O carcinoma de mama é uma doença altamente prevalente e incidente. Em nosso meio cerca de metade dos casos são diagnosticados em estádios localmente avançados e/ou disseminados. Nesta situação o índice de sucessos terapêuticos é pequeno. A quimioterapia tem sido empregada como tratamento inicial para estas pacientes. Sabemos que o maior benefício do tratamento citotóxico é atingido em pacientes com resposta patológica completa ao tratamento sistêmico neoadjuvante em pacientes sem doença sistêmica. Este grupo de pacientes representa cerca de 20% dos casos. Identificar previamente um grupo de pacientes que mais se beneficiariam da terapia neoadjuvante pode reduzir custos de tratamento bem como evitar efeitos adversos no grupo de pacientes com baixa probabilidade de resposta. No entanto, ainda não é possível fazer tal predição, mesmo com a utilização de técnicas avançadas de biologia molecular. O uso da biologia molecular tem avançado rapidamente e recentemente vem sendo citado na literatura as ações dos RNAs não codificantes nas células neoplásicas e na progressão tumoral. Essas moléculas atuam em vários mecanismos celulares e estão relacionados com a ocorrência de doença metastática no câncer de mama. Identificar e caracterizar diferentes RNAs longos não codificantes (lncRNAs) que atuem na progressão tumoral do câncer de mama em pacientes com respostas distintas à terapia neoadjuvante, permitiria criar um meio de selecionar melhor as pacientes submetidas a este tipo de tratamento. Este estudo teve por objetivo avaliar a expressão de lncRNAs por hibridização genômica em microarranjos de cDNA, utilizando o chip Human Gene 2.0 ST (Affymetrix®) em pacientes com carcinoma mamário localmente avançado e metastático submetidas à quimioterapia primária e procurar identificar uma "assinatura genética" de tumores por meio da análise de expressão de lncRNAs capaz de identificar previamente grupos de pacientes que se beneficiariam com esta terapia. Encontramos 1003 transcritos diferencialmente expressos, entre os quais 366 ligados a um gene conhecido e três LncRNAs (PVT1, GAS5 e Linc00657). Identificamos esses LncRNAs no banco de dados do TCGA e os mesmos se mostraram diferentemente expressos nas pacientes com resposta completa ao tratamento quimioterápico em relação àquelas sem resposta completa.

Breast carcinoma is a highly prevalent and incident disease. In our country about half of the cases are diagnosed in locally advanced and disseminated stages. In this situation the rate of therapeutic success is small. Chemotherapy has been used as the initial treatment for these patients. We know that the greatest benefit of cytotoxic treatment is achieved in patients with complete pathological response to neoadjuvant systemic treatment in patients without systemic disease. This group of patients represents about 20% of the cases. Previously identifying a group of patients who would most benefit from neoadjuvant therapy may reduce treatment costs as well as avoid adverse effects in the group of patients with a low probability of response. However, it is not yet possible to make such a prediction, even with the use of advanced molecular biology techniques. The use of molecular biology has advanced rapidly and recently the literature has been cited the actions of non-coding RNAs in neoplastic cells and tumor progression. These molecules act on several cellular mechanisms and are related to the occurrence of metastatic disease in breast cancer. Identifying and characterizing different non-coding long RNAs (lncRNAs) that act on the tumor progression of breast cancer in patients with distinct responses to neoadjuvant therapy, would create a way to better select the patients submitted to this type of treatment. This study aimed to evaluate the expression of lncRNAs by genomic hybridization in cDNA microarrays using the Human Gene 2.0 ST (Affymetrix®) chip in patients with locally advanced and metastatic mammary carcinoma submitted to primary chemotherapy and tray to identify a "genetic signature" of tumors by the analysis of lncRNA expression capable of previously identifying groups of patients who would benefit from this therapy. We found 1003 differentially expressed transcripts, among them 366 linked to a known gene and three LncRNAs (PVT1, GAS5 and Linc00657). We identified these LncRNAs in the database of the TCGA and they were shown differently expressed in the patients with complete response to the chemotherapy treatment in relation to those without a complete response.