Realizando a mineração de dados e análise Integrativa do biomarcador no câncer de mama usando vários bancos de dados acessíveis publicamente
17 de maio de 2019
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.
Aqui, apresentamos um protocolo para explorar o biomarcador e preditor de sobrevivência do câncer de mama com base na análise de uma variedade de bancos de dados acessíveis ao público. Esse método pode melhorar a credibilidade e representatividade das conclusões, apresentando assim uma perspectiva informativa sobre um gene de interesse. A vantagem deste método é que ele permite a visualização rápida e interpretação do potencial papel de um gene no câncer de mama.
Além disso, todos os resultados obtidos através deste procedimento podem ser imediatamente testados e repetidos simplesmente consultando os sites correspondentes. Escolhemos o câncer de mama no estudo para testar a viabilidade desse método. Como o câncer de mama é uma doença heterogênea, o diagnóstico, o tratamento e o prognóstico de diferentes subtipos moleculares do câncer de mama podem variar.
Por isso, é particularmente importante encontrar uma ferramenta online eficiente ou banco de dados com informações que reflitam os subtipos díspares do câncer de mama. Para iniciar este procedimento, vá para a interface web ONCOMINE. Digite ID1 na caixa de pesquisa para obter os níveis relativos de expressão do gene ID1 em vários tipos de malignidades.
No menu de filtros primários selecione o tipo de análise e selecione Câncer vs. Análise Normal. No menu de outras visualizações selecione a exibição de resumo genético.
Defina o limite de valor P em 0,01. Defina o limiar da mudança de dobra para 2. Defina o limiar da classificação genética para Todos.
Defina o tipo de dados para Todos. Baixe os números. Primeiro, vá para a interface web BC Gene-Expression Miner.
No menu de análise, selecione correlação e pressione o botão exaustivo. Digite o ID1 na caixa de pesquisa e pressione o botão enviar e o botão Iniciar Análise. Para análise de subgrupo no BC Gene-Expression Miner, acesse a interface BC Gene-Expression Miner.
No menu de análise, selecione a expressão e pressione o botão exaustivo. Digite o ID1 na caixa de pesquisa e pressione o botão enviar e o botão de análise iniciar. Clique no status nodal e nas miniaturas de status da categoria Scarff Bloom Richardson para ver imagens completas.
Nas imagens de Scarff Bloom Richardson, pressione o botão abaixo para visualizar os valores P das figuras. Em seguida, baixe os números. Para análise de subgrupo via Outcome for Breast Cancer Online baseado em expressão genética, acesse a interface web gobo.
Digite ID1 para o símbolo genético de interesse e carregue o conjunto genético. Defina o intervalo de pesquisa para definir identificadores de genes/sondas como símbolo genético. Defina tudo na seleção do tumor e selecione o status do nó e o grau estratificado nos parâmetros multivariados.
Os outros itens permanecem padrão. Agora, envie o inquérito e baixe os números. Para análise de sobrevivência no BC Gene-Expression Miner, acesse a interface web BC Gene-Expression Miner.
No menu de análise, selecione o prognóstico e pressione o botão exaustivo. Digite o ID1 na caixa de pesquisa e pressione o botão enviar e, em seguida, o botão de análise iniciar. Na análise exaustiva do prognóstico, selecione Nm, ERm, MR nos critérios populacionais e de eventos, e pressione o botão de envio para obter mais informações.
Depois deste clique, a curva Kaplan-Meier é para exportar os gráficos completos. Para análise de sobrevivência no Atlas de Proteína Humana, acesse a interface web do Atlas de Proteína Humana. Digite o ID1 na caixa de pesquisa e clique no botão de pesquisa.
Em seguida, selecione o sub-atlas patológico. Clique no rótulo de câncer de mama e uma página detalhada aparecerá mostrando um gráfico interativo de dispersão de sobrevivência e análise de sobrevivência. Baixe esses números.
Para análise de sobrevivência no Kaplan-Meier Plotter Survival, vá para a interface web Kaplan-Meier Plotter. Na zona do chip de gene mRNA, clique em iniciar o plotter KM para câncer de mama. Digite o ID1 na barra de pesquisa e selecione o item verde no menu do candidato.
Em seguida, selecione RFS como o tipo de sobrevivência e deixe os outros itens em suas configurações padrão. Clique em desenhar o enredo de Kaplan-Meier e baixe os números. Neste estudo, um resultado representativo para a mineração de dados e análise integrativa de um biomarcador de câncer de mama é realizado utilizando-se o ID1, um dos familiares inibidores de DNA.
