Name: Geração de banco de dados de Oncologia Torácica Comprehensive - Ferramenta para Pesquisa Translacional (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-01-22T17:15:00.000+00:00
Duration: 11 min 18 s
Description: Aprenda a criar um banco de dados de oncologia torácica usando Microsoft Access para integrar dados clínicos e laboratoriais. Esta ferramenta facilita pesquisas translacionais sobre alterações genéticas e expressão proteica em pacientes com câncer.

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Este trabalho foi financiado pelo NIH concede 5R01CA100750-07, 5R01CA125541-04, 3R01CA125541-03S1, 5R01CA129501-03, 3R01CA129501-02S1 para 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>

Não há conflitos de interesse declarados.

<table border="1"><tbody><tr><td> Nome do material </td><td> Companhia </td><td> Número Catálogo </td></tr><tr><td> Centrifugador </td><td> Eppendorf </td><td> </td></tr><tr><td> Tubo de centrífuga cônico </td><td> Falcão </td><td> 518-PG </td></tr><tr><td> Meio mínimo essencial de Eagle (MEM) </td><td> Sigma </td><td> M4655-500ML </td></tr><tr><td> Soro fetal bovino </td><td> Cellgro FBS HI </td><td> MTT35011CV </td></tr><tr><td> Dimetilsulfóxido (DMSO) </td><td> Americana Bioanalytical </td><td> AB03091 </td></tr><tr><td> BD Vacutainer Serum Tubes </td><td> Fischer Scientific </td><td> 367815 </td></tr></tbody></table>

geração de banco de dados de oncologia torácica comprehensive - ferramenta para pesquisa translacional

Generation of Comprehensive Thoracic Oncology Database - Tool for Translational Research

O Thoracic Oncology Projeto de Banco de Dados do Programa foi criado para servir como um repositório global verificada, e acessível para os espécimes bem anotado câncer e dados clínicos de estar disponível para pesquisadores no âmbito do Programa Thoracic Oncology Research. Esta base de dados também captura um grande volume de dados genômicos e proteômicos obtidos em estudos diferentes tecidos do tumor. Uma equipe de pesquisadores da ciência clínica e básica, um bioestatístico, e um especialista em bioinformática foi convocada para projetar o banco de dados. Variáveis ​​de interesse foram claramente definidas e suas descrições foram escritas dentro de um manual de operação padrão para garantir a consistência de anotação de dados. Usando um protocolo para bancos de tecidos prospectivo e outro protocolo para a banca retrospectiva, tumor e amostras de tecido normal de pacientes consentiram com estes protocolos foram coletados. Informações clínicas, tais como dados demográficos, caracterização câncer, e planos de tratamento para estes pacientes foram abstraídas e entrou em um banco de dados Access. De dados de proteômica e genômica foram incluídos no banco de dados e têm sido associados a informações clínicas dos pacientes descritos no banco de dados. Os dados de cada tabela foram ligados utilizando a função de relações no Microsoft Access para permitir que o gerente de banco de dados para conectar a informação clínica e laboratorial durante uma consulta. Os dados consultados podem ser exportados para análise estatística e geração de hipóteses.

Um banco de dados de oncologia torácica foi desenvolvido para servir como um repositório completo de dados clínicos e laboratoriais para fins de investigação de translação. O banco de dados servirá pesquisadores de câncer translacional dentro do Programa de Cirurgia Torácica Oncology Research. Este banco de dados é adaptável aos modelos outro câncer, bem como outras doenças humanas.

Geração de banco de dados de Oncologia Torácica Comprehensive - Ferramenta para Pesquisa Translacional

O Projeto do Banco de Dados do Programa de Oncologia Torácica foi criado para servir como um repositório abrangente, verificado e acessível para cânceres bem anotados...

