O câncer de mama é um dos que mais afeta mulheres em todo o mundo e em 2016 estima-se que haverá aproximadamente 58 mil novos casos no Brasil. É uma doença caracteristicamente heterogênea, o que dificulta o diagnóstico, prognóstico e a abordagem terapêutica utilizada. Os biomarcadores já existentes para câncer de mama não são suficientes para explicar a ocorrência de metástase, que é a principal causa de morte entre os pacientes. Neste sentido, os RNAs longos não codificadores (lncRNAs) vêm se estabelecendo como importantes moléculas regulatórias em diversos processos biológicos e alguns têm sido associados com o desenvolvimento e a progressão do câncer de mama. Apesar disso, muito ainda precisa ser elucidado a respeito dessa nova classe de ncRNAs e seu envolvimento na metástase. Desta forma, determinar uma assinatura de lncRNAs em tumores metastáticos de mama pareados com seus respectivos tumores primários pode sugerir novas moléculas envolvidas no mecanismo de metástase. Neste estudo, foram analisadas amostras de cinco tumores primários de mama e seus correspondentes metastáticos em Sistema Nervoso Central (n=2) e em linfonodos (n=3). O RNA total de cada amostra foi extraído e avaliado quanto à sua qualidade para obtenção do transcriptoma pelo método de RNA-Seq. Para o tratamento dos dados foram usados os aplicativos: Tophat para o alinhamento das reads, o Cufflinks para a montagem e quantificação dos transcritos e o pacote DESeq2 para análise de expressão diferencial. O resultado da análise demonstrou que os lncRNAs com íntrons retidos são os mais abundantes e que as amostras de tumores primários e metastáticos compartilham a maioria dos lncRNAs expressos, tornando-os qualitativamente bastante semelhantes entre si. Dentre os lncRNAs diferencialmente expressos, doze são comuns entre os tumores primários, independente dos subtipos moleculares das amostras, e não há transcritos comuns às amostras metastáticas. A análise de agrupamento hierárquico definiu três assinaturas de expressão de lncRNAs para as amostras de tumores primários, metástase em cérebro e em linfonodos, podendo indicar lncRNAs potencialmente envolvidos no mecanismo de metástase.

Breast cancer is the principall cancer that affects women in the world and it is expect to Brazil, 58.000 new cases in 2016. It is a heterogeneous disease, what makes diagnosis, prognosis and therapeutical approach more difficult. Existing biomarkers for breast cancer are not sufficient to explain metastasis occurrence, which is the main cause of mortality. In this way, long non-coding RNAs (lncRNAs) have been establishing as important regulatory molecules in several biological processes and some of them have been associated to breast cancer development and progression. Nevertheless, many aspects about this new ncRNA class and its involvement in metastasis need to be elucidated. Thus, determining a lncRNA signature of metastatic tumors paired with their related primary tumors may indicate new molecules involved in the mecanism of metastasis. In the present study, Five samples of primary breast tumors and their related metastasis in central nervous system (n=2) and in lymph nodes (n=3) were analyzed. Total RNA of each sample was extracted and had its quality evaluated for transcriptome obtainment by RNA-Seq method. Data processing was performed utilizing the applications: Tophat, for read alignment; Cufflinks, for transcripts assembly and quantification; and DESeq2 package, for differential expression analysis. The results revealed that lncRNAs containing retained introns are the most abundant transcripts and that primary and metastatic samples share most of the expressed lncRNAs, what makes them qualitatively similar to each other. Differential expression analysis showed that twelve lncRNAs are common among primary tumors, apart from samples mollecular subtypes, and metastatic tumors do not have any transcript in common. Hierarchical clustering analysis defined three lncRNA expression signatures, for primary tumors, brain and lymph node metastatis, what may indicate lncRNAs potentially involved in metastasis mechanism.