Name: Génération de base de données complète en oncologie thoracique - Outil de recherche translationnelle (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-01-22T17:15:00.000+00:00
Duration: 11 min 18 s
Description: Découvrez comment créer une base de données en oncologie thoracique avec Microsoft Access pour intégrer données cliniques et laboratoire. Cet outil facilite la recherche translationnelle sur les aberrations génétiques.

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Ce travail a été soutenu par des subventions du NIH 5R01CA100750-07, 5R01CA125541-04, 3R01CA125541-03S1, 5R01CA129501-03, 3R01CA129501-02S1 à 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> Nom du produit </td><td> Société </td><td> Numéro de catalogue </td></tr><tr><td> Centrifugeuse </td><td> Eppendorf </td><td> </td></tr><tr><td> Tube à centrifuger conique </td><td> Falcon </td><td> 518-PG </td></tr><tr><td> Milieu essentiel minimum Eagle (MEM) </td><td> Sigma </td><td> M4655-500ML </td></tr><tr><td> Sérum de veau foetal </td><td> FBS Cellgro HI </td><td> MTT35011CV </td></tr><tr><td> Diméthylsulfoxyde (DMSO) </td><td> Américaine bioanalytiques </td><td> AB03091 </td></tr><tr><td> Tubes BD Vacutainer Sérum </td><td> Fischer Scientific </td><td> 367815 </td></tr></tbody></table>

génération de base de données complète en oncologie thoracique - outil de recherche translationnelle

Generation of Comprehensive Thoracic Oncology Database - Tool for Translational Research

Le projet de programme de base de données oncologie thoracique a été créé pour servir une approche globale, référentiel vérifiée et accessible pour les spécimens de cancer bien annotée et des données cliniques à la disposition des chercheurs au sein du Programme de recherche en oncologie thoracique. Cette base de données capture également un grand volume de données génomiques et protéomiques obtenus à partir de diverses études tissu tumoral. Une équipe de chercheurs en sciences cliniques et fondamentales, un biostatisticien, et un expert a été convoqué en bioinformatique à la conception de la base de données. Les variables d&#39;intérêt ont été clairement définies et leurs descriptions ont été écrites dans un manuel d&#39;exploitation standard pour assurer la cohérence de l&#39;annotation des données. En utilisant un protocole de banques de tissus potentiels et un autre protocole pour les services bancaires rétrospective, la tumeur et les échantillons de tissus provenant de patients normaux consenti à ces protocoles ont été collectés. Informations cliniques tels que la démographie, la caractérisation du cancer et des plans de traitement pour ces patients ont été extraites et sont entrés dans une base de données Access. Données protéomiques et génomiques ont été inclus dans la base de données et ont été liés à l&#39;information clinique pour les patients décrits dans la base de données. Les données de chaque table ont été liés en utilisant la fonction des relations dans Microsoft Access pour permettre au gestionnaire de bases de données pour connecter des informations cliniques et de laboratoire lors d&#39;une requête. Les données interrogées peuvent ensuite être exportés pour une analyse statistique et de génération d&#39;hypothèses.

Une base de données oncologie thoracique a été développé pour servir de référentiel exhaustif de données cliniques et de laboratoire aux fins de la recherche translationnelle. La base de données servira aux chercheurs translationnelle sur le cancer au sein du Programme de recherche en oncologie thoracique. Cette base est adaptable à d&#39;autres modèles de cancer, ainsi que d&#39;autres maladies humaines.

Génération de base de données complète en oncologie thoracique - Outil de recherche translationnelle

Le projet de base de données du Programme d'oncologie thoracique (Thoracic Oncology Program Database Project) a été créé pour servir de répertoire complet, vérifié et accessible pour des cancers bien annotés...