Um paradigma moderno na pesquisa do câncer sustenta que compreender as alterações genéticas responsáveis pelo câncer levará a melhorias na prevenção, detecção precoce, identificação de marcadores prognósticos e desenvolvimento de terapias direcionadas. Este banco de dados de oncologia no Microsoft Access distribui-se por sete tabelas principais, incluindo uma tabela de pacientes com informações clínicas, uma tabela de TMA com dados de expressão proteica e uma tabela de espécimes de DNA. Com dados sobre mutações, são estabelecidas relações para vincular os dados entre as tabelas, de modo que os estudos laboratoriais de tecidos pertencentes a um paciente específico possam ser conectados à sua história clínica.Os dados vinculados podem então ser recuperados por meio de uma consulta ao banco de dados e analisados estatisticamente para determinar as relações entre expressão proteica, DNA, mutações e desfechos clínicos. Em última análise, vincular dados clínicos e laboratoriais facilita o estudo de aberracoes genéticas e expressão proteica sob a perspectiva de desfechos clínicos em pacientes com câncer. Um componente fundamental da pesquisa translacional é a capacidade de acumular dados de pesquisa clínica e básica, e amalgamar os dois em uma relação significativa.No entanto, as ferramentas de bioinformática necessárias para fazer isso frequentemente são limitadas e dependentes da instituição. Este banco de dados foi desenvolvido para ajudar nossos pesquisadores a responder perguntas-chave relevantes para a pesquisa translacional em câncer, como a forma pela qual a composição genética e proteômica de um paciente pode contribuir para certos desfechos clínicos, tais como resposta ao tratamento ou sobrevida. Embora este banco de dados tenha sido desenvolvido para pesquisadores e clínicos envolvidos com neoplasias torácicas, esse modelo pode ser aplicado a outras doenças e adaptado às necessidades de pesquisadores e outras instituições.Esperamos que você adote este protocolo para seus próprios projetos de banco de dados. Antes de iniciar um projeto de banco de dados translacional, é essencial desenvolver protocolos aprovados pelo CEP. Para proteger a confidencialidade dos pacientes, rotule todas as amostras coletadas, tecidos, sangue ou outros fluidos corporais com um identificador exclusivo em código de barras e documente-as adequadamente no formulário de aquisição de amostras.Para começar a desenvolver o banco de dados, crie primeiramente tabelas principais para capturar domínios de interesse, como informações sobre dados de amostras de pacientes, microarranjos de tecidos e espécimes de DNA. Outras tabelas de interesse podem incluir conferência de oncologia torácica, linhagens celulares e tabelas de genes. Para criar uma tabela no Microsoft Access, vá até a guia criar e selecione tabela.Inicialmente, a tabela é apresentada na visualização em forma de planilha de dados. No entanto, para inserir as variáveis de interesse, a tabela deve ser apresentada na visualização de design. Na guia inicial, selecione visualização, visualização de design, insira e descreva as variáveis de interesse na visualização de design para a tabela do paciente.Isso incluirá o número do prontuário médico, sobrenome, nome, data de nascimento, entre outros. Na visualização de design, o campo de data deve ser descrito com um tipo de dado, já que o número do prontuário médico é um número de sete dígitos. Essa variável será descrita como numérica.Como a variável sobrenome é um texto, ela é listada como uma variável de texto livre. Também é útil fornecer uma descrição para a variável. Por exemplo, para a variável sexo, é importante que a pessoa que inserir os dados saiba que masculino deve ser inserido como um e feminino como dois, projetando as tabelas para limitar redundâncias.A tabela do paciente deve ser o único local onde as informações detalhadas sobre os pacientes, seu câncer, evolução clínica, fatores de risco e desfechos são armazenadas no banco de dados. Elabore uma tabela de dados modelo para vincular espécimes patológicos às suas fontes pacientes, já que múltiplos espécimes podem ser obtidos de cada paciente. Esta tabela deve vincular o número de identificação de cada espécime ao número de prontuário do paciente. Em uma tabela de TMA, registre os dados de expressão proteica resultantes da análise imuno-histoquímica por microarranjo de tecidos.Rotule a proteína que foi estudada e identifique o nível de expressão dessa proteína utilizando um sistema padronizado de pontuação. Identifique também o tipo de tecido que foi analisado, como tecido tumoral ou tecido normal, e liste todas as amostras de DNA que passaram por análise de mutação. Em uma tabela de amostras de DNA, anote claramente as alterações genéticas, como a descrição da mutação exata, o gene no qual ocorreu a mutação e o resultado final dessa mutação.Gere uma quinta tabela