Name: Generazione di Comprehensive Database Oncologia Toracica - Strumento per la ricerca traslazionale (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-01-22T17:15:00.000+00:00
Duration: 11 min 18 s
Description: Esplora lo sviluppo di un database oncologico toracico con Microsoft Access per integrare dati clinici e di laboratorio. Questo strumento facilita la ricerca traslazionale collegando aberrazioni genetiche ed espressione proteica ai risultati clinici.

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Questo lavoro è stato sostenuto da NIH 5R01CA100750-07, 5R01CA125541-04, 3R01CA125541-03S1, 5R01CA129501-03, 3R01CA129501-02S1 a 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>

Nessun conflitto di interessi dichiarati.

<table border="1"><tbody><tr><td> Nome del materiale </td><td> Azienda </td><td> Numero di catalogo </td></tr><tr><td> Centrifuga </td><td> Eppendorf </td><td> </td></tr><tr><td> Centrifuga tubo conico </td><td> Falco </td><td> 518-PG </td></tr><tr><td> Minimo indispensabile mezzo di Eagle (MEM) </td><td> Sigma </td><td> M4655-500ML </td></tr><tr><td> Siero di vitello fetale </td><td> Cellgro FBS HI </td><td> MTT35011CV </td></tr><tr><td> Dimetilsolfossido (DMSO) </td><td> Americano Bioanalytical </td><td> AB03091 </td></tr><tr><td> BD Vacutainer siero Tubi </td><td> Fischer Scientific </td><td> 367815 </td></tr></tbody></table>

generazione di comprehensive database oncologia toracica - strumento per la ricerca traslazionale

Generation of Comprehensive Thoracic Oncology Database - Tool for Translational Research

Il Progetto di Oncologia Toracica Programma di database è stato creato per servire come un approccio globale, repository verificato, e accessibile per ben annotato esemplari cancro e dati clinici di essere a disposizione dei ricercatori nell&#39;ambito del Programma di Ricerca Oncologia Toracica. Questo database cattura anche un grande volume di dati genomici e proteomici ottenuti da diversi studi tessuto tumorale. Un team di ricercatori di scienze cliniche e di base, un biostatistico, e un esperto di bioinformatica è stato convocato per la progettazione del database. Variabili di interesse sono stati chiaramente definiti e le loro descrizioni sono state scritte all&#39;interno di un manuale operativo standard per garantire la coerenza di annotazione dei dati. Utilizzando un protocollo per le banche dei tessuti potenziali e un altro protocollo per il settore bancario retrospettiva, tumori e campioni di tessuto normale di pazienti acconsentito a questi protocolli sono stati raccolti. Informazioni cliniche come la demografia, la caratterizzazione del cancro, e piani di trattamento per questi pazienti sono stati estratti ed è entrato in un database di Access. Dati di proteomica e genomica sono stati inseriti nel database e sono stati collegati alle informazioni cliniche dei pazienti descritti all&#39;interno del database. I dati da ogni tabella sono stati collegati con la funzione di relazioni in Microsoft Access per consentire al gestore di database per collegare le informazioni cliniche e di laboratorio nel corso di una query. I dati richiesti possono essere esportati per analisi statistiche e la generazione di ipotesi.

Un database di oncologia toracica è stato sviluppato per servire come un repository completo di dati clinici e di laboratorio ai fini della ricerca traslazionale. La banca dati servirà ricercatori traslazionale sul cancro nell&#39;ambito del Programma di Ricerca Oncologia Toracica. Questo database è adattabile ad altri modelli di cancro, così come altre malattie umane.

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

Il progetto del database del Programma di Oncologia Toracica è stato creato per fungere da repository completo, verificato e accessibile di tumori ben annotati...

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 stabilite 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 tramite 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 tipi di informazioni 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 influenzare determinati endpoint clinici, come la risposta alla terapia o la sopravvivenza. Sebbene questo database sia stato progettato per ricercatori e clinici che lavorano con 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, come 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 campioni dei pazienti, microarray di tessuti e campioni di DNA. Altre tabelle di interesse possono includere conferenze 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, eccetera. 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 testuale, viene indicata come variabile in formato 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 vengono registrati i dati sull'espressione proteica derivanti 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, ad esempio 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 impostare 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 i nomi delle variabili nei dati importati e i nomi delle variabili in Microsoft Access. L'importazione dei dati non può essere completata con successo se le variabili sono descritte in modo diverso, ad esempio se in un caso sono presenti spazi e nell'altro no. 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 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 attraverso 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 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 paxina 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. Tutti i pazienti per i quali sono disponibili dati sia sull'espressione che sulle mutazioni di paxina appariranno in questo foglio.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 importante garantire che tutti i dati vengano 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 pienamente 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.

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Presentiamo un modello tridimensionale (3D) di cancro del polmone basato su un'impalcatura biologica di collagene per studiare la sensibilità verso terapie mirate al cancro del polmone non a piccole cellule (NSCLC). Dimostriamo diverse tecniche di lettura per determinare l'indice di proliferazione, l'apoptosi e lo stato di transizione epitelio-mesenchimale (EMT). I dati raccolti sono integrati in un modello in silico per la previsione della sensibilità ai farmaci.