Un paradigme moderne de la recherche sur le cancer suppose que la compréhension des altérations génétiques à l'origine du cancer permettra d'améliorer la prévention, le dépistage précoce, l'identification de marqueurs pronostiques et le développement de thérapies ciblées. Cette base de données d'oncologie sous Microsoft Access s'organise en sept tables principales, notamment une table patient contenant des informations cliniques, une table TMA incluant des données d'expression protéique et une table d'échantillons d'ADN. Grâce aux données sur les mutations, des relations sont établies pour relier les informations entre ces tables, de sorte que les études de laboratoire portant sur des tissus appartenant à un patient particulier puissent être associées à son historique clinique.Les données liées peuvent ensuite être récupérées par une requête dans la base de données et analysées statistiquement afin de déterminer les relations entre l'expression des protéines, l'ADN, les mutations et les résultats cliniques. En fin de compte, la mise en relation des données cliniques et de laboratoire facilite l'étude des anomalies génétiques et de l'expression des protéines du point de vue des critères de jugement cliniques chez les patients atteints de cancer. Un élément clé de la recherche translationnelle est la capacité à recueillir des données issues de la recherche clinique et fondamentale, puis à fusionner ces deux types d'informations dans une relation significative.Cependant, les outils de bioinformatique nécessaires pour cela sont souvent limités et dépendent des institutions. Cette base de données a été développée afin d'aider nos chercheurs à répondre à des questions clés relatives à la recherche translationnelle sur le cancer, comme la manière dont la composition génétique et protéomique d'un patient peut influencer certains critères cliniques, tels que la réponse au traitement ou la survie. Bien que cette base de données ait été conçue pour les chercheurs et les cliniciens travaillant sur les tumeurs thoraciques, ce modèle peut être appliqué à d'autres maladies et adapté aux besoins de chercheurs et d'autres institutions.Nous espérons que vous adopterez ce protocole pour vos propres projets de base de données. Avant de lancer un projet de base de données translationnelle, il est essentiel d'élaborer des protocoles approuvés par le comité d'éthique (IRB). Pour préserver la confidentialité des patients, étiquetez tous les échantillons recueillis — tissus, sang ou autres liquides corporels — à l’aide d’un identifiant unique à code-barres, et documentez-les de manière appropriée dans le formulaire d’acquisition des échantillons.Pour commencer à développer la base de données, créez d'abord des tables principales afin de recueillir les domaines d'intérêt, tels que les informations relatives aux échantillons de patients, aux micro-réseaux de tissus et aux échantillons d'ADN. D'autres tables pouvant présenter un intérêt incluent les conférences d'oncologie thoracique, les lignées cellulaires et les tables de gènes. Pour créer une table dans Microsoft Access, accédez à l'onglet « Créer » et sélectionnez « Table ». Au départ, le tableau est présenté en mode feuille de données. Toutefois, afin de saisir les variables d'intérêt, le tableau doit être affiché en mode création. Sous l'onglet Accueil, sélectionnez Affichage, puis Mode création, puis saisissez et décrivez les variables d'intérêt en mode création pour le tableau du patient.Ceci inclura le numéro de dossier médical, le nom de famille, le prénom, la date de naissance, etc. En mode conception, le champ de date doit être décrit avec un type de données, car le numéro de dossier médical est un nombre à sept chiffres. Cette variable sera décrite comme étant de type numérique.Étant donné que la variable « nom de famille » est du texte, elle est indiquée comme une variable texte libre. Il est également utile de fournir une description pour la variable. Par exemple, pour la variable « sexe », il est important que la personne chargée de la saisie des données sache que « masculin » doit être saisi comme un et « féminin » comme deux ; concevez les tableaux de manière à limiter la redondance.Le tableau des patients doit être le seul endroit où sont conservées dans la base de données les informations détaillées concernant les patients, leur cancer, leur évolution clinique, leurs facteurs de risque et leurs résultats. Élaborer un tableau de données type permettant de relier les prélèvements pathologiques à leur source patient, car plusieurs prélèvements peuvent être obtenus pour chaque patient. Ce tableau doit associer le numéro d'identification de chaque prélèvement au numéro de dossier médical du patient. Dans un tableau de TMA, enregistrer les données d'expression protéique issues de l'analyse immunohistochimique par microarray tissulaire.