Name: Generación de base de datos integral de Oncología Torácica - Herramienta para la Investigación Traslacional (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-01-22T17:15:00.000+00:00
Duration: 11 min 18 s
Description: Aprende a desarrollar una base de datos integral en Microsoft Access para investigación traslacional en oncología torácica. Conecta datos clínicos y de laboratorio para analizar aberraciones genéticas y expresión proteica en pacientes con cáncer.

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Este trabajo fue apoyado por subvenciones del NIH 5R01CA100750-07, 5R01CA125541-04, 3R01CA125541-03S1, 5R01CA129501-03, 3R01CA129501-02S1 de RS

<ol><li>Adamski, J., Finnegan, K. New Perspectives on Microsoft Office Access. , Course Technology. Boston. (2007).</li>
<li>Giltnane, J., Rimm, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Technology+Insight%3A+Identification+of+biomarkers+with+tissue+microarray+technology%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Clin+Pract+Oncol%22%5BJournal%5D)">Technology Insight: Identification of biomarkers with tissue microarray technology.</a> Nat Clin Pract Oncol. 1, 104-111 (2004).</li>
</ol>

<table border="1"><tbody><tr><td> Nombre del Material </td><td> Empresa </td><td> Número de catálogo </td></tr><tr><td> Centrífugo </td><td> Eppendorf </td><td> </td></tr><tr><td> Tubo de centrífuga cónico </td><td> Halcón </td><td> 518-PG </td></tr><tr><td> Mínimo indispensable medio de Eagle (MEM) </td><td> Sigma </td><td> M4655-500ML </td></tr><tr><td> Suero fetal de ternero </td><td> Cellgro FBS HI </td><td> MTT35011CV </td></tr><tr><td> Dimetilsulfóxido (DMSO) </td><td> Estadounidense Bioanalytical </td><td> AB03091 </td></tr><tr><td> BD Vacutainer Suero Tubos </td><td> Fischer Científico </td><td> 367815 </td></tr></tbody></table>

generación de base de datos integral de oncología torácica - herramienta para la investigación traslacional

Generation of Comprehensive Thoracic Oncology Database - Tool for Translational Research

El Programa de Oncología Torácica del proyecto de base de datos fue creada para servir como un repositorio global, verificada, y accesible para los especímenes de cáncer de bien anotado y los datos clínicos a disposición de los investigadores dentro del Programa de Oncología Torácica de Investigación. Esta base de datos también captura una gran cantidad de datos genómicos y proteómicos obtenidos de diversos estudios de tejido tumoral. Un equipo de investigadores de las ciencias básicas y clínicas, bioestadísticas, y un experto en bioinformática se ha convocado para el diseño de la base de datos. Variables de interés están claramente definidos y sus descripciones fueron escritas en un manual de operación estándar para asegurar la consistencia de la anotación de datos. El uso de un protocolo para los posibles bancos de tejidos y otro protocolo para la banca en retrospectiva, los tumores y muestras de tejido normal de pacientes con su consentimiento para estos protocolos fueron recogidos. La información clínica como la demografía, la caracterización de cáncer, y los planes de tratamiento para estos pacientes se extrajeron y entraron en una base de datos. Datos proteómicos y genómicos han sido incluidos en la base de datos y se han vinculado a la información clínica de los pacientes descritos en la base de datos. Los datos de cada mesa estaban vinculados con la función de las relaciones en Microsoft Access para permitir que el administrador de base de datos para conectar la información clínica y de laboratorio durante una consulta. Los datos solicitados pueden ser exportados para el análisis estadístico y la generación de hipótesis.

Una base de datos de oncología torácica fue desarrollado para servir como un repositorio global de datos clínicos y de laboratorio para los fines de la investigación traslacional. La base de datos servirá investigadores traslacional del cáncer dentro del Programa de Oncología Torácica de Investigación. Esta base de datos se adapta a los modelos de otros tipos de cáncer, así como otras enfermedades humanas.

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

El Proyecto de la Base de Datos del Programa de Oncología Torácica se creó para servir como un repositorio exhaustivo, verificado y accesible de cáncer bien anotado...

