A presente dissertação propõe métodos para mineração de dados para diagnóstico de câncer de mama (CM) baseado na seleção de variáveis. Partindo-se de uma revisão sistemática, sugere-se um método para a seleção de variáveis para classificação das observações (pacientes) em duas classes de resultado, benigno ou maligno, baseado na análise citopatológica de amostras de célula da mama de pacientes. O método de seleção de variáveis para categorização das observações baseia-se em 4 passos operacionais: (i) dividir o banco de dados original em porções de treino e de teste, e aplicar a ACP (Análise de Componentes Principais) na porção de treino; (ii) gerar índices de importância das variáveis baseados nos pesos da ACP e na percentagem da variância explicada pelos componentes retidos; (iii) classificar a porção de treino utilizando as técnicas KVP (k-vizinhos mais próximos) ou AD (Análise Discriminante). Em seguida eliminar a variável com o menor índice de importância, classificar o banco de dados novamente e calcular a acurácia de classificação; continuar tal processo iterativo até restar uma variável; e (iv) selecionar o subgrupo de variáveis responsável pela máxima acurácia de classificação e classificar a porção de teste utilizando tais variáveis. Quando aplicado ao WBCD (Wisconsin Breast Cancer Database), o método proposto apresentou acurácia média de 97,77%, retendo uma média de 5,8 variáveis. Uma variação do método é proposta, utilizando quatro diferentes tipos de kernels polinomiais para remapear o banco de dados original; os passos (i) a (iv) acima descritos são então aplicados aos kernels propostos. Ao aplicar-se a variação do método ao WBCD, obteve-se acurácia média de 98,09%, retendo uma média de 17,24 variáveis de um total de 54 variáveis geradas pelo kernel polinomial recomendado. O método proposto pode auxiliar o médico na elaboração do diagnóstico, selecionando um menor número de variáveis (envolvidas na tomada de decisão) com a maior acurácia, obtendo assim o maior acerto possível. / This dissertation presents a data mining method for breast cancer (BC) diagnosis based on selected features. We first carried out a systematic literature review, and then suggested a method for feature selection and classification of observations, i.e., patients, into benign or malignant classes based on patients’ breast tissue measures. The proposed method relies on four operational steps: (i) split the original dataset into training and testing sets and apply PCA (Principal Component Analysis) on the training set; (ii) generate attribute importance indices based on PCA weights and percent of variance explained by the retained components; (iii) classify the training set using KNN (k-Nearest Neighbor) or DA (Discriminant Analysis) techniques, eliminate irrelevant features and compute the classification accuracy. Next, eliminate the feature with the lowest importance index, classify the dataset, and re-compute the accuracy. Continue such iterative process until one feature is left; and (iv) choose the subset of features yielding the maximum classification accuracy, and classify the testing set based on those features. When applied to the WBCD (Wisconsin Breast Cancer Database), the proposed method led to average 97.77% accurate classifications while retaining average 5.8 features. One variation of the proposed method is presented based on four different types of polynomial kernels aimed at remapping the original database; steps (i) to (iv) are then applied to such kernels. When applied to the WBCD, the proposed modification increased average accuracy to 98.09% while retaining average of 17.24 features from the 54 variables generated by the recommended kernel. The proposed method can assist the physician in making the diagnosis, selecting a smaller number of variables (involved in the decision-making) with greater accuracy, thereby obtaining the highest possible accuracy.

