Generazione di Comprehensive Database Oncologia Toracica - Strumento per la ricerca traslazionale

Un moderno paradigma di ricerca sul cancro sostiene che la comprensione delle alterazioni genetiche che portano al cancro porterà a miglioramenti nella prevenzione, nella diagnosi precoce, nell'identificazione di marcatori prognostici e nello sviluppo di terapie mirate. Questo database oncologico in Microsoft Access si sviluppa su sette tabelle principali, tra cui una tabella del paziente con informazioni cliniche, una tabella TMA con dati di espressione proteica e una tabella dei campioni di DNA. Con i dati mutazionali, vengono sviluppate relazioni per collegare i dati tra le tabelle in modo che gli studi di laboratorio sui tessuti appartenenti a un particolare paziente possano essere collegati con la sua storia clinica.

I dati collegati possono quindi essere recuperati tramite una query del database e analizzati statisticamente per determinare le relazioni tra espressione proteica, DNA, mutazioni ed esiti clinici. In definitiva, il collegamento dei dati clinici e di laboratorio facilita lo studio delle aberrazioni genetiche e dell'espressione proteica dal punto di vista degli endpoint clinici nei pazienti oncologici. Una componente chiave della ricerca traslazionale è la capacità di accumulare dati clinici e di ricerca scientifica di base e di amalgamarli in una relazione significativa.

Tuttavia, gli strumenti bioinformatici necessari per fare questo sono spesso limitati e dipendenti dalle istituzioni. Questo database è stato sviluppato per aiutare i nostri ricercatori a rispondere a domande chiave rilevanti per la ricerca traslazionale sul cancro, come ad esempio il modo in cui la composizione genetica e proteomica di un paziente può contribuire a determinati endpoint clinici, come la risposta alla terapia o la sopravvivenza. Sebbene questo database sia stato sviluppato per ricercatori e medici coinvolti nelle neoplasie toraciche, questo modello può essere applicato ad altre malattie e per soddisfare le esigenze dei ricercatori e di altre istituzioni.

Ci auguriamo che adotterete questo protocollo per i vostri progetti di database. Prima di avviare un progetto di database traslazionale, è essenziale sviluppare protocolli approvati dall'IRB. Per salvaguardare la riservatezza del paziente, etichettare tutti i campioni, i tessuti, il sangue o altri fluidi corporei raccolti con un identificatore univoco con codice a barre e documentarli in modo appropriato nel modulo di approvvigionamento dei campioni.

Per iniziare a sviluppare il database, è necessario creare innanzitutto tabelle primarie per acquisire i domini di interesse, come le informazioni sui dati dei campioni dei pazienti, i microarray di tessuti e i campioni di DNA. Altre tabelle di interesse possono includere conferenze di oncologia del torace, linee cellulari e tavole gans. Per creare una tabella in Microsoft Access, vai alla scheda Crea e seleziona la tabella.

Inizialmente, la tabella viene presentata in visualizzazione foglio dati. Tuttavia, per inserire le variabili di interesse, la tabella deve essere presentata in visualizzazione Progettazione. Nella scheda Home, selezionare Visualizza, Visualizzazione struttura, Immettere e descrivere le variabili di interesse nella Visualizzazione Struttura per la tabella del paziente.

Ciò includerà il numero della cartella clinica, il cognome, il nome, la data di nascita, eccetera. Nella visualizzazione struttura, la data del campo deve essere descritta con un tipo di dati in quanto il numero della cartella clinica è un numero di sette cifre. Questa variabile sarà descritta come numerica.

Poiché la variabile cognome è testo, è elencata come variabile di testo libero. È anche utile fornire una descrizione per la variabile. Ad esempio, per la variabile sesso, è importante che la persona addetta all'inserimento dei dati sappia che il maschio deve essere inserito come uno e la femmina come due, progettare le tabelle in modo da limitare la ridondanza.

La tabella del paziente dovrebbe essere l'unico luogo in cui sono conservate nel database informazioni dettagliate sui pazienti, il loro cancro, il loro decorso clinico, i loro fattori di rischio e i loro esiti. Sviluppare una tabella di dati campione per collegare i campioni patologici alle loro fonti di pazienti, poiché è possibile ottenere più campioni da ciascun paziente. Questa tabella dovrebbe collegare il numero di identificazione di ciascun campione al numero di cartella clinica del paziente in una tabella TMA per acquisire i dati di espressione proteica risultanti dall'analisi immunoistochimica su microarray tissutale.

Etichettare la proteina che è stata studiata e identificare il livello di espressione di quella proteina utilizzando un sistema di punteggio standardizzato. Identificare anche il tipo di tessuto che è stato analizzato, come l'elenco del tumore o del tessuto normale, tutti i campioni di DNA che sono stati sottoposti ad analisi mutazionale. In una tabella dei campioni di DNA, annota chiaramente le alterazioni genetiche, come una descrizione della mutazione esatta, il gene per il quale esiste una mutazione e il risultato finale di tale mutazione.

