigadores y médicos involucrados con neoplasias malignas torácicas, este modelo se puede aplicar a otras enfermedades y para satisfacer las necesidades de los investigadores y otras instituciones.

Esperamos que adopte este protocolo para sus propios proyectos de bases de datos. Antes de iniciar un proyecto de base de datos traslacional, es esencial desarrollar protocolos aprobados por el IRB. Para salvaguardar la confidencialidad del paciente, etiquete todas las muestras, tejidos, sangre u otros fluidos corporales recolectados con un identificador único con código de barras y documéntelos adecuadamente en el formulario de obtención de muestras.

Para comenzar a desarrollar la base de datos, primero cree tablas primarias para capturar dominios de interés, como información sobre datos de muestras de pacientes, micromatrices de tejidos y muestras de ADN. Otras tablas de interés pueden incluir la conferencia de oncología torácica, las líneas celulares y las tablas de gans. Para crear una tabla en Microsoft Access, vaya a la pestaña crear y seleccione tabla.

Inicialmente, la tabla se presenta en la vista de hoja de datos. Sin embargo, para introducir variables de interés, la tabla debe presentarse en la vista de diseño. En la pestaña de inicio, seleccione vista, vista de diseño, introduzca y describa las variables de interés en la vista de diseño para la mesa del paciente.

Esto incluirá el número de registro médico, apellido, nombre, fecha de nacimiento, etc. En la vista de diseño, la fecha del campo debe describirse con un tipo de datos, ya que el número de historia clínica es un número de siete dígitos. Esta variable se describirá como numérica.

Dado que la variable apellido es texto, se muestra como una variable de texto libre. También es útil proporcionar una descripción de la variable. Por ejemplo, para la variable sexo, es importante que la persona que ingresa los datos sepa que se debe ingresar hombre como uno y mujer como dos, diseñe las tablas para limitar la redundancia.

La mesa del paciente debe ser el único lugar donde se mantenga en la base de datos información detallada sobre los pacientes, su cáncer, su curso clínico, sus factores de riesgo y sus resultados. Desarrollar una tabla de datos de muestra para vincular los especímenes patológicos con sus fuentes de pacientes, ya que se pueden obtener múltiples especímenes de cada paciente. Esta tabla debe vincular el número de identificación de cada espécimen con el número de historia clínica del paciente en una tabla de TMA que capture los datos de expresión de proteínas resultantes del análisis inmunohistoquímico de microarrays tisulares.

Etiquete la proteína que se ha estudiado e identifique el nivel de expresión de esa proteína utilizando un sistema de puntuación estandarizado. Identifique también el tipo de tejido que se ha analizado, como tumor o lista de tejido normal, todas las muestras de ADN que se han sometido a análisis mutacional. En una tabla de muestras de ADN, anote claramente las alteraciones genéticas, como una descripción de la mutación exacta, el gen para el que hay una mutación y el resultado final de dicha mutación.

Generar una quinta mesa de conferencias de oncología torácica para describir las reuniones semanales del equipo clínico de oncología torácica. Incluya la información pertinente que resulte de estas reuniones, como la disponibilidad de muestras patológicas para cada paciente, establezca una tabla de líneas celulares independientes que describa las líneas celulares utilizadas en el laboratorio. Con fines de investigación, describa las características importantes que pertenecen a cada célula.

Por último, cree otra tabla independiente para CL elgan para enumerar el receptor autólogo, las tirosina quinasas y la puntuación de la aguja asociada. Una medida de similitud con las proteínas humanas. Para facilitar las consultas de varias tablas, las tablas individuales deben vincularse a través de claves principales.

Establezca una clave principal o un identificador único para cada tabla. Un identificador único es un número o palabra que representa solo a un individuo único y no se puede enumerar dos veces en una tabla. Por ejemplo, el número de historia clínica de un paciente es la clave principal en la tabla del paciente.

Para establecer una clave principal, vaya a la vista de diseño de la tabla de interés. Haga clic derecho en el campo. Eso se convertirá en la clave principal y haga clic en la opción clave principal.

Para vincular las tablas, vaya a la pestaña de herramientas de la base de datos y haga clic en el icono de relaciones. Arrastre el ratón desde el campo de interés de una tabla hasta el campo correspondiente de otra tabla. De esta manera, dos tablas están conectadas con relaciones en su lugar.

A continuación, se puede ejecutar una consulta Para obtener información relacionada de varias tablas, seleccione la opción de diseño de consulta en la pestaña crear, seleccione y muestre tablas, incluidos los campos de interés. A continuación, seleccione las variables de interés de cada tabla. Ejecute la consulta para generar una hoja de cálculo con los resultados y guarde los datos con una extensión de archivo adecuada para importar datos.

Compruebe que hay una coincidencia perfecta entre el nombre de las variables en los datos importados y el nombre de las variables en Microsoft Access. Los datos no se pueden importar correctamente si las variables se describen de manera diferente, por ejemplo, si hay espacios en una pero no en la otra. Una vez obtenida la simetría entre las dos tablas, utilice una consulta de anexión o actualización para importar los datos en Access.

Una consulta de datos adjuntos agrega nuevas filas de datos, como nuevos pacientes, mientras que una consulta de actualización actualizará los datos de las entradas que ya están dentro de la base de datos. Para exportar los datos como una hoja de cálculo de Microsoft Excel, vaya a la pestaña de datos externos y haga clic en exportar datos a Excel. Microsoft Access también permite exportar datos en otros formatos de uso común.

Un investigador está interesado en correlacionar la información de la proteína paxina en la tabla del paciente, la tabla TMA y la tabla de muestras de ADN. Como las tablas ya están vinculadas a través del número de historia clínica, los datos se pueden consultar fácilmente Para obtener la información relevante, hace clic en la pestaña crear y hace clic en diseño de consulta. Selecciona las tres tablas de pacientes de interés, TMA y muestras de ADN de cada mesa.

Selecciona las variables de interés, como el nombre del paciente, de la tabla del paciente, el origen de la muestra de la tabla TMA, la expresión de paxina de la tabla TMA y las mutaciones de Paxin de la tabla de muestras de ADN. Pulsa ejecutar consulta para generar la consulta y los resultados aparecen en una hoja de cálculo de consulta. Todos los pacientes para los que haya datos de paxina, expresivos y mutacionales aparecerán en esta hoja de cálculo.

A continuación, puede identificar la frecuencia de dichas mutaciones, correlacionar mutaciones específicas con cambios en la expresión o asociar mutaciones con variables clínicas como la supervivencia. Tenga en cuenta que los resultados que se muestran aquí son para pacientes de muestra y no para pacientes reales identificados dentro de la base de datos. Los resultados pueden ser exportados para el análisis de datos primarios por parte del bioestadístico, y los resultados se comparten con el investigador.

Al crear una base de datos como esta, es importante asegurarse de que todos los datos se ingresen de manera coherente. Los datos solo deben introducirse en un campo. Si el investigador está seguro de su validez, es necesario volver a enfatizar la importancia de mantener la confidencialidad y mantener una base de datos que esté en estricto cumplimiento de las regulaciones HIPAA e IRB.

Con este proyecto de base de datos traslacional utilizando Microsoft Access, hemos podido construir una base de datos con casi 3000 pacientes únicos y tener datos de expresión de 63 proteínas únicas. Los avances que podemos hacer en la identificación de tales mutaciones tienen el potencial de conducir a mejoras en nuestra capacidad para prevenir, detectar y tratar enfermedades devastadoras.