A presente dissertação propõe métodos para mineração de dados para diagnóstico de câncer de mama (CM) baseado na seleção de variáveis. Partindo-se de uma revisão sistemática, sugere-se um método para a seleção de variáveis para classificação das observações (pacientes) em duas classes de resultado, benigno ou maligno, baseado na análise citopatológica de amostras de célula da mama de pacientes. O método de seleção de variáveis para categorização das observações baseia-se em 4 passos operacionais: (i) dividir o banco de dados original em porções de treino e de teste, e aplicar a ACP (Análise de Componentes Principais) na porção de treino; (ii) gerar índices de importância das variáveis baseados nos pesos da ACP e na percentagem da variância explicada pelos componentes retidos; (iii) classificar a porção de treino utilizando as técnicas KVP (k-vizinhos mais próximos) ou AD (Análise Discriminante). Em seguida eliminar a variável com o menor índice de importância, classificar o banco de dados novamente e calcular a acurácia de classificação; continuar tal processo iterativo até restar uma variável; e (iv) selecionar o subgrupo de variáveis responsável pela máxima acurácia de classificação e classificar a porção de teste utilizando tais variáveis. Quando aplicado ao WBCD (Wisconsin Breast Cancer Database), o método proposto apresentou acurácia média de 97,77%, retendo uma média de 5,8 variáveis. Uma variação do método é proposta, utilizando quatro diferentes tipos de kernels polinomiais para remapear o banco de dados original; os passos (i) a (iv) acima descritos são então aplicados aos kernels propostos. Ao aplicar-se a variação do método ao WBCD, obteve-se acurácia média de 98,09%, retendo uma média de 17,24 variáveis de um total de 54 variáveis geradas pelo kernel polinomial recomendado. O método proposto pode auxiliar o médico na elaboração do diagnóstico, selecionando um menor número de variáveis (envolvidas na tomada de decisão) com a maior acurácia, obtendo assim o maior acerto possível. / This dissertation presents a data mining method for breast cancer (BC) diagnosis based on selected features. We first carried out a systematic literature review, and then suggested a method for feature selection and classification of observations, i.e., patients, into benign or malignant classes based on patients’ breast tissue measures. The proposed method relies on four operational steps: (i) split the original dataset into training and testing sets and apply PCA (Principal Component Analysis) on the training set; (ii) generate attribute importance indices based on PCA weights and percent of variance explained by the retained components; (iii) classify the training set using KNN (k-Nearest Neighbor) or DA (Discriminant Analysis) techniques, eliminate irrelevant features and compute the classification accuracy. Next, eliminate the feature with the lowest importance index, classify the dataset, and re-compute the accuracy. Continue such iterative process until one feature is left; and (iv) choose the subset of features yielding the maximum classification accuracy, and classify the testing set based on those features. When applied to the WBCD (Wisconsin Breast Cancer Database), the proposed method led to average 97.77% accurate classifications while retaining average 5.8 features. One variation of the proposed method is presented based on four different types of polynomial kernels aimed at remapping the original database; steps (i) to (iv) are then applied to such kernels. When applied to the WBCD, the proposed modification increased average accuracy to 98.09% while retaining average of 17.24 features from the 54 variables generated by the recommended kernel. The proposed method can assist the physician in making the diagnosis, selecting a smaller number of variables (involved in the decision-making) with greater accuracy, thereby obtaining the highest possible accuracy.

Foi realizado um estudo retrospectivo, por meio da revisão de 72 prontuários de mulheres com diagnóstico de câncer de mama, submetidas ao tratamento quimioterápico neoadjuvante com epirrubicina e docetaxel e no adjuvante, epirrubicina e ciclofosfamida . Os prontuários revisados foram de mulheres na faixa de 30 a 60, acompanhadas no Ambulatório de Mastologia do Departamento de Ginecologia e Obstetrícia do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (HCFMRP-USP) e que receberam o tratamento quimioterápico entre os anos de 2003 e 2006. Resultados: As participantes foram divididas em dois grupos, sendo um das 31 mulheres que apresentaram neutropenia e o outro das 41 que não apresentaram. A média de idade das participantes foi de 47,8 anos. Entre as toxicidades