Un paradigma moderno en la investigación del cáncer sostiene que comprender las alteraciones genéticas que conducen al cáncer permitirá mejorar 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 abarca siete tablas principales, incluyendo una tabla de pacientes con información clínica, una tabla de TMA con datos de expresión proteica y una tabla de muestras de ADN. Con datos sobre mutaciones, se establecen relaciones para vincular los datos entre las tablas, de modo que los estudios de laboratorio de tejidos pertenecientes a un paciente determinado puedan conectarse con su historial clínico.Los datos vinculados pueden recuperarse luego mediante una consulta a la base de datos y analizarse estadísticamente para determinar las relaciones entre la expresión proteica, el ADN, las mutaciones y los resultados clínicos. En última instancia, vincular datos clínicos y de laboratorio facilita el estudio de las aberraciones genéticas y la expresión proteica desde la perspectiva de los puntos finales clínicos en pacientes con cáncer. Un componente clave de la investigación traslacional es la capacidad de acumular datos de investigación clínica y básica, y fusionar ambos en una relación significativa.Sin embargo, las herramientas de bioinformática necesarias para hacer esto a menudo son limitadas y dependen de la institución. Esta base de datos fue desarrollada para ayudar a nuestros investigadores a responder preguntas clave relacionadas con la investigación traslacional del cáncer, como la manera en que la composición genética y proteómica de un paciente puede contribuir a ciertos resultados clínicos, tales como la respuesta al tratamiento o la supervivencia. Aunque esta base de datos fue desarrollada para investigadores y clínicos involucrados en malignidades torácicas, este modelo puede aplicarse a otras enfermedades y adaptarse a las necesidades de 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 fundamental desarrollar protocolos aprobados por el comité de ética (IRB). Para proteger la confidencialidad del paciente, etiquete todas las muestras recopiladas, tejidos, sangre u otros fluidos corporales con un identificador único con código de barras y documente adecuadamente cada una en el formulario de obtención de muestras.Para comenzar a desarrollar la base de datos, cree primero tablas principales que recojan dominios de interés, como información sobre muestras de pacientes, matriz de tejidos, y especímenes de ADN. Otras tablas de interés pueden incluir conferencia de oncología torácica, líneas celulares y tablas de genes. 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 ingresar las variables de interés, la tabla debe presentarse en la vista de diseño. En la pestaña principal, seleccione vista, vista de diseño, e ingrese y describa las variables de interés en la vista de diseño para la tabla del paciente.Esto incluirá el número de historial clínico, apellido, nombre, fecha de nacimiento, etc. En la vista de diseño, el campo de fecha debe describirse con un tipo de datos, ya que el número de historial clínico es un número de siete dígitos. Esta variable se describirá como de tipo numérico.Dado que la variable apellido es de tipo texto, se enumera como una variable de texto libre. También es útil proporcionar una descripción para la variable. Por ejemplo, para la variable sexo, es importante que la persona que ingresa los datos sepa que debe ingresar uno para masculino y dos para femenino; diseñe las tablas para limitar la redundancia.La tabla del paciente debe ser el único lugar donde se almacene la información detallada sobre los pacientes, su cáncer, su evolución clínica, sus factores de riesgo y sus resultados dentro de la base de datos. Elabore una tabla de datos de ejemplo 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 historial clínico del paciente en una tabla de MAT que registre los datos de expresión proteica resultantes del análisis inmunohistoquímico mediante microarreglos de tejidos.Etiquete la proteína que ha sido estudiada e identifique el nivel de expresión de dicha proteína utilizando un sistema de puntuación estandarizado. Identifique también el tipo de tejido que ha sido analizado, como tejido tumoral o tejido normal, y liste todas las muestras de ADN que han sido sometidas a análisis de mutaciones. En una tabla de muestras de ADN, anote claramente las alteraciones genéticas, como la descripción de la mutación exacta, el gen en el que se encuentra la mutación y el resultado final de dicha