As diferenças de expressão de ID1 mRNA entre tumor e tecidos normais são primeiramente analisadas utilizando-se o banco de dados ONCOMINE, que contém um total de 445 análises únicas. Existem apenas 5 estudos revelando um nível de expressão mRNA de ID1 que é significativamente maior em tecidos normais do que nos tecidos de câncer de mama, o que indica que há uma desregulação de expressão do ID1 no câncer de mama. O BC Gene-Expression Miner é então usado para identificar a correlação entre a expressão mRNA do ID1 e os parâmetros clinicopatológicos das pacientes com câncer de mama.
Os níveis de mRNA de ID1 são vistos como significativamente aumentados em pacientes com câncer de mama sem metástase linfática em comparação com aqueles com metástase linfática. A análise no GOBO demonstra que o aumento dos níveis de mRNA do ID1 se correlaciona com o menor grau de tumor. Esses resultados implicam que o aumento da expressão do ID1 está ligado ao menor potencial metastático e menor grau patológico no câncer de mama.
A análise do banco de dados BC Gene-Expression Miner indica que níveis mais elevados de MRNA de ID1 estão correlacionados com uma sobrevida mais distante e livre de metástase em pacientes com câncer de mama. A análise do Atlas de Proteína Humana também sugere que níveis elevados de proteína do ID1 estão associados a um melhor resultado de sobrevivência em pacientes com câncer de mama. A análise de sobrevivência do Kaplan-Meier Plotter é consistente com esses achados, e mostra que níveis mais altos de expressão do ID1 prevê melhor sobrevida livre de recidiva em pacientes com câncer de mama.
Cada vez mais bancos de dados online estarão disponíveis ou acessíveis para pesquisadores. O protocolo pode fornecer um método eficiente para os pesquisadores identificarem potenciais genes-alvo e caminho de sinalização associado.
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Visão Geral
Este artigo apresenta um protocolo para explorar biomarcadores e preditores de sobrevida no câncer de mama por meio de uma análise abrangente de conjuntos de dados clínicos de acesso público. O método aumenta a credibilidade dos resultados e permite a visualização rápida do papel de genes no câncer de mama.
Principais Componentes do Estudo
Área de Ciência
- Pesquisa sobre câncer de mama
- Análise de biomarcadores
- Predição de sobrevida
Antecedentes
- O câncer de mama é uma doença heterogênea.
- O diagnóstico, o tratamento e o prognóstico variam entre os subtipos moleculares.
- Bancos de dados públicos fornecem dados clínicos valiosos.
- Compreender os papéis dos genes pode orientar estratégias de tratamento.
Objetivo do Estudo
- Desenvolver um protocolo para analisar biomarcadores de câncer de mama.
- Avaliar preditores de sobrevida com base na expressão gênica.
- Melhorar a representatividade das conclusões obtidas a partir dos dados.
Métodos Utilizados
- Análise abrangente de conjuntos de dados clínicos agrupados.
- Técnicas de análise de expressão, correlação e sobrevida.
- Visualização dos papéis dos genes no câncer de mama.
- Reprodutibilidade por meio de consultas a bancos de dados públicos.
Resultados Principais
- Identificação de biomarcadores potenciais para câncer de mama.
- Informações sobre preditores de sobrevida com base na expressão gênica.
- Demonstração da viabilidade do método utilizando dados de câncer de mama.
- Melhor compreensão das variações dos subtipos moleculares.
Conclusões
- O protocolo oferece uma abordagem sistemática para a análise de biomarcadores.
- Os resultados podem ser validados por meio de consultas em bancos de dados públicos.
- Este método pode orientar pesquisas e tratamentos futuros para o câncer de mama.
Perguntas Frequentes
Relevância Executiva para a Indústria
A integração de dados genômicos multidimensionais provenientes de bancos de dados públicos permite a realização rápida de testes de hipóteses e a validação de biomarcadores na pesquisa do câncer de mama. Essa abordagem aumenta a credibilidade e a representatividade das conclusões, aproveitando conjuntos de dados clínicos agregados de múltiplas plataformas. Ela apóia fluxos de trabalho de descoberta precoce ao fornecer informações acessíveis e reproduzíveis sobre padrões de expressão gênica e associações com sobrevida.
Aplicações Estratégicas em P&D de Biotecnologia Farmacêutica
Descoberta Inicial e Validação de Alvo
- Valor Científico: Permite a investigação de hipóteses terapêuticas por meio da análise de padrões de expressão de biomarcadores como ID1 em tecidos cancerígenos versus normais.