gastrointestinais durante a neoadjuvância e a adjuvância observouse a mucosite (8,4% e 2%), náusea (18,6% e 18%) e vômito (3,3% e 18%). Outra intercorrência observada foi o extravasamento durante o tratamento quimioterápico que ocorreu em 17 (23,6%) mulheres. Observou-se que 43% das mulheres apresentaram neutropenia, que analisadas entre os ciclos de quimioterapia foram estatisticamente significantes para os ciclos dois e três da neoadjuvância com valores de p de 0,0016 e 0,0009 respectivamente, para os ciclos dois e três da adjuvância com valores de p de 0.0014 e 0.0030 respectivamente, para o final do tratamento neoadjuvante, anterior ao tratamento cirúrgico sendo o p-valor=<0.0001 e para o final do tratamento adjuvante, com p-valor=<0.0004. Quanto à ocorrência de anemia, esta não esteve relacionada com a presença ou não de neutropenia, entretanto observou-se que houve uma queda nos valores de HB durante a neoadjuvância, com ligeira recuperação no período de adjuvância, porém, não houve recuperação aos valores médios anteriores ao tratamento quimioterápico. A redução da dose foi utilizada para seis mulheres em decorrência da toxicidade hematológica. Registrou-se 152 atrasos entre os ciclos de quimioterapia. Realizado o teste do Log-Rank para o tempo de tratamento e de sobrevida, concluiu-se que esta foi igual para os dois grupos de mulheres. Conclusão: Por meio dos resultados deste estudo demonstra-se a necessidade de elaboração e implementação de protocolos de cuidados de enfermagem para pacientes oncológicos com a finalidade de avaliação dos eventos adversos e manejo mais adequado dos mesmos / Method: Thais study data were collected retrospectively reviewing the chart of 72 women with breast cancer, underwent to chemotherapy for the first time, that used epirubicin and docetaxel to neoadjuvant treatment and epirubicin and ciclophosphamid to adjuvant treatment. The data collection was done with the charts of women, with 30 to 60 years, treated in 2003 to 2006 in followed in the onco-gynecology and mastology sector- Gynecology and Obstetric Department of the University of São Paulo at Ribeirão Preto Medical School Hospital das Clínicas. Results: The participants had been divided in two groups, one with 31 women who had presented neutropenia and the other with 41 that had not presented. The average of age of the participants was of 47,8 years. The gastrointestinal toxicities during the neoadjuvant and adjuvant treatment observed mucositis (8.4% and 2%), nausea (18.6% and 18%) and vomiting (3.3% and 18%). Another observed toxicity was the extravasation during the chemotherapy treatment that occurred in 17 (23.6%) women. Was observed that 43% of the women had respectively presented neutropenia, who analyzed between the chemotherapy cycles had been statistical significant for cycles two and three of the neoadjuvant with values of p = 0,0016 and 0,0009 respectively, for cycles two and three of the adjuvant with values of p =0.0014 and 0.0030. And for the end of the neoadjuvant treatment, previous treatment to the surgical treatment being p-valor=< 0,0001 and for the end of the adjuvant treatment, with p-valor=< 0.0004. To anemia occurrence, this was not related with the presence or not of neutropenia, however it was observed that had a fall in the values of HB during the neoadjuvant, with fast recovery in the period of adjuvant. However, did not have recovery to previous the average values to the chemoterapy treatment. The reduction of the dose was used for six women in result of the hematologic toxicity. Was registered 152 doses delays between the chemotherapy cycles. The Log-Rank test for the time of treatment and survival, concluded that was equal for both groups. Conclusion: Through the results of this study demonstrates the necessity of develop and implement protocols for nursing care to women with breast cancer in order to assess the adverse events and most appropriate management of them

O câncer de mama representa a principal causa de morte entre as mulheres e 23% de todos os tipos de cânceres diagnosticados. Nos homens é um evento raro totalizando 1% dos casos no mundo. O objetivo foi descrever e analisar a tendência da mortalidade por câncer de mama masculino e feminino no Departamento Regional de Saúde XIII - Ribeirão Preto (DRS XIII - RP) no período de 1999 a 2010. O Estudo é descritivo, ecológico de série temporal baseado em dados secundários oriundos do Sistema de Informação de Mortalidade (SIM) e Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A análise de tendência procedeu-se após cálculos de coeficiente de mortalidade por câncer de mama masculino e feminino segundo porte populacional e padronizado por faixa