Étiquetez la protéine qui a été étudiée et identifiez le niveau d'expression de cette protéine à l'aide d'un système de notation standardisé. Identifiez également le type de tissu analysé, par exemple tissu tumoral ou tissu normal, et dressez la liste de tous les échantillons d'ADN ayant subi une analyse mutationnelle. Dans un tableau des échantillons d'ADN, indiquez clairement les altérations génétiques, telles que la description précise de la mutation, le gène concerné par la mutation et le résultat final de cette mutation.Générez un cinquième tableau pour la conférence d'oncologie thoracique afin de décrire les réunions hebdomadaires de l'équipe clinique d'oncologie thoracique. Incluez les informations pertinentes issues de ces réunions, telles que la disponibilité des échantillons pathologiques. Pour chaque patient, établissez un tableau indépendant des lignées cellulaires décrivant les lignées utilisées en laboratoire. À des fins de recherche, décrivez les caractéristiques importantes propres à chaque lignée cellulaire.Enfin, créez un autre tableau autonome pour CL elgan afin de lister le récepteur autologue, les tyrosines kinases et le score d'aiguille associé. Une mesure de similarité avec les protéines humaines. Pour faciliter les requêtes à partir de plusieurs tableaux, les tableaux individuels doivent être liés par des clés primaires.Établissez une clé primaire ou un identifiant unique pour chaque table. Un identifiant unique est un nombre ou un mot qui représente un individu unique et ne peut pas être répertorié deux fois dans une table. Par exemple, le numéro de dossier médical d'un patient constitue la clé primaire dans la table des patients.Pour définir une clé primaire, accédez à la vue de conception de la table concernée. Cliquez avec le bouton droit sur le champ qui deviendra la clé primaire, puis sélectionnez l'option « clé primaire ».Pour lier les tables, accédez à l'onglet outils de base de données et cliquez sur l'icône relations. Faites glisser la souris depuis le champ d'intérêt dans une table vers le champ correspondant dans une autre table. De cette manière, deux tables sont connectées avec des relations en place.Une requête peut ensuite être exécutée pour obtenir des informations connexes à partir de plusieurs tables. Sélectionnez l'option de création de requête sous l'onglet créer, puis sélectionnez et affichez les tables, y compris les champs d'intérêt. Ensuite, sélectionnez les variables d'intérêt dans chaque table. Exécutez la requête pour produire un tableau de résultats et enregistrez les données à l'aide d'une extension de fichier appropriée afin d'importer les données.Vérifiez qu'il existe une correspondance parfaite entre le nom des variables dans les données importées et celui des variables dans Microsoft Access. Les données ne peuvent pas être importées correctement si les variables sont décrites différemment, par exemple s'il y a des espaces dans l'une mais pas dans l'autre. Une fois la correspondance établie entre les deux tableaux, utilisez une requête d'ajout ou de mise à jour pour importer les données dans Access.Une requête d'ajout insère de nouvelles lignes de données, comme de nouveaux patients, tandis qu'une requête de mise à jour modifie les données des entrées déjà présentes dans la base de données. Pour exporter les données sous forme de feuille de calcul Microsoft Excel, accédez à l'onglet Données externes et cliquez sur exporter les données vers Excel. Microsoft Access permet également d'exporter les données dans d'autres formats couramment utilisés.Un chercheur souhaite corréler les informations relatives à la protéine paxin entre le tableau des patients, celui des TMA et celui des échantillons d'ADN. Étant donné que les tableaux sont déjà reliés par le numéro de dossier médical, les données peuvent être facilement interrogées. Afin d'obtenir les informations pertinentes, elle clique sur l'onglet créer, puis sur conception de requête. Elle sélectionne les trois tableaux d'intérêt : patients, TMA et échantillons d'ADN, dans chacun des tableaux.Elle sélectionne les variables d'intérêt, telles que le nom du patient dans la table des patients, l'origine de l'échantillon dans la table TMA, l'expression de la paxine dans la table TMA et les mutations de la paxine dans la table des échantillons d'ADN. Elle clique sur Exécuter la requête pour générer la requête, et les résultats apparaissent dans une feuille de calcul de requête. Tous les patients pour lesquels existent à la fois des données d'expression et de mutation de la paxine apparaîtront dans cette feuille de calcul.Elle peut ensuite déterminer la fréquence de telles mutations, corréler des mutations spécifiques avec des modifications d'expression ou associer des mutations à des variables cliniques telles que la survie. Veuillez noter que les résultats présentés ici concernent des patients fictifs et non des patients réels identifiés dans la base de données. Les résultats peuvent être exportés pour une analyse statistique primaire par le biostatisticien, et sont partagés avec le chercheur.Lors de la création d'une base de données telle que celle-ci, il est important de s'assurer que toutes les données sont saisies de manière cohérente. Les données ne doivent être saisies que dans un champ. Si le chercheur est certain de leur validité, il est nécessaire de réaffirmer l'importance de préserver la confidentialité et de maintenir une base de données strictement conforme aux réglementations HIPAA et du comité d'éthique (IRB).Avec ce projet de base de données translationnelle utilisant Microsoft Access, nous avons pu créer une base de données comprenant près de 3000 patients uniques et disposant de données d'expression pour 63 protéines uniques. Les progrès que nous pouvons réaliser dans l'identification de telles mutations ont le potentiel d'améliorer notre capacité à prévenir, détecter et traiter des maladies dévastatrices.