Un Tessuto 3D combinata Engineered<em&gt; In Vitro</em&gt; /<em&gt; In Silico</em&gt; Polmone tumore per predire l&#39;efficacia della droga in specifici Sfondi mutazionali

Qui, presentiamo un protocollo per esplorare il biomarcatore e il predittore di sopravvivenza del cancro al seno sulla base dell'analisi completa dei dataset clinici aggregati derivati da una varietà di database accessibili pubblicamente, utilizzando la strategia di espressione, correlazione e analisi di sopravvivenza passo dopo passo.

Esecuzione di data mining e analisi integrativa dei biomarcatori nel cancro al seno utilizzando più database accessibili pubblicamente

Introduciamo il portale web CorExplorer, una risorsa per l'esplorazione dei fattori di sequenziamento dell'RNA tumore trovati dall'algoritmo di apprendimento automatico CorEx (Spiegazione di correlazione), e mostriamo come i fattori possono essere analizzati rispetto alla sopravvivenza, alle annotazioni del database, proteine-proteine, e l'un l'altro per ottenere informazioni sulla biologia del tumore e gli interventi terapeutici.

Analisi dei fattori di espressione del gene del tumore con il portale Web CorExplorer

Questo protocollo descrive uno strumento utile per identificare cambiamenti molecolari significativi nel cancro e porta allo sviluppo di nuovi approcci diagnostici e terapeutici per il carcinoma esofageo a cellule squamose.

Sviluppo di un compendio per il carcinoma esofageo a cellule squamose

La tropomodulina 3 (TMOD3) è stata sempre più studiata nei tumori negli ultimi anni. Questo studio è il primo a riportare che TMOD3 è altamente espresso nel carcinoma ovarico ed è strettamente associato alla resistenza al platino e all'infiltrazione immunitaria. Questi risultati potrebbero aiutare a migliorare i risultati terapeutici per il cancro ovarico.

Sovraespressione della tropomodulina 3 come marcatore per la resistenza al platino e l'infiltrazione immunitaria nel carcinoma ovarico

Descriviamo una tecnica di ricerca per la broncoscopia a fibre ottiche e di lavaggio broncoalveolare con l'aspirazione a bassa pressione. La tecnica è utilizzata per raccogliere cellule immunitarie dalle superfici bronco polmonare. Viene utilizzato anestesia locale e sedazione cosciente lieve (midazolam). Soggetti tollerano gli effetti collaterali minimi procedura di bene e di esperienza.

Lavaggio broncoalveolare (BAL) di ricerca; ottenere un&#39;adeguata Yield Esempio

Vascolarizzato Composite Allotransplantations (VCA) sono diventati una realtà clinica. Tuttavia, la vasta applicazione clinica di VCA è limitata dalla immunosoppressione multi-farmaco cronica. Gli autori presentano un modello animale grande affidabile e riproducibile per tradurre nuove strategie immunomodulatori che possono minimizzare o potenzialmente eliminare la necessità di immunosoppressione in VCA.

Un modificata eterotopica suina Hind Arto Trapianto Modello traslazionale vascolarizzato composito allotrapianto (VCA) La ricerca

Tre coltura tridimensionale di cellule epiteliali mammarie su una membrana basale ricostituita è un metodo utile ricordare l'architettura in vivo del seno benigno, e per differenziare il fenotipo maligno dal fenotipo seno benigno. È importante sottolineare che questo sistema può essere applicato a studiare carcinomi invasivi in ​​altri tessuti.

Tre Culture dimensionali: strumento per studiare normale acinose Architettura vs trasformazione maligna delle cellule mammarie

La ricerca traslazionale sul cancro dipende dall'estrazione di tessuti umani. Molto lavoro è stato dedicato all'ottimizzazione dei metodi di estrazione per l'analisi ex vivo. Qui, descriviamo i metodi di lavorazione dei tessuti che consentono di ottenere la massima produzione di dati da campioni limitati.

Lavorare con tessuti umani per Translational Cancer Research

Questo protocollo descrive la fattibilità di eseguire la profilazione dei miRNA negli esosomi, rilasciati nel plasma di pazienti con NSCLC, attraverso un kit commerciale di isolamento degli esosomi con trattamenti con proteinasi K e RNAsi, al fine di evitare la contaminazione dei miRNA circolanti e valutare le loro caratteristiche di biomarcatori nel NSCLC.

Exosomal Analisi miRNA in non a piccole cellule del cancro del polmone (NSCLC) dei pazienti plasma attraverso qPCR: Un fattibile Liquido biopsia Strumento

Esplora lo sviluppo di un database oncologico toracico con Microsoft Access per integrare dati clinici e di laboratorio. Questo strumento facilita la ricerca traslazionale collegando aberrazioni genetiche ed espressione proteica ai risultati clinici.

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

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