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

Un paradigma moderno della ricerca sul cancro sostiene che comprendere le alterazioni genetiche alla base del cancro porterà a miglioramenti nella prevenzione, nel rilevamento precoce, nell'identificazione di marcatori prognostici e nello sviluppo di terapie mirate. Questo database di oncologia in Microsoft Access si articola in sette tabelle principali, tra cui una tabella pazienti con informazioni cliniche, una tabella TMA con dati sull'espressione proteica e una tabella campioni di DNA. Grazie ai dati sulle mutazioni, vengono create relazioni per collegare i dati tra le tabelle, in modo che gli studi di laboratorio sui tessuti appartenenti a un paziente specifico possano essere associati alla sua storia clinica.

I dati collegati possono quindi essere recuperati mediante una query del database e analizzati statisticamente per determinare le relazioni tra espressione proteica, DNA, mutazioni e risultati clinici. In definitiva, collegare i dati clinici e di laboratorio facilita lo studio delle alterazioni genetiche e dell'espressione proteica dal punto di vista degli endpoint clinici nei pazienti oncologici. Un componente fondamentale della ricerca traslazionale è la capacità di raccogliere dati provenienti dalla ricerca clinica e da quella di base, e di unire i due aspetti in una relazione significativa.

Tuttavia, gli strumenti di bioinformatica necessari per effettuare queste analisi sono spesso limitati e dipendenti dall'istituzione. Questo database è stato sviluppato per aiutare i nostri ricercatori a rispondere a domande fondamentali relative alla ricerca traslazionale sul cancro, ad esempio in che modo il profilo genetico e proteomico di un paziente può influire su determinati endpoint clinici, come la risposta alla terapia o la sopravvivenza. Sebbene questo database sia stato progettato per ricercatori e clinici che si occupano di neoplasie toraciche, questo modello può essere applicato ad altre malattie e adattato alle esigenze di altri ricercatori e istituzioni.

Speriamo che adotterete questo protocollo per i vostri progetti di database. Prima di avviare un progetto di database traslazionale, è essenziale sviluppare protocolli approvati dal comitato etico (IRB). Per tutelare la riservatezza dei pazienti, etichettare tutti i campioni raccolti, tessuti, sangue o altri fluidi corporei con un identificatore univoco a codice a barre e documentarli adeguatamente nel modulo di acquisizione dei campioni.

Per iniziare a sviluppare il database, creare innanzitutto tabelle primarie per raccogliere domini di interesse, come informazioni sui dati dei campioni dei pazienti, microarray di tessuti e campioni di DNA. Altre tabelle di interesse possono includere conferenza di oncologia toracica, linee cellulari e tabelle dei gans. Per creare una tabella in Microsoft Access, andare nella scheda Crea e selezionare Tabella.

Inizialmente, la tabella viene presentata in modalità visualizzazione foglio dati. Tuttavia, per inserire le variabili di interesse, la tabella deve essere visualizzata in modalità progettazione. Nella scheda home, selezionare visualizzazione, modalità progettazione, quindi inserire e descrivere le variabili di interesse in modalità progettazione per la tabella del paziente.

Questo includerà il numero della cartella clinica, il cognome, il nome, la data di nascita, ecc. In modalità progettazione, il campo della data deve essere descritto con un tipo di dati, poiché il numero della cartella clinica è un numero di sette cifre. Questa variabile sarà descritta come di tipo numerico.

Poiché la variabile "cognome" è di tipo testuale, viene indicata come variabile in testo libero. È inoltre utile fornire una descrizione della 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.

Il tavolo del paziente deve essere l'unico luogo in cui vengono conservate nel database informazioni dettagliate sui pazienti, sul loro cancro, sul decorso clinico, sui fattori di rischio e sugli esiti. Creare una tabella di dati campione per collegare i campioni patologici alle loro fonti paziente, poiché da ciascun paziente possono essere ottenuti più campioni. Questa tabella deve collegare il numero di identificazione di ciascun campione al numero della cartella clinica del paziente in una tabella TMA che registra i dati sull'espressione proteica risultanti dall'analisi immunohistochimica mediante microarray di tessuti.