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Nous présentons un modèle tridimensionnel (3D) de cancer du poumon basé sur un échafaudage biologique de collagène pour étudier la sensibilité aux thérapies ciblant le cancer du poumon à petites cellules (NSCLC). Nous démontrons différentes techniques de lecture pour déterminer l’indice de prolifération, l’apoptose et l’état de transition épithélio-mésenchymateuse (EMT). Les données collectées sont intégrées dans un modèle in silico pour la prédiction de la sensibilité aux médicaments.

Un tissu combiné 3D Conçu<em&gt; In vitro</em&gt; /<em&gt; In Silico</em&gt; Lung Tumor modèle de prévision de l&#39;efficacité des médicaments dans le Fond mutationnelles spécifiques

Ici, nous présentons un protocole pour explorer le biomarqueur et le prédicteur de survie du cancer du sein sur la base de l’analyse exhaustive des ensembles de données cliniques regroupées provenant d’une variété de bases de donnees accessibles au public, en utilisant la stratégie d’expression, de corrélation et l’analyse de survie pas à pas.

L’exploration de données et l’analyse intégrative du biomarqueur dans le cancer du sein à l’aide de plusieurs bases de données accessibles au public

Nous introduisons le portail Web CorExplorer, une ressource pour l'exploration des facteurs de séquençage de l'ARN tumoral trouvés par l'algorithme d'apprentissage automatique CorEx (Correlation Explication), et montrons comment les facteurs peuvent être analysés par rapport à la survie, les annotations de base de données, interactions protéines-protéines, et les uns les autres pour obtenir un aperçu de la biologie tumorale et des interventions thérapeutiques.

Analyse des facteurs d'expression des gènes tumoraux avec le portail Web CorExplorer

Ce protocole décrit un outil utile pour identifier les changements moléculaires significatifs dans le cancer et conduit au développement de nouvelles approches diagnostiques et thérapeutiques pour le carcinome épidermoïde de l’œsophage.

Développement d’un compendium pour le carcinome épidermoïde de l’œsophage

La tropomoduline 3 (TMOD3) a été de plus en plus étudiée dans les tumeurs ces dernières années. Cette étude est la première à signaler que TMOD3 est fortement exprimé dans le cancer de l’ovaire et qu’il est étroitement associé à la résistance au platine et à l’infiltration immunitaire. Ces résultats pourraient aider à améliorer les résultats thérapeutiques du cancer de l’ovaire.

La surexpression de la tropomoduline 3 comme marqueur de la résistance au platine et de l’infiltration immunitaire dans le cancer de l’ovaire

Nous décrivons une technique de recherche pour la fibroscopie bronchique et lavage broncho-alvéolaire en utilisant aspiration basse pression. La technique est utilisée pour récolter des cellules immunitaires à partir des surfaces de broncho-pulmonaire. L'anesthésie locale et sédation consciente légère (midazolam) est utilisé. Sujets tolèrent les effets secondaires minimes procédure ainsi et d'expérience.

Lavage broncho-alvéolaire (LBA) pour la recherche; obtention adéquate rendement de l&#39;échantillon

Vascularisé composite allotransplantations (VCA) sont devenus une réalité clinique. Cependant, une large application clinique de VCA est limitée par l'immunosuppression chronique multi-drogue. Les auteurs présentent un modèle animal grand fiable et reproductible de traduire de nouvelles stratégies immunomodulateurs qui peuvent réduire ou potentiellement éliminer le besoin de l'immunosuppression en VCA.

Un Heterotopic porcine Hind Membre Transplant modèle modifié translationnelle vascularisé composite Allotransplantation (VCA) de recherche

Trois culture tridimensionnelle de cellules épithéliales mammaires sur une membrane basale reconstituée est un procédé utile de rappeler l'architecture in vivo du sein bénigne, et pour différencier le phénotype malin du phénotype bénignes du sein. Surtout, ce système peut être appliqué pour étudier les carcinomes invasifs dans d'autres tissus.

Trois Cultures dimensionnelles: un outil pour étudier l&#39;architecture normale Acinaire vs transformation maligne des cellules mammaires

La recherche translationnelle sur le cancer dépend de l’extraction de tissus humains. Beaucoup de travail a été consacré à l’optimisation des méthodes d’extraction pour l’analyse ex vivo. Nous décrivons ici des méthodes de traitement des tissus permettant une production maximale de données à partir d’échantillons limités.

Travailler avec les tissus humains pour la recherche translationnelle sur le cancer

Ce protocole décrit la faisabilité d’effectuer un profilage des miARN dans les exosomes, libérés dans le plasma des patients atteints de CPNPC, par le biais d’un kit commercial d’isolement d’exosomes avec des traitements à base de protéinase K et d’ARNase, afin d’éviter la contamination par les miARN circulants et d’évaluer leurs caractéristiques de biomarqueurs dans le CPNPC.

Exosomal miRNA Analyse en non-small cell lung cancer (NSCLC) Plasma de patients Par qPCR: A Faisable Liquid Biopsie outil

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