종합 흉부 종양학 데이터베이스의 생성 - Translational 연구 도구

Summary

흉부 종양학 데이터베이스는 translational 연구의 목적을 위해 임상 실험 데이터에 대한 포괄적인 저장소 역할을하도록 개발되었습니다. 데이터베이스는 흉부 종양학 연구 프로그램의 translational 암 연구자를 제공합니다. 이 데이터베이스는 다른 암 모델뿐만 아니라 다른 사람의 질병에 적용할 수 있습니다.

Abstract

흉부 종양학 프로그램 데이터베이스 프로젝트는 잘 주석 암 표본과 흉부 종양학 연구 프로그램의 연구에 사용할 수 있도록 임상 데이터에 대한 포괄적인 검증 및 접근 저장소 역할을 위해 만들어졌습니다. 이 데이터베이스는 다양한 종양 조직 연구에서 얻은 게놈 및 proteomic 데이터의 큰 볼륨을 캡처합니다. 임상 및 기초 과학 연구, biostatistician 및 생물 정보학 전문가의 팀이 데이터베이스를 설계하기 위해 소집되었다. 관심 변수는 명확하게 정의되었고 그들의 설명은 데이터 주석의 일관성을 보장하기 위해 표준 운영 매뉴얼 이내에 작성되었습니다. 예비 세포 은행과 회고 금융, 종양 환자에서 정상 조직 샘플에 대한 다른 프로토콜에 대한 프로토콜을 사용하면 수집된 이러한 프로토콜에 동의했다. 이러한 인구 통계, 암 특성, 이러한 환자에 대한 치료 계획과 같은 임상 정보 추출 및 액세스 데이터베이스에 입력되었습니다. Proteomic와 게놈 데이터베이스에 포함된 데이터베이스 내에서 설명 환자에 대한 임상 정보를 연결하고 있습니다. 각 테이블에서 데이터는 데이터베이스 관리자가 쿼리하는 동안 임상 및 실험실 정보를 연결할 수 있도록 Microsoft Access에서 관계 기능을 이용하여 연결되었습니다. 쿼리 데이터는 통계 분석과 가설 생성을 위해 내보낼 수 있습니다.

Protocol

1. 대학 임상 연구 프로토콜 :

1. 두 대학의 프로토콜이 사업의 목적을 위해 개발되었습니다. 첫 번째 프로토콜은 폐암, 식도 암, carcinoid 종양, thymoma, 그리고 mesothelioma 환자에서 조직의 미래 조달을 허용합니다. 프로토콜은 또한 혈액과 체액이 묻어가 biomarker 연구에 대한 환자에서 수집한 수 있습니다. 프로토콜 차트 추상과 표본 및 보호 데이터베이스의 임상 데이터를 모두 저장을 통해 이러한 표본의 환자 소스로부터 임상 정보를 얻기 위해 연구자 수 있습니다.
2. 두 번째 프로토콜은 연구자가 환자의 암 진단 및 치료 과정 중에 얻은 이전 틀었 조직 및 기타 샘플을 이용할 수 있습니다 점을 제외하고 첫 번째와 비슷합니다. 시카고 대학에서 수술에 동의하고이 프로토콜을 체결 사람 환자가 혜택을받을 수 있습니다.

2. 임상 데이터 수집 프로토콜 :

1. 앞서 언급한 malignancies의 치료를위한 시카고 의료 센터의 대학에서 볼되고 환자는이 프로토콜에 포함되었다.
2. 적격 환자들은 치료 종양학에 의해 확인되었으며 두 프로토콜의 훈련 임상 팀의 일원으로 동의했다.
3. 일단 동의 환자의 의료 기록 정보는 차트 추상화를 통해 얻은 및 임상 지원팀의 일원에 의해 데이터베이스에 입력되었습니다.

3. 표본 수집 프로토콜 :

조직 샘플

1. 생검이나 수술을 통해 환자의 표준 임상 치료하는 동안 얻은 알려진 또는 의심되는 강한 악의를 포함하는 조직이 프로토콜에 포함되었다. 환자의 진단 검사 결과에 필요한 있었는지 이외의 추가적인 조직은, 얻은 않았다.
2. 영구 섹션의 준비에 필요한 샘플의 외과 제거 후 잔여 조직은 얼음에 배치되었다.
3. 조직 조달 기술자 병리 부서에 얼음에 잔류 샘플을 운반.
4. 잔여 조직은 측정 스토리지 전송, 표시, 그리고 제대로 표준 운영 절차에 따라 문서화, 무게했다.
5. 표본의 장기 보관은 병리 부서에서 -80 ° C 냉동고에 보관했다.
6. 이미 흉부 강한 악의에 대한 수술을 겪었던 환자의 조직 샘플에 액세스하기 위해서는, 외과 및 방사선 oncologists를 공동으로 유지 환자의 목록은 참조했다. 이러한 방식에 대한 관심의 환자가 확인되었습니다. 동의를 얻을 경우 그들의 종양 조직 샘플은 병리의학과에서 검색 수 있습니다.

