OBJETIVO: O objetivo deste estudo é identificar miRNAs e seus RNAm-alvos associados à resposta à quimioterapia primária em pacientes com câncer de mama. METODOLOGIA: Foram utilizadas amostras de pacientes com suspeita de diagnóstico de carcinoma de mama localmente avançado no HCFMRP-USP. Analisamos 384 miRNAs por PCRq usando o kit TaqMan® Low Density Arrays (TLDA). Fizemos uma análise comparativa da expressão dos microRNAs entre os pacientes que responderam ou não à terapia primária. Para análise de correlação da expressão de todos os genes do transcriptoma humana com os 24 miRNAs diferencialmente expressos (DE), utilizamos o banco de dados do The Cancer Genome Atlas (TCGA). Usamos os dados normalizados de expressão gênica global (RNAseq) e de miRNAs (miRNAseq). RESULTADOS: Identificamos em nosso estudo que a resposta patológica à quimioterapia primária está associada a diferentes padrões de expressão de miRNAs no tumor. O perfil de expressão de 24 miRNAs é um potencial modelo preditivo de resposta à quimioterapia em tumores avançados da mama. A análise in silico de um grande número de amostras do câncer de mama identificou o miR-519a como um potencial alvo de investigação clínica. CONCLUSÃO: A análise de clusterização baseada na expressão dos 24 miRNAs permite classificar os tumores em dois grupos. Esta classificação está associada com a resposta patológica à quimioterapia neoadjuvante. O miRNA miR-519a e seus alvos são potenciais moduladores das vias carcinogênicas e podem ser uma fonte de investigação adicional como possível biomarcador.

Background: The aim of this study is to identify miRNAs and their targets mRNA associated with response to neoadjuvant chemotherapy in patients with invasive ductal carcinomas. Material and Methods: Samples of patients were used with suspected diagnosis of locally advanced breast carcinoma who underwent core needle biopsy at Hospital das Clínicas, FMRP-USP. Total RNA was quantified for further analysis of 384 miRNAs by PCRq using TaqMan® Low Density Arrays (TLDA). We performed a comparative analysis of microRNAs expression among patients who responded or not to primary therapy. To analyze the correlation of the expression of whole transcriptome expression and the 24 miRNAs DE, we used the database The Cancer Genome Atlas (TCGA). Results: We identified in our study that the pathological response to primary chemotherapy is associated with different patterns of expression of miRNAs in the tumor. The expression profile of 24 miRNAs is a potential predictive model of response to chemotherapy in advanced breast tumors. In silico analysis of a large number of breast cancer samples has identified miR-519a as a potential target for clinical investigation. Conclusion: Cluster analysis based on the expression of 24 miRNAs allows the tumors to be classified into two groups. This classification is associated with the pathological response to neoadjuvant chemotherapy. miRNA miR-519a and its targets are potential modulators of carcinogenic pathways and can be a source of further investigation as a possible biomarker.