etária por 100.000 habitantes. Foi utilizado o software aplicativo SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), versão 17.0 para o cálculo das equações de tendência linear. Identificaram-se 1099 óbitos por câncer de mama, a maior ocorrência foi em mulheres de etnia branca, casadas, com idade entre 40 a 69 anos e escolaridade inferior a sete anos. Observou-se aumento nos coeficientes em todos os municípios, independentemente do porte populacional e aumento concomitante dos coeficientes conforme aumento da faixa etária. Os resultados sugeriram tendência crescente da mortalidade por câncer de mama segundo o porte populacional e nas faixas etárias de 20 a 29 anos, 60 a 69 anos e 70 a 79 anos e decrescente para as faixas etárias de 30 a 39 anos, 40 a 49 anos, 50 a 59 anos e 80 anos e mais. Os resultados sinalizaram para a necessidade de implementação de ações mais efetivas com vistas à detecção precoce e controle do câncer de mama de forma sistematizada / Breast cancer represents the main cause of death among women and 23% of all diagnosed cancer types. In men, this rare events totals 1% of cancer cases around the world. The aim was to describe and analyze the mortality trend due to male and female breast cancer in Regional Health Department XIII - Ribeirão Preto (DRS XIII - RP) between 1999 and 2010. This descriptive and ecological time series was based on secondary data, obtained from the Mortality Information System (MIS) and the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). The trend analysis was processed after calculating male and female breast cancer mortality coefficients according to population size and standardized by age range per 100,00 inhabitants. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) software, version 17.0, was used to calculate the linear trend equations. In total, 1099 deaths due to breast cancer were identified. The highest levels were found in white, married women, between 40 and 69 years of age and less than seven years of education. Increased coefficients were observed in all cities, independently of the population size, and a concomitant rise in coefficient as the age range advanced. The results suggested an upward trend in breast cancer mortality rates according to population size and in the age ranges from 20 to 29 years, from 60 to 69 years and from 70 to 79 years, and a downward trend in the age ranges from 30 to 39 years, 40 to 49 years, 50 to 59 years and 80 years and older. The results indicate the need to put in practice more effective actions with a view to the early detection and control of breast cancer in a systemized manner

Considerando que processos cruciais de diferenciação e maturação das células dendríticas (DCs) são regulados pelo fator de transcrição nuclear kappa B (NF-&#954;B), nos propusemos a estudar esta via em DCs derivadas de monócitos de pacientes com câncer de mama, partindo da hipótese de que alterações desta via contribuam, nesses indivíduos, para a geração de DCs com fenótipo e função alterados, levando ao escape tumoral. A análise da presença de NF-&#954;B no núcleo de monócitos, DCs imaturas (iDCs) e maduras indicou que as pacientes falham em modular tal fator de transcrição, de modo que a quantidade de NF-&#954;B no núcleo de iDCs de pacientes supera os níveis encontrados em controles, fenômeno possivelmente decorrente de alterações nas proteínas inibidoras do NF-&#954;B em pacientes. Observou-se menor frequência de células CD86+, CD83+ e HLA-DR+ (p < 0,05) ao final das culturas das pacientes, e aumento na concentração de IL-8 no sobrenadante das culturas. Coletivamente, estes dados corroboram a hipótese formulada. / Considering that crucial processes of differentiation and maturation of dendritic cells (DCs) are regulated by nuclear factor kappa B (NF-&#954;B), we proposed to study this pathway in monocyte-derived DCs from breast cancer patients, based on the hypothesis that alterations in such pathway may contribute in these individuals to the generation of DCs having phenotypic and functional changes, leading to tumor escape. The analysis of the presence of NF-&#954;B in the nucleus of monocytes, immature and mature DCs indicated that patients fail to modulate this transcription factor, so that the amount of NF-&#954;B in the nucleus of iDCs from patients exceeds levels found in controls, a phenomenon possibly due to alterations in inhibitory proteins of NF-&#954;B in patients. It was also observed diminished frequency of CD86+, CD83+ and HLA-DR+ cells (p <0.05) at the end of the patients cultures, as well as increased IL-8 concentration in the culture supernatants. Collectively, these data support the hypothesis previously formulated.

