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

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.