혈액 샘플

7. 임상 표시된 혈액 그리는 동안, 프로토콜은 5 ML 그린 ​​톱 (헤파린) 튜브에 혈액의 추가 2-6 튜브에 허용되는 한 10mL 자주색 튜브 (EDTA (에틸렌 다이아 민 테트라 초산) germline DNA) 한 10 ML 레드 톱 (세럼) 튜브 혈액.
8. 최대 다른 시간 지점 여섯 샘플에이 혈액의 날짜 주석 그릴과 함께 찍은.
9. 혈액 샘플은 10 분 동안 2,000 rpm으로 centrifuged했다.
10. 플라즈마 및 혈청 요소는 1 ML의 일부에 cryovial 튜브에 aliquoted되었습니다.
11. 백혈구의 수집은 인터페이스 / 적혈구 세포 분획의 위쪽 1-2 ML은 세포 보존 매체 1-2 ML (멤 EBS 미디어 + 10% 태아 칼 혈청 + 5% DMSO)와 resuspended되었습니다.
12. 모든 샘플은 70-80에서 이소 프로필 냉동 상자에서 천천히 냉동 중이 ° 후 -80 ° C 보관 상자에 -70 ° C로 전송 16~24시간를위한 C.
13. 모든 샘플은 바 코드의 고유 식별자로 표시하고 적절하게 실험실 기술자에 의해 샘플 구매 형식으로 문서화되었습니다.

기타 체액 :

14. 임상 사용하기 위해 수집되지 유체는이 프로토콜에 따라 수집 및 저장 수 있습니다. 가래 샘플이 수집 세포학에 대한 전송되었습니다. 가래 샘플은 4 얼음에 저장되어 ° C가 전송되는 동안.
15. 가래 샘플은 다음 15 ML 팰컨 튜브로 전송하고 10 분 동안 1,400 rpm으로 centrifuged했다.
16. 뜨는은 6mL cyrovials 4 ML 부분에 aliquoted되었습니다. Cyrovials는 드라이 아이스, 또는 후 -80에 -70 ° C에 냉동 수 이소 프로필 냉동 박스 ° C.에 냉동실에 배치했다 16~24시간 후, 샘플은 -80 ° C 보관 상자에 -70 ° C로 전송되었습니다.
17. 모든 샘플은 바 코드의 고유 식별자로 표시하고 적절하게 실험실 기술자에 의해 샘플 구매 형식으로 문서화되었습니다.

4. 정보학 인프라 구축 :

1. 데이터베이스 관리 프로그램의 번호를 평가 후, 마이크로 소프트 액세스에서 흉부를위한 집 임상 및 실험실 데이터를 프로그램으로 선정되었습니다그 운용성 및 데이터 관련 세트를 연결하는 능력에 따라 cology 프로그램 데이터베이스 프로젝트.
2. 임상, 기초 과학 연구자, biostatistician 및 생물 정보학 전문가의 팀은이 데이터베이스 내에서 캡처에 관심이 변수를 식별하기 위해 소집되었다.
3. 팀은 흉부 종양학 연구자의 필요에 따라, 국립 암 연구소 공통 데이터 요소 (CDEs)를 관련된 설정 기준을 참조 환자 인구 통계, 암 특성, 역학 요인, 그리고 표본의 주석에 관련 데이터 요소를 식별.
4. 이 팀은 연구 목적으로 데이터 analyzable 수 있도록 코딩 방식을 개발했습니다. 가능한 경우, 데이터는 데이터베이스에 입력된 무료 텍스트의 양을 줄이기 위해 않도록 숫자 변수를 사용하여 코딩했습니다.
5. 관심 변수는 관련 정보의 다양한 측면을 포착하기 위해 Microsoft Access 내에서 7 개의 테이블 사이에 나누어되었습니다.