A presente dissertação propõe métodos para mineração de dados para diagnóstico de câncer de mama (CM) baseado na seleção de variáveis. Partindo-se de uma revisão sistemática, sugere-se um método para a seleção de variáveis para classificação das observações (pacientes) em duas classes de resultado, benigno ou maligno, baseado na análise citopatológica de amostras de célula da mama de pacientes. O método de seleção de variáveis para categorização das observações baseia-se em 4 passos operacionais: (i) dividir o banco de dados original em porções de treino e de teste, e aplicar a ACP (Análise de Componentes Principais) na porção de treino; (ii) gerar índices de importância das variáveis baseados nos pesos da ACP e na percentagem da variância explicada pelos componentes retidos; (iii) classificar a porção de treino utilizando as técnicas KVP (k-vizinhos mais próximos) ou AD (Análise Discriminante). Em seguida eliminar a variável com o menor índice de importância, classificar o banco de dados novamente e calcular a acurácia de classificação; continuar tal processo iterativo até restar uma variável; e (iv) selecionar o subgrupo de variáveis responsável pela máxima acurácia de classificação e classificar a porção de teste utilizando tais variáveis. Quando aplicado ao WBCD (Wisconsin Breast Cancer Database), o método proposto apresentou acurácia média de 97,77%, retendo uma média de 5,8 variáveis. Uma variação do método é proposta, utilizando quatro diferentes tipos de kernels polinomiais para remapear o banco de dados original; os passos (i) a (iv) acima descritos são então aplicados aos kernels propostos. Ao aplicar-se a variação do método ao WBCD, obteve-se acurácia média de 98,09%, retendo uma média de 17,24 variáveis de um total de 54 variáveis geradas pelo kernel polinomial recomendado. O método proposto pode auxiliar o médico na elaboração do diagnóstico, selecionando um menor número de variáveis (envolvidas na tomada de decisão) com a maior acurácia, obtendo assim o maior acerto possível. / This dissertation presents a data mining method for breast cancer (BC) diagnosis based on selected features. We first carried out a systematic literature review, and then suggested a method for feature selection and classification of observations, i.e., patients, into benign or malignant classes based on patients’ breast tissue measures. The proposed method relies on four operational steps: (i) split the original dataset into training and testing sets and apply PCA (Principal Component Analysis) on the training set; (ii) generate attribute importance indices based on PCA weights and percent of variance explained by the retained components; (iii) classify the training set using KNN (k-Nearest Neighbor) or DA (Discriminant Analysis) techniques, eliminate irrelevant features and compute the classification accuracy. Next, eliminate the feature with the lowest importance index, classify the dataset, and re-compute the accuracy. Continue such iterative process until one feature is left; and (iv) choose the subset of features yielding the maximum classification accuracy, and classify the testing set based on those features. When applied to the WBCD (Wisconsin Breast Cancer Database), the proposed method led to average 97.77% accurate classifications while retaining average 5.8 features. One variation of the proposed method is presented based on four different types of polynomial kernels aimed at remapping the original database; steps (i) to (iv) are then applied to such kernels. When applied to the WBCD, the proposed modification increased average accuracy to 98.09% while retaining average of 17.24 features from the 54 variables generated by the recommended kernel. The proposed method can assist the physician in making the diagnosis, selecting a smaller number of variables (involved in the decision-making) with greater accuracy, thereby obtaining the highest possible accuracy.