de conferência de oncologia torácica para descrever as reuniões semanais da equipe clínica de oncologia torácica. Inclua informações relevantes resultantes dessas reuniões, como a disponibilidade de espécimes patológicos. Para cada paciente, estabeleça uma tabela independente de linhagens celulares que descreva as linhagens utilizadas no laboratório. Para fins de pesquisa, descreva as características importantes pertencentes a cada linhagem celular.Por fim, crie outra tabela independente para CL elgan listar o receptor autólogo, as tirosinoquinases e a pontuação associada da agulha. Uma medida de semelhança com proteínas humanas. Para facilitar consultas a partir de múltiplas tabelas, as tabelas individuais devem ser vinculadas por meio de chaves primárias.Estabeleça uma chave primária ou identificador único para cada tabela. Um identificador único é um número ou palavra que representa apenas um indivíduo distinto e não pode ser listado duas vezes em uma tabela. Por exemplo, o número de prontuário médico de um paciente é a chave primária na tabela do paciente.Para estabelecer uma chave primária, acesse a exibição de design da tabela de interesse. Clique com o botão direito no campo que se tornará a chave primária e selecione a opção chave primária.Para vincular as tabelas, vá até a guia ferramentas de banco de dados e clique no ícone de relacionamentos. Arraste o mouse do campo de interesse em uma tabela até o campo correspondente em outra tabela. Dessa forma, duas tabelas são conectadas com os relacionamentos estabelecidos.Uma consulta pode então ser executada para obter informações relacionadas de várias tabelas; selecione a opção de design de consulta na guia criar, selecione e exiba as tabelas, incluindo os campos de interesse. Em seguida, selecione as variáveis de interesse de cada tabela. Execute a consulta para gerar os resultados em formato de planilha e salve os dados usando uma extensão de arquivo apropriada para importar os dados.Verifique se há uma correspondência perfeita entre o nome das variáveis nos dados importados e o nome das variáveis no Microsoft Access. Os dados não poderão ser importados com sucesso se as variáveis forem descritas de forma diferente, por exemplo, se houver espaços em uma e não na outra. Uma vez obtida a simetria entre as duas tabelas, utilize uma consulta de acréscimo ou atualização para importar os dados para o Access.Uma consulta de acréscimo adiciona novas linhas de dados, como novos pacientes, enquanto uma consulta de atualização modificará os dados de entradas já existentes no banco de dados. Para exportar os dados como uma planilha do Microsoft Excel, vá até a guia de dados externos e clique em exportar dados para o Excel. O Microsoft Access também permite que os dados sejam exportados em outros formatos comumente utilizados.Uma pesquisadora deseja correlacionar informações sobre a proteína paxin nas tabelas de pacientes, de TMA e de espécimes de DNA. Como as tabelas já estão vinculadas pelo número de prontuário médico, os dados podem ser facilmente consultados. Para obter as informações relevantes, ela clica na guia criar e depois em projeto de consulta. Seleciona então as três tabelas de interesse: pacientes, TMA e espécimes de DNA, de cada tabela.Ela seleciona as variáveis de interesse, como o nome do paciente da tabela de pacientes, a origem da amostra da tabela TMA, a expressão de paxina da tabela TMA e as mutações de Paxina da tabela de espécimes de DNA. Ela executa a consulta para gerar a consulta e os resultados aparecem em uma planilha de consulta. Todos os pacientes para os quais existem dados tanto de paxina, expressão quanto mutação aparecerão nesta planilha.Ela pode então identificar a frequência dessas mutações, correlacionar mutações específicas com alterações na expressão ou associar mutações com variáveis clínicas, como sobrevida. Observe que os resultados demonstrados aqui são de pacientes de exemplo e não de pacientes reais identificados no banco de dados. Os resultados podem ser exportados para análise primária dos dados pelo bioestatístico, e os resultados são compartilhados com o pesquisador.Ao criar um banco de dados como este, é importante garantir que todos os dados sejam inseridos de maneira consistente. Os dados devem ser inseridos apenas em um campo. Se o pesquisador tiver certeza de sua validade, é necessário reforçar a importância de manter a confidencialidade e de conservar um banco de dados em estrita conformidade com as regulamentações do HIPAA e do IRB.Com este projeto de banco de dados translacional utilizando o Microsoft Access, conseguimos construir um banco de dados com quase 3000 pacientes únicos e temos dados de expressão de 63 proteínas únicas. Os avanços que podemos obter na identificação de tais mutações têm o potencial de levar a melhorias em nossa capacidade de prevenir, detectar e tratar doenças devastadoras.