5. 각 테이블의 내용을 디자인 :

1. 세븐 기본 테이블이 생성되었습니다 : 1) 환자 테이블, 2) 샘플 데이터 테이블, 3) TMA 테이블, 4)의 DNA 표본 테이블, 5) 흉부 종양학 회의 테이블, 6) 세포주 테이블, 그리고 7) C.는 엘레간스 테이블.
2. 환자 테이블은 환자들이 암, 자신의 임상 과정, 그들의 위험 요인, 그들의 결과를 (그림 1)에 대한 임상 관련 정보를 집에 데이터베이스 내에서 유일한 테이블로 설계되었습니다. 이 특정 디자인의 목적은 데이터베이스 내에서 중복을 제한하는 것이었다.
3. 그들의 환자 소스 예제 데이터 테이블 링크 병리 표본. 각 샘플은 샘플 병리 번호를 부여하고이 번호는 환자의 의료 기록 번호에 관련되어 있습니다. 여러 개의 표본이 각에서 얻은 그래서 테이블도 표본이 얻은 날짜와 수집된 표본의 종류에 대한 정보가 포함되어있을 수 있습니다 : 초기 종양, 재발성 종양, 또는 검시 표본 있습니다.
4. TMA 테이블은 63 독특한 단백질에 대한 단백질 발현 데이터를 캡처하기 위해 지금까지 사용되고 있습니다. TMA는 단백질 (그림 2) 집중하기 위해 항체를 사용하여 종양이 아닌 종양 조직에서 differentially 표현 단백질의 분포를 특성화하는 데 사용할 수 있습니다. 단백질 표현은 TMA의 얼룩의 강도와 비율의 병리학자의 인상에 따라 0의 점수, 1, 2 또는 3으로 표시됩니다.
   %의 얼룩이 측정되면 0의 점수가 더 얼룩을 나타냅니다도 1 이하 11 % 얼룩을 나타내는 2 50 % 미만의 얼룩을 표시하고, 3 이상 50 % 얼룩을 나타냅니다. 강도가 측정되면 점수는 0-3의 규모, 얼룩의 상대적 금액에 따라 할당됩니다. 어떤 경우에는, IHC 슬라이드 또한 높은 해상도로 스캔하고 얼룩 강도는 병리학자의 채점에 병렬로 자동 세포 이미징 시스템 (ACIS) 이미징 소프트웨어 계량입니다. 그러나 두 기술에 대해, 높은 점수는 큰 단백질 표현을 나타냅니다.
   또한, TMA 테이블은 나중에 참조할 수 있도록 TMA 펀치의 위치를​​ annotates. 또한, 데이터베이스는 다시이 정보를 연결하는 조직의 소스 (종양, 정상, 림프절, 전이성 조직), 샘플 내의 위치 (중앙, 가장자리) 암의 조직학 및 의료 기록 번호를 포함 환자 테이블.
5. DNA 표본 테이블은 실험실 내에 저장된 모든 DNA를 나열합니다. DNA 샘플은 환자의 의료 기록 번호를 통해 환자의 원본에 연결되어 있습니다. 표본에 대한 기본 정보는 위치와 종양의 조직학을 포함한 샘플의 소스를 설명하기 위해 캡처합니다. 이 테이블의 목적은 중합 효소의 연쇄 반응, 표준의 DNA 시퀀싱 및 mutational 분석을 사용하여 표본 내에서 특성화되어있는 유전자 변경을 설명하는 것입니다.
   테이블은 또한 아미노산의 변화, 염기 변화 homozygosity, synonymity, 그리고 돌연변이가 발생하는 유전자와 같은 변수를 나타냅니다. 연구되었습니다 유전자의 예로는 Paxillin, cCbl, EGFR, p53의, Kras 호텔, cMet 및 EphB4를 포함합니다. 변이를 특징이 조사도 나열됩니다.
6. 데이터베이스 내에서 다섯 번째 테이블은 가슴 종양학 회의 테이블입니다. 가슴 종양학 회의 의료 oncologists, 흉부 외과, 병리학, 방사선, 방사선 oncologists 및 조정 환자 치료 계획을 개발하기 위해 충족 흉부 종양학 임상 팀의 다른 구성원의 주간 회의입니다. 이 테이블의 목적은 치료 그들의 표준의 일부로 회의에서 논의되었습니다 환자 목록을 것입니다. 각 환자에 대한 병리 표본의 가용성에 관한 정보는이 테이블에 캡처됩니다.
7. 여섯 번째 테이블 셀 라인 테이블입니다. 그것이 다른 테이블의 연결된되지 않기 때문에 이것은 데이터베이스 내에서 무료로 서있는 테이블입니다. 그것은 사용되었습니다 세포 라인을 설명합니다연구 목적으로 실험실에서 D. 테이블은 아미노산의 변화, 염기 변화, 돌연변이의 homozygosity과 synonymity, 그리고 셀 라인 DNA 내의 돌연변이의 위치를​​ 캡처합니다.
8. 일곱 번째 테이블은 C.입니다 엘레간스 테이블과 또한 무료로 서있는 테이블입니다. 이 테이블은 orthologous 수용체 티로신 kinases을 나열하고 인간의 단백질과 유사성을 측정하기위한 한 방법입니다 바늘 점수가 포함되어 있습니다.