A interação entre as vias de sinalização dos estrógenos e fatores de crescimento está relacionada a maior agressividade dos tumores de mama. Assim, o objetivo deste trabalho foi verificar a interação entre as vias do E2 e do EGF no controle da expressão dos genes HNRPK, PAWR e PHLDA1 nas células MCF-7 (ER+) e MDA-MB-231 (ER-). Nas células MCF-7, o EGF e o E2 diminuíram a expressão do PAWR e aumentaram a expressão de PHLDA1. A inibição do ER pelo ICI resultou no aumento da expressão de PAWR sendo que a adição do E2 ou do EGF diminuiu sua expressão sem retomar os níveis observados nos tratamentos com E2 ou EGF isoladamente. Para o gene PHLDA1, o efeito do E2 e do EGF não variou após o tratamento com ICI. Nas células MDA-MB-231, a ação do EGF foi mais efetiva sobre a expressão de PAWR. A via ERK1/2 é importante na ativação do ER pelo EGF. O efeito do EGF sobre o PHLDA1 ocorre através da ativação das vias ERK1/2 e p38 MAPK. Estes resultados mostram a interação entre as vias do E2 e do EGF no controle da expressão do PAWR, mas não do PHLDA1. / The crosstalk between estrogens and growth factors pathways has been associated with breast cancer aggressiveness. Based on this, the present study aimed to determine the possible crosstalk between E2 and EGF pathways on the HNRPK, PAWR and PHLDA1 expression regulation in MCF-7 (ER+) and MDA-MB-231 (ER-) cells. In MCF-7 cells, treatments with E2 and EGF decreased PAWR expression and increased PHLDA1 expression. The ER inhibition by the ICI treatment resulted in increased PAWR expression. The E2 or EGF addition down-regulated its expression without a return to the levels observed after the E2 or EGF treatments alone. To the PHLDA1 gene, the effect of E2 and EGF treatments did not change after the ICI treatment. In MDA-MB-231 cells, the EGF effect was more significant on the PAWR gene expression control. The ERK1/2 pathway is important to the ER activation by EGF. The EGF effect over the PHLDA1 is dependent on the ERK1/2 and p38 MAPK activation. These findings suggest a crosstalk between E2 and EGF pathways on the PAWR expression control but not to PHLDA1.

O câncer de mama é uma doença complexa que envolve alterações genéticas e epigenéticas junto com fatores ambientais. Dentre os tipos de câncer o de mama é o de maior incidência e mortalidade na população feminina, portanto a caracterização desta doença tem sido um desafio continuo para a comunidade cientifica. Numerosos biomarcadores moleculares tem sido associados com o câncer de mama e seus subtipos; no entanto, existe uma boa quantidade que tem sido pouco explorado. Este é o caso dos genes da família PHLDA (pleckstrin homology like domain family A), identificados repetidamente em vários estudos de perfil transcripcional em câncer de mama. Esta família compreende três genes: o gene PHLDA1 expresso em diferentes tecidos e com papel na regulação da apoptose, o gene PHLDA2 localizado em uma importante região de localização de genes supressores de tumor que sofrem regulação por imprinting, e o gene PHLDA3 envolvido na apoptose mediada por p53. Diversos estudos têm mostrado que os genes da família PHLDA estão frequentemente alterados em diferentes tipos de tumores, incluindo o câncer de mama, no entanto, o papel desses genes no desenvolvimento e progressão do câncer de mama ainda não está bem estabelecido. Na atualidade há uma enorme quantidade de dados experimentais integrados e disponibilizados em bancos de dados públicos para análise de dados genéticos e epigenéticos em diferentes tipos de tumores. Muitos dos estudos depositados nesses bancos tem facilitado a identificação de novos subtipos intrínsecos de câncer de mama, a predição de sobrevida e a resposta a drogas. Nosso objetivo é fazer uma busca em bases de dados públicos, para avaliar o padrão de expressão da família PHLDA em tumores e em linhagens celulares de mama, do perfil de metilação, mutação e do potencial valor prognóstico da expressão desses genes em câncer de mama. Para isso foram utilizadas as plataformas TCGA, GEO e GOBO para a busca de dados de expressão de mRNA, TCGA e GEO para extração de dados de metilação de DNA, TCGA e COSMIC para análise de dados de mutação e CNA, mIRTarBASE e GEO para dados de microRNA em câncer de mama, Netdecoder para a construção das redes e KMplotter para a busca de dados de sobrevida. Os resultados mostraram que PHLDA1 se encontra com baixa expressão em tumor e em linhagens celulares de mama e mais