- Valor Científico: Apoia a desmistificação biológica ao correlacionar a expressão de biomarcadores com características clinicopatológicas, como metástase em linfonodos e grau tumoral.
- Valor Científico: Reforça a confiança no alvo ao identificar associações com sobrevida em conjuntos de dados independentes, fortalecendo o valor preditivo de candidatos a biomarcadores.
Desenvolvimento de Ensaios e Triagem
- Valor Operacional: Prepara sistemas biológicos validados para fluxos de trabalho subsequentes ao estabelecer linhas de base de expressão e perfis específicos de subgrupos utilizando limiares de consulta padronizados.
- Valor Operacional: Promove a padronização e reprodutibilidade de ensaios por meio da aplicação consistente de filtros de valor P, mudança de razão e classificação de genes em diferentes bancos de dados.
- Valor Operacional: Permite a preparação para triagem ao gerar saídas quantitativas (por exemplo, níveis de expressão, curvas de sobrevida) que podem ser imediatamente retestadas por meio de interfaces web públicas.
Pesquisa Translacional e Pré-clínica
- Valor Translacional: Apoia a modelagem de sistemas relevantes para doenças ao estratificar a expressão de biomarcadores entre subtipos moleculares e subgrupos clínicos relacionados à heterogeneidade do câncer de mama.
- Valor Translacional: Facilita a redução de riscos mecanicistas ao associar a expressão de ID1 a menor potencial metastático e melhores desfechos de sobrevida, orientando a priorização pré-clínica.
- Valor Translacional: Reforça a continuidade translacional ao demonstrar associações consistentes de sobrevida em plataformas independentes (bcGenExMiner, HPA, Kaplan-Meier Plotter).
Integração de Pipeline e Fluxo de Trabalho
O método se integra ao continuum de descoberta, desde a validação do alvo até a avaliação pré-clínica, fornecendo evidências reprodutíveis de múltiplas fontes sobre o comportamento do biomarcador no câncer de mama.
- Biologia da Descoberta: Apoia a verificação de hipóteses e a elucidação de vias ao analisar a desregulação da expressão e as correlações clínicas de genes como o ID1 em amostras de câncer e normais.
- Triagem: Fornece saídas quantitativas prontas para ensaios, como limiares de razão de variação e razões de risco de sobrevida, que permitem a avaliação confiável de compostos ou perturbações genéticas.
- Análises: Oferece medidas padronizadas, incluindo níveis de expressão, coeficientes de correlação, valores-P e estimativas de sobrevida de Kaplan-Meier, para comparação entre diferentes condições.
- Pesquisa Translacional: Conecta descobertas iniciais à continuidade pré-clínica ao validar associações entre biomarcadores e sobrevida em conjuntos independentes de dados clínicos.
- Reutilização Empresarial: Estabelece uma capacidade reutilizável de avaliação de biomarcadores em diferentes tipos de câncer, aproveitando bases de dados de acesso público sem necessidade de infraestrutura proprietária.
Impacto Operacional e Empresarial
- Valor Científico: Aumenta a confiança preditiva em candidatos a biomarcadores por meio da validação cruzada entre bancos de dados e da redução da ambiguidade mecanicista.
- Valor Operacional: Garante reprodutibilidade e padronização por meio de consultas repetíveis baseadas na web, com limiares analíticos definidos.
- Valor Estratégico: Melhora as decisões de prosseguir ou não prosseguir ao fornecer evidências representativas, provenientes de múltiplas coortes, sobre as associações entre biomarcadores e sobrevida e patologia.
- Impacto no Portfólio: Permite a priorização ajustada ao risco de alvos, integrando dados de expressão, correlação e sobrevida para avaliar a relevância biológica e clínica.
Considerações sobre a Implementação
- Exige especialização na interpretação de dados genômicos e familiaridade com interfaces de bancos de dados públicos sobre câncer.
- Depende do acesso estável a plataformas online, como ONCOMINE, bcGenExMiner, GOBO, HPA e Kaplan-Meier Plotter.
- Necessita padronização entre equipes dos parâmetros de consulta (por exemplo, limiares de valor de P, cortes de razão de variação) para garantir resultados consistentes.
- Envolve considerações de adaptação ao aplicar o protocolo a diferentes tipos de câncer ou genes de biomarcadores, devido à disponibilidade específica de dados nos bancos de dados.
- Limitado pelo escopo e pela qualidade da anotação dos conjuntos de dados de acesso público, o que pode afetar a completude das análises de subgrupos ou de sobrevida.