6. 테이블 간의 관계 구축 :

1. 각 테이블은 테이블 내의 각 항목에 대한 고유 식별자 역할을 프라이 머리 키 (primary key), 할당됩니다. 정의하여 고유한 식별자 값은 반복 수 없습니다. MRN 단 하나의 고유한 개인을 의미 수 있기 때문에 예를 들어, 환자 표 내에서 프라이 머리 키 (primary key)가 의료 기록 번호입니다. 샘플 데이터 표 내에서 프라이 머리 키 (primary key)는 샘플 병리 (SP) 번호입니다. TMA와 DNA 표본 테이블 고유 식별자가 없었로서, 더미 번호는 프라이 머리 키 (primary key)로 설립되었습니다. TMA와 DNA 테이블은 다음 각각 MRN 및 SP 번호를 사용하여 다른 테이블에 연결되었습니다. 이것은 각각의 TMA 펀치와 DNA 표본이 기부 환자의 시료 및 임상 정보에 대한 특정 정보를 모두 다시 연결되는지 확인합니다.
2. Microsoft Access에서 개별 테이블은 논리적 관계는 (그림 3) 설립되는 등 그들의 기본 키를 통해 연결되어 있습니다. 이러한 관계는 데이터가 여러 테이블에서 수집됩니다 쿼리를 생성하기 위해 필요합니다.

7. 쿼리 :

1. 데이터 세트와 관련된 쿼리를 수행하면 Microsoft Access에서 내에서 상대적으로 간단합니다. 쿼리 만들기 탭 아래의 "쿼리 디자인 옵션 '을 선택하여 설계할 수 있습니다.
2. 관심 분야를 포함한 테이블이 선택되고 표시됩니다.
3. 관심의 테이블에서 변수를 선택하고, 필요한 경우, 관심있는 연구자의 기준 (그림 4)에 따라 필터링할 수 있습니다.
4. 쿼리는 다음 스프레드 시트 양식에 나열된 원하는 분야에서 결과 실행할 수 있습니다.

8. 내보내기 데이터 :

1. 쿼리가 생성되면, 데이터는 내보낼 수 있습니다. 대부분의 연구자는 Microsoft Excel 스프레드 시트의 형태로 데이터를 선호하는 반면, 데이터는 "외부 데이터 '탭에서 아래에있는 수출 메뉴를 사용하여 다른 프로그램의 번호로 내보낼 수 있습니다. 데이터가 해당 파일 확장명을 사용하여 저장할 수 있습니다.
2. 포괄적인 분석이 covariates에 대해 제어 할 수 있도록 데이터가 통계 목적으로 수출하는 경우, 변수의 소정의 집합은 수출에 포함되어 있습니다.

9. 데이터 가져오기 :

1. 데이터를 가져오기하면 가져온 데이터의 형식과 액세스에서 테이블의 형식 사이에 완벽하게 일치해야합니다. 가져올 테이블 내에서 관심 변수는 Access 테이블과 같은 이름을 가져야합니다. 맞춤법은 정확해야하며 공간 액세스 테이블에 존재하지 않는 공간이있을 수 없습니다.
2. 두 테이블 사이의 대칭이 달성되면, 사용자가 추가를 사용하거나 액세스로 데이터를 가져오기 위해 쿼리 업데이 트하는 기능이 있습니다. 추가 쿼리는 사용자가 Access 데이터베이스에 데이터의 새로운 행을 추가할 수 있습니다. 정보는 이미 데이터베이스에되지 않은 환자에 대해 사용할 수있는 경우 예를 들어, 추가 쿼리는 이러한 환자를 추가하는 데 사용할 수 있습니다. 새로운 데이터가 환자 또는 수정해야 표본에서 사용할 경우, 업데이트 쿼리는 해당 항목에서 수행되어야합니다.