mutación.Genere una quinta tabla de conferencia de oncología torácica para describir las reuniones semanales del equipo clínico de oncología torácica. Incluya información pertinente derivada de estas reuniones, como la disponibilidad de especímenes patológicos. Para cada paciente, establezca una tabla independiente de líneas celulares que describa las líneas celulares utilizadas en el laboratorio. Con fines de investigación, describa las características importantes de cada línea celular.Finalmente, cree otra tabla independiente para CL elgan con el fin de listar el receptor autólogo, las tirosina quinasas y la puntuación asociada de la aguja. Una medida de similitud con proteínas humanas. Para facilitar consultas desde múltiples tablas, las tablas individuales deben estar vinculadas mediante claves primarias.Establezca una clave primaria o identificador único para cada tabla. Un identificador único es un número o palabra que representa a un individuo único y no puede aparecer dos veces en una tabla. Por ejemplo, el número de historial clínico de un paciente es la clave primaria en la tabla del paciente.Para establecer una clave principal, vaya a la vista de diseño de la tabla de interés. Haga clic con el botón derecho en el campo que se convertirá en la clave principal y seleccione 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 mouse desde el campo de interés en una tabla hasta el campo correspondiente en otra tabla. De esta manera, dos tablas quedan conectadas con las relaciones establecidas.Entonces 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 las tablas, incluyendo los campos de interés. Luego seleccione las variables de interés de cada tabla. Ejecute la consulta para generar una hoja de cálculo con los resultados y guarde los datos utilizando una extensión de archivo adecuada para importarlos.Verifique que haya una coincidencia perfecta entre el nombre de las variables en los datos importados y el nombre de las variables en Microsoft Access. No se pueden importar correctamente los datos si las variables se describen de manera diferente, por ejemplo, si hay espacios en una y no en la otra. Una vez que se logre la simetría entre las dos tablas, utilice una consulta de anexión o actualización para importar los datos a Access.Una consulta de anexión agrega nuevas filas de datos, como nuevos pacientes, mientras que una consulta de actualización modificará los datos de las entradas ya existentes en 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 los datos en otros formatos comúnmente utilizados.Una investigadora desea correlacionar información sobre la proteína paxin entre la tabla de pacientes, la tabla de TMA y la tabla de muestras de ADN. Dado que las tablas ya están vinculadas mediante el número de historial clínico, los datos pueden consultarse fácilmente. Para obtener la información relevante, hace clic en la pestaña crear y luego en diseño de consulta. Selecciona las tres tablas de interés: pacientes, TMA y muestras de ADN, de cada tabla.Ella selecciona las variables de interés, como el nombre del paciente de la tabla de pacientes, el origen de la muestra de la tabla TMA, la expresión de paxina de la tabla TMA y las mutaciones de Paxina de la tabla de muestras de ADN. Hace clic en ejecutar consulta para generar la consulta y los resultados aparecen en una hoja de cálculo de consulta. Todos los pacientes para los cuales existan datos tanto de expresión como de mutación de paxina aparecerán en esta hoja de cálculo.Luego 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 mostrados aquí corresponden a pacientes de muestra y no a pacientes reales identificados dentro de la base de datos. Los resultados pueden exportarse para el análisis primario de los datos 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 introduzcan de manera consistente. Los datos solo deben introducirse en un campo. Si el investigador está seguro de su validez, es necesario reiterar la importancia de mantener la confidencialidad y de conservar una base de datos que cumpla estrictamente con las regulaciones de HIPAA y del IRB.Con este proyecto de base de datos translacional utilizando Microsoft Access, hemos podido construir una base de datos con casi 3000 pacientes únicos y contamos con datos de expresión de 63 proteínas únicas. Los avances que podamos lograr en la identificación de dichas mutaciones tienen el potencial de conducir a mejoras en nuestra capacidad para prevenir, detectar y tratar enfermedades devastadoras.