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Research

JoVE Journal

Medicine

Medicina

Apresentamos um modelo tridimensional (3D) de câncer de pulmão baseado em um andaime de colágeno biológico para estudar a sensibilidade a terapias direcionadas ao câncer de pulmão de células não pequenas (NSCLC). Demonstramos diferentes técnicas de leitura para determinar o índice de proliferação, apoptose e status de transição epitelial-mesenquimal (EMT). Os dados coletados são integrados em um modelo in silico para previsão da sensibilidade aos medicamentos.

A Tissue Combinada 3D Engineered<em&gt; In Vitro</em&gt; /<em&gt; In Silico</em&gt; Modelo de tumor de pulmão para prever a eficácia da droga em fundos específicos de mutação

Aqui, apresentamos um protocolo para explorar o biomarcador e preditor de sobrevivência do câncer de mama com base na análise abrangente de conjuntos de dados clínicos agrupados derivados de uma variedade de bases de dados acessíveis publicamente, utilizando a estratégia de expressão, correlação e análise de sobrevivência passo a passo.

Realizando a mineração de dados e análise Integrativa do biomarcador no câncer de mama usando vários bancos de dados acessíveis publicamente

Apresentamos o portal Web CorExplorer, um recurso para a exploração de fatores de sequenciamento de RNA tumoral encontrados pelo algoritmo de aprendizado de máquina CorEx (explicação de correlação), e mostrar como os fatores podem ser analisados em relação à sobrevivência, anotações de banco de dados, interações proteína-proteína, e um outro para ganhar a introspecção na biologia do tumor e em intervenções terapêuticas.

Analisando fatores de expressão gênica do tumor com o portal da Web CorExplorer

Este protocolo descreve uma ferramenta útil para identificar alterações moleculares significativas no câncer e leva ao desenvolvimento de novas abordagens diagnósticas e terapêuticas para o carcinoma de células escamosas do esôfago.

Desenvolvimento de Compêndio para Carcinoma de Células Escamosas de Esôfago

A tropomodulina 3 (TMOD3) tem sido cada vez mais estudada em tumores nos últimos anos. Este estudo é o primeiro a relatar que o TMOD3 é altamente expresso no câncer de ovário e está intimamente associado à resistência à platina e infiltração imunológica. Esses resultados podem ajudar a melhorar os resultados terapêuticos para o câncer de ovário.

Superexpressão de tropomodulina 3 como marcador de resistência à platina e infiltração imunológica no câncer de ovário

Nós descrevemos uma técnica de pesquisa para fibrobroncoscopia e lavado bronco-alveolar utilizando baixa pressão de sucção. A técnica é utilizada para colher células do sistema imunológico das superfícies broncoalveolar de pulmão. A anestesia local e sedação consciente leve (midazolam) é usado. Assuntos toleram bem o procedimento e experimentar efeitos colaterais mínimos.

Lavagem Broncoalveolar (BAL) de Investigação; Obtenção adequada Rendimento Amostra

Vascularizado Composite Allotransplantations (VCA) tornaram-se uma realidade clínica. No entanto, a vasta aplicação clínica de VCA é limitada pela imunossupressão multi-droga crónica. Os autores apresentam um grande modelo animal confiável e reprodutível para traduzir estratégias inovadoras imunomoduladores que podem minimizar ou potencialmente eliminar a necessidade de imunossupressão em VCA.

Um modelo de transplante heterotópico Modificado Swine Hind Limb para Translational vascularizado Composite Alotransplante (VCA) Pesquisa

Três cultura tridimensional de células epiteliais mamárias de uma membrana basal reconstituída é um método útil para recapitular a arquitectura in vivo da mama benigna, e para diferenciar o fenótipo maligno do fenótipo da mama benigna. Importante, este sistema pode ser aplicado para estudar os carcinomas invasivos em outros tecidos.

Três Culturas dimensionais: Uma ferramenta para o estudo normal Acináceo Arquitetura vs transformação maligna das células de mama

A pesquisa translacional do câncer depende da extração de tecidos humanos. Muito trabalho foi feito para otimizar os métodos de extração para análise ex vivo. Aqui, descrevemos os métodos de processamento de tecidos que permitem a saída máxima de dados de amostras limitadas.

Trabalhando com tecidos humanos para Translational Cancer Research

Este protocolo descreve a viabilidade de realizar o perfil de miRNAs em exossomos, liberados no plasma de pacientes com NSCLC, por meio de um kit comercial de isolamento de exossomos com tratamentos com Proteinase K e RNAse, a fim de evitar a contaminação de miRNAs circulantes e avaliar suas características de biomarcadores em NSCLC.

Exosomal Análise miRNA em não-pequenas células do cancro do pulmão (NSCLC) dos pacientes Plasma Através qPCR: Um Líquido Biópsia ferramenta viável

Aprenda a criar um banco de dados de oncologia torácica usando Microsoft Access para integrar dados clínicos e laboratoriais. Esta ferramenta facilita pesquisas translacionais sobre alterações genéticas e expressão proteica em pacientes com câncer.

Geração de banco de dados de Oncologia Torácica Comprehensive - Ferramenta para Pesquisa Translacional

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