10. 데이터베이스 업데이트 :

1. 데이터베이스 프로젝트의 멤버는 데이터베이스가 현재 보관 있도록 역할을 처방합니다. 한 전임 직원은 정기적으로 병원에 동의했습니다 환자에 따라 임상 정보 데이터베이스를 채우지 및 업데이 트가 주어입니다.
2. 데이터 관리자 역할을 다른 풀타임 직원은, 그것이되는대로 실험 데이터를 취득 및 업데이트 또는 추가 쿼리와 데이터베이스에이 정보를 입력 함께 청구됩니다.
3. 프로토콜 훈련 연구 조수은 가장 최근의 데이터를 얻기 위해 매 6 개월마다 데이터베이스의 체계적인 업데이 트를 수행하기위한 책임이 있습니다. 이것은 이러한 필드는 데이터에 수행 생존 분석에 직접적인 영향을 줄로 같은 마지막 접촉 중요한 상태 및 날짜 등의 분야에 특히 중요합니다.

11. 데이터베이스에 액세스 :

1. 데이터베이스는 HIPAA 준수하며 IRB 프로토콜 아래에 포함되어 있습니다 개인에만 액세스할 수 있습니다. 액세스가 추가로 데이터를 업데이 트하거나 수정에 대한 직접적인 책임을 가지고 마이크로 소프트 액세스 및 훈련 개인 줄어 듭니다.
2. 데이터베이스에 공헌한 연구원은 데이터 관리자에서 데이터베이스에서 정보를 요청할 수 있지만 자신은직접 데이터에 액세스할 수 없습니다.
3. 데이터 관리자는 수출 쿼리를 생성할 때 이러한 의료 기록 번호와 환자의 이름으로 변수를 제거하여 요청하는 연구자 드 식별 정보를 제공합니다.

12. 대표 결과 :

연구자가 아닌 작은 세포 폐암에서 단백질 Paxillin 이상의 표현의 임상적 중요성을 알고 관심이있을 수 있습니다. 이 연구원은 Paxillin에 대한 데이터베이스에 TMA 데이터의 큰 거래를 생성되면서, 데이터 관리자는 실험실 데이터와 연관시키는 것은 임상 정보에 액세스하는 연구자의 요청을 승인. 데이터 관리자는 자신이 환자 테이블과 TMA 테이블 모두를 결합하는 쿼리를 실행합니다. 환자 테이블에서 관심 변수는 환자의 생년월일, 인종, 그들 암의 조직학, 그들 암의 단계, 진단 그들의 날짜, 그들의 중요한 상태, 사망 그들의 날짜 및 마지막으로 연락 자신의 날짜를 포함합니다. 이러한 진단 단계에서 연령으로,이 변수를 사용하여, 중요한 confounders이 차지하는 및 제어할 수 있습니다. TMA 테이블에서 이러한 종양 종류와 단백질 표현 같은 중요한 정보는 ascertained 수 있습니다.

두 테이블이 종양 Paxillin 표현에 대해 연구했습니다 개인의 의료 기록 번호, 환자 정보를 통해 연결되어 있으므로 출력에 포함됩니다. 결과는 비 작은 세포 폐암에서만 환자가 표시되도록 필터링할 수 있습니다. 결과는 더욱 연구자의 필요에 따라 정제된 수 있습니다.

이러한 결과는 biostatistician에 의해 기본 데이터 분석을 위해 내보낼 수 있으며 결과는 다음 연구자와 공유됩니다.

프로젝트 홈 페이지 : Access 데이터베이스 서식 파일과 표준 운영 절차에서 구할 수 있습니다 :
http://www.ibridgenetwork.org/uctech/salgia-thoracic-oncology-access-template

라이센스 : 학업 및 비영리 사용을 위해 자유롭게 가능합니다.

제한이 아닌 학계에서 사용하는 : 상용 사용자는 라이센스가 필요합니다. 상업적 사용에 관한 질문 (773) 702-1692하거나 기술 및 지적 재산권 (UChicagoTech)의 시카고 사무실의 대학에 문의하시기 바랍니다 www.tech.uchicago.edu

그림 1. Access 데이터베이스의 스크린샷 환자 테이블의 섹션을 묘사.

그림 2. 도식은 조직 microarray (TMA) ² 묘사한

그림 3. Access 데이터베이스 내에 테이블 간의 관계를 묘사 설립 스크린샷. 테이블은 기본 키를 통해 연결되어 있습니다.

그림 4. Paxillin 변이, TMA 결과 및 임상 변수에 대한 샘플 쿼리.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Centrifuge	Eppendorf
Conical centrifuge tube	Falcon BD	518-PG
Minimum essential medium eagle (MEM)	Sigma-Aldrich	M4655-500ML
Fetal Calf Serum	Cellgro	MTT35011CV
Dimethyl Sulfoxide (DMSO)	American Bioanalytical	AB03091
BD Vacutainer Serum Tubes	Fisher Scientific	367815