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Research

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Medicine

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Presentamos un modelo tridimensional (3D) de cáncer de pulmón basado en un andamiaje biológico de colágeno para estudiar la sensibilidad hacia las terapias dirigidas al cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC). Demostramos diferentes técnicas de lectura para determinar el índice de proliferación, la apoptosis y el estado de transición epitelio-mesenquimal (EMT). Los datos recopilados se integran en un modelo in silico para la predicción de la sensibilidad a los fármacos.

Un Tejido Combinada 3D Diseñado<em&gt; In Vitro</em&gt; /<em&gt; In silico</em&gt; Modelo de tumor de pulmón para la predicción de la eficacia de drogas en Fondos Específicos mutacional

Aquí, presentamos un protocolo para explorar el biomarcador y el predictor de supervivencia del cáncer de mama basado en el análisis integral de conjuntos de datos clínicos agrupados derivados de una variedad de bases de datos de acceso público, utilizando la estrategia de expresión, correlación y Análisis de supervivencia paso a paso.

Realizar la minería de datos y análisis integrativos de biomarcadores en el cáncer de mama utilizando múltiples bases de datos accesibles públicamente

Presentamos el portal web CorExplorer, un recurso para la exploración de los factores de secuenciación de ARN tumoral encontrado según el algoritmo de aprendizaje automático CorEx (Correlation Explanation), y mostramos cómo se pueden analizar los factores en relación con la supervivencia, las anotaciones de la base de datos, interacciones proteína-proteína, y entre sí para obtener información sobre la biología tumoral y las intervenciones terapéuticas.

Análisis de los factores de expresión génica tumoral con el portal web de CorExplorer

Este protocolo describe una herramienta útil para identificar cambios moleculares significativos en el cáncer y conduce al desarrollo de nuevos enfoques diagnósticos y terapéuticos para el carcinoma de células escamosas de esófago.

Desarrollo de un compendio para el carcinoma de células escamosas de esófago

La tropomodulina 3 (TMOD3) se ha estudiado cada vez más en tumores en los últimos años. Este estudio es el primero en informar que TMOD3 está altamente expresado en el cáncer de ovario y está estrechamente asociado con la resistencia al platino y la infiltración inmune. Estos resultados podrían ayudar a mejorar los resultados terapéuticos para el cáncer de ovario.

Sobreexpresión de tropomodulina 3 como marcador de resistencia al platino e infiltración inmunitaria en el cáncer de ovario

Se describe una técnica de investigación para la fibrobroncoscopia y el lavado broncoalveolar mediante succión baja presión. La técnica se utiliza para cosechar células inmunes de las superficies broncoalveolar de pulmón. Se utiliza anestesia local y sedación consciente leve (midazolam). Los sujetos toleran bien el procedimiento y experimentan efectos secundarios mínimos.

Lavado broncoalveolar (BAL) de Investigación; obtención de rendimiento adecuado de la muestra

Vascularizado Allotransplantations Composite (VCA) se han convertido en una realidad clínica. Sin embargo, la amplia aplicación clínica de AVC está limitada por la inmunosupresión crónica a múltiples fármacos. Los autores presentan un modelo animal grande fiable y reproducible para traducir nuevas estrategias inmunomoduladoras que pueden minimizar o potencialmente eliminar la necesidad de la inmunosupresión en el AVC.

Un modelo de trasplante heterotópico porcina Hind extremidades Modificado traslacional vascularizado compuesto Allotransplantation (VCA) Investigación

Cultivo tridimensional de células epiteliales mamarias sobre una membrana basal reconstituida es un método útil para recapitular la arquitectura in vivo de la benigna de la mama, y para diferenciar el fenotipo maligno de la fenotipo benigna de la mama. Es importante destacar que este sistema se puede aplicar para estudiar los carcinomas invasivos en otros tejidos.

Tres Culturas dimensionales: una herramienta para estudiar normal Acinar Arquitectura vs transformación maligna de las células de la mama

La investigación traslacional del cáncer depende de la extracción de tejidos humanos. Se ha trabajado mucho en la optimización de los métodos de extracción para el análisis ex vivo. Aquí, describimos los métodos de procesamiento de tejidos que permiten la máxima salida de datos a partir de muestras limitadas.

Trabajar con Tejidos Humanos para la Investigación del Cáncer Traslacional

Este protocolo describe la factibilidad de realizar perfiles de miRNAs en exosomas, liberados en plasma de pacientes con NSCLC, a través de un kit comercial de aislamiento de exosomas con tratamientos de proteinasa K y RNAsa, con el fin de evitar la contaminación circulante de miRNAs y evaluar sus características de biomarcadores en NSCLC.

Análisis miARN exosomal en células no pequeñas del cáncer de pulmón (NSCLC) de plasma de los pacientes a través de qPCR: una herramienta de biopsia líquida factible

Aprende a desarrollar una base de datos integral en Microsoft Access para investigación traslacional en oncología torácica. Conecta datos clínicos y de laboratorio para analizar aberraciones genéticas y expresión proteica en pacientes con cáncer.

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

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