Genera una quinta tabella da conferenza di oncologia toracica per descrivere le riunioni settimanali del team clinico di oncologia toracica. Includere le informazioni pertinenti risultanti da questi incontri, come la disponibilità di campioni patologici Per ogni paziente, stabilire una tabella di linee cellulari indipendenti che descriva le linee cellulari utilizzate in laboratorio. Ai fini della ricerca, descrivere le caratteristiche importanti appartenenti a ciascuna cellula.

Infine, creare un'altra tabella indipendente per CL elgan per elencare il recettore autologo, le tirosin-chinasi e il punteggio dell'ago associato. Una misura della somiglianza con le proteine umane. Per facilitare le query da più tabelle, le singole tabelle devono essere collegate tramite chiavi primarie.

Stabilire una chiave primaria o un identificatore univoco per ogni tabella. Un identificatore univoco è un numero o una parola che rappresenta un solo individuo univoco e non può essere elencato due volte in una tabella. Ad esempio, il numero di cartella clinica di un paziente è la chiave principale nella tabella del paziente.

Per stabilire una chiave primaria, passare alla visualizzazione Progettazione della tabella di interesse. Fare clic con il pulsante destro del mouse sul campo. Questo diventerà il tasto primario, e fare clic sull'opzione chiave primaria.

Per collegare le tabelle, vai alla scheda degli strumenti del database e fai clic sull'icona delle relazioni. Trascinare il mouse dal campo di interesse in una tabella al campo corrispondente in un'altra tabella. In questo modo, due tabelle sono collegate con relazioni sul posto.

È quindi possibile eseguire una query Per ottenere informazioni correlate da più tabelle, selezionare l'opzione di progettazione della query nella scheda Crea, selezionare e visualizzare le tabelle, inclusi i campi di interesse. Selezionare quindi le variabili di interesse da ogni tabella. Eseguire la query per produrre un foglio di calcolo dei risultati e salvare i dati utilizzando un'estensione di file appropriata per importare i dati.

Verificare che esista una corrispondenza perfetta tra il nome delle variabili nei dati importati e il nome delle variabili in Microsoft Access. I dati non possono essere importati correttamente se le variabili sono descritte in modo diverso, ad esempio se sono presenti spazi in una ma non nell'altra. Una volta ottenuta la simmetria tra le due tabelle, usare una query di accodamento o aggiornamento per importare i dati in Access.

Una query di accodamento aggiunge nuove righe di dati, ad esempio nuovi pazienti, mentre una query di aggiornamento aggiornerà i dati sulle voci già presenti nel database. Per esportare i dati come foglio di calcolo di Microsoft Excel, vai alla scheda dei dati esterni e fai clic su esporta dati in Excel. Microsoft Access consente inoltre di esportare i dati in altri formati di uso comune.

Un ricercatore è interessato a correlare le informazioni per la proteina paxina attraverso la tabella del paziente, la tabella TMA e la tabella dei campioni di DNA. Poiché le tabelle sono già collegate tramite il numero della cartella clinica, i dati possono essere facilmente interrogati Per ottenere le informazioni pertinenti, l'autrice fa clic sulla scheda Crea e fa clic sul design della query. Seleziona le tre tabelle di interesse per i pazienti, la TMA e i campioni di DNA da ciascuna tabella.

Seleziona le variabili di interesse come il nome del paziente dalla tabella del paziente, l'origine del campione dalla tabella TMA, l'espressione della paxina dalla tabella TMA e le mutazioni della paxina dalla tabella dei campioni di DNA. Preme esegui query per generare la query e i risultati vengono visualizzati in un foglio di calcolo della query. Tutti i pazienti per i quali sono presenti sia dati di paxina, espressivi e mutazionali appariranno in questo foglio di calcolo.

Può quindi identificare la frequenza di tali mutazioni, correlare mutazioni specifiche con cambiamenti nell'espressione o associare mutazioni a variabili cliniche come la sopravvivenza. Si prega di notare che i risultati qui dimostrati si riferiscono a pazienti campione e non a pazienti reali identificati all'interno del database. I risultati possono essere esportati per l'analisi primaria dei dati da parte del biostatistico e i risultati vengono condivisi con il ricercatore.

Quando si crea un database di questo tipo, è importante assicurarsi che tutti i dati vengano inseriti in modo coerente. I dati devono essere inseriti solo in un campo. Se il ricercatore è certo della sua validità, È necessario ribadire l'importanza di mantenere la riservatezza e di mantenere un database che sia in stretto rispetto delle normative HIPAA e IRB.

Con questo progetto di database traslazionale che utilizza Microsoft Access, siamo stati in grado di creare un database con quasi 3000 pazienti unici e di disporre di dati di espressione su 63 proteine uniche. I progressi che possiamo fare nell'identificazione di tali mutazioni hanno il potenziale per portare a miglioramenti nella nostra capacità di prevenire, rilevare e trattare malattie devastanti.