Etichettare la proteina che è stata studiata e identificare il livello di espressione di tale proteina utilizzando un sistema di punteggio standardizzato. Identificare inoltre il tipo di tessuto che è stato analizzato, come tessuto tumorale o tessuto normale, e elencare tutti i campioni di DNA che hanno subito analisi mutazionale. In una tabella dei campioni di DNA, annotare chiaramente le alterazioni genetiche, come la descrizione della mutazione esatta, il gene per il quale è presente una mutazione e il risultato finale di tale mutazione.

Generare una quinta tabella per la conferenza di oncologia toracica per descrivere gli incontri settimanali del team clinico di oncologia toracica. Includere informazioni rilevanti emerse durante questi incontri, come la disponibilità di campioni patologici. Per ogni paziente, creare una tabella autonoma di linee cellulari che descriva le linee cellulari utilizzate in laboratorio. A fini di ricerca, descrivere le caratteristiche importanti appartenenti a ciascuna linea cellulare.

Infine, creare un'altra tabella autonoma per CL elgan per elencare il recettore autologo, le tirosin chinasi e il relativo punteggio dell'ago. Una misura della similarità con le proteine umane. Per facilitare le interrogazioni 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 singolo individuo unico e non può essere elencato due volte in una tabella. Ad esempio, il numero di cartella clinica di un paziente è la chiave primaria nella tabella del paziente.

Per stabilire una chiave primaria, passare alla visualizzazione struttura della tabella di interesse. Fare clic con il tasto destro sul campo che si desidera impostare come chiave primaria e selezionare l'opzione "chiave primaria".

Per collegare le tabelle, andare alla scheda strumenti database e fare clic sull'icona relazioni. Trascinare il mouse dal campo di interesse in una tabella al campo corrispondente in un'altra tabella. In questo modo, due tabelle vengono collegate con relazioni attive.

È quindi possibile eseguire una query per ottenere informazioni correlate da più tabelle: selezionare l'opzione progettazione query nella scheda crea, selezionare e visualizzare le tabelle, inclusi i campi di interesse. Quindi scegliere le variabili di interesse da ciascuna tabella. Eseguire la query per produrre una forma tabellare dei risultati e salvare i dati utilizzando un'estensione file appropriata per importare i dati.

Verificare che vi sia 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 presentano spazi in una tabella ma non nell'altra. Una volta ottenuta la corrispondenza tra le due tabelle, utilizzare una query di accodamento o di 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 modifica i dati relativi a voci già presenti nel database. Per esportare i dati in un foglio di calcolo di Microsoft Excel, accedere alla scheda Dati esterni e fare clic su Esporta dati in Excel. Microsoft Access consente inoltre di esportare i dati in altri formati comunemente utilizzati.

Un ricercatore desidera correlare le informazioni relative alla proteina paxin tra la tabella dei pazienti, 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 rilevanti, fa clic sul tab Crea e quindi su Progetta query. Seleziona quindi le tre tabelle di interesse: pazienti, TMA e campioni di DNA, da ciascuna tabella.

Seleziona le variabili di interesse, come il nome del paziente dalla tabella dei pazienti, l'origine del campione dalla tabella TMA, l'espressione di Paxin dalla tabella TMA e le mutazioni di Paxin dalla tabella dei campioni di DNA. Clicca su "esegui query" per generare la query e i risultati vengono visualizzati in un foglio elettronico di query. Tutti i pazienti per i quali sono disponibili dati sia sull'espressione che sulle mutazioni di Paxin appariranno in questo foglio elettronico.

È quindi in grado di identificare la frequenza di tali mutazioni, correlare mutazioni specifiche a cambiamenti nell'espressione o associare le mutazioni a variabili cliniche come la sopravvivenza. Si noti che i risultati qui mostrati 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 vengono condivisi con il ricercatore.

Quando si crea un database di questo tipo, è fondamentale garantire che tutti i dati siano inseriti in modo coerente. I dati devono essere inseriti solo all'interno di un campo. Se il ricercatore è certo della loro validità, è necessario ribadire l'importanza di mantenere la riservatezza e di conservare un database rigorosamente conforme alle normative HIPAA e del comitato etico (IRB).

Con questo progetto di database traslazionale utilizzando Microsoft Access, siamo riusciti a creare un database con quasi 3000 pazienti unici e disponiamo di dati sull'espressione di 63 proteine uniche. I progressi che possiamo compiere nell'identificazione di tali mutazioni hanno il potenziale di portare a miglioramenti nella nostra capacità di prevenire, rilevare e trattare malattie devastanti.