expresso nos tumores ER negativos. Os tumores ER negativos também mostraram um baixo nível de metilação quando comparados com amostra normal. Adicionalmente nos encontramos que PHLDA1 é alvo do microRNA miR-181a-5p cujos altos níveis de expressão em tumores foram associados com baixa sobrevida. PHLDA2 foi mais expresso nos tumores do que em amostra normal de mama, principalmente nos subtipos her2+; estes níveis elevados de expressão foram associados com baixa sobrevida em quase todos os subtipos moleculares; por outro lado, nenhuma diferença foi encontrada no perfil de metilação por receptor de estrógeno. O microRNA miR-193b-3p foi identificado como regulador de PHLDA2. O gene PHLDA3 foi encontrado menos expresso nos tumores ER negativos, e esses tumores também se encontravam com hipermetilação. Pacientes com todos os subtipos moleculares apresentaram um aumento de sobrevida livre de recorrência quando os níveis de PHLDA3 foram altos. Nenhum membro da família apresentou mutações nos dados analisados, enquanto que alterações no número de cópia foram encontradas nos três genes. Os dados obtidos até o momento mostram que a expressão dos membros da família PHLDA é alterada em câncer de mama e tem impacto na sobrevida dos pacientes. Processos como metilação do DNA, alterações no número de cópia e a participação de microRNAs podem ser os mecanismos implicados na desregulação desses genes / Breast cancer is a complex disease involving genetic and epigenetic alterations together with environmental factors. Among the cancer types, breast cancer is the most incident and deadliest in women population worldwide in both developed and developing countries, therefore, characterization of this disease has been a continuous challenge for the scientific community. A large quantity of molecular biomarkers has been associated with breast cancer development and their subtypes. However, there is a good amount that has been little explored. This is the case of the genes of the PHLDA family (pleckstrin homology-like domain family A) previously identified in a series of transcriptional profiling studies and recognized for their role in apoptosis. This family comprises three members; PHLDA1 is expressed in different tissues and has an important role in apoptosis regulation; PHLDA2 is located in a region harboring important tumor suppressor genes and is regulated by imprinting process. PHLDA3 gene is involved in p53-mediated apoptosis. Several studies have shown that the genes of the PHLDA family are frequently altered in different types of tumors including breast cancer. However, the role of these genes in breast cancer progression and development is not well established yet. Currently, there is a vast amount of genomic, transcriptomic, proteomic and epigenetic data generated by new high-performance technologies available in public databases. Many of the studies deposited in these banks have facilitated the identification of new intrinsic subtypes of breast cancer, prediction of survival and drug responses. Regarding the potential role of PHLDA family as biomarkers and the limited information in breast cancer, we pretend in this study to take advantage of these platforms downloading information about expression, methylation, of PHLDA family and correlating it with prognosis in breast cancer. We used TCGA, GEO and GOBO platforms to look for mRNA expression data, TCGA and GEO to extract methylation data, TCGA and COSMIC to analyze mutation and CNA, miRTarBase and GEO for microRNA analysis, KMplotter to assess prognosis and NetDecoder to construct the networks. The results showed that PHLDA1 is downregulated in tumors and breast cell line compared with breast tissue and it was more expressed in ER negative tumors. These tumors also showed a low level of methylation when compared to normal tissue. Additionally, the mining of miRNA revealed that PHLDA1 is target of two microRNAs, miR-181a-5p, whose high levels of expression in tumors were associated with low survival. On the other hand, the transcripts of PHLDA2 were more expressed in tumors than in normal sample, mainly in HER2+ subtype, and PHLDA2 high expression was associated with poor outcome in almost all the subtypes. PHLDA2 is methylated only on ER tumors and was found to be target of the microRNA has-miR-193b-3p. PHLDA3 was less expressed in ER-negative tumors, and these tumors also exhibited DNA hypermethylation. Patients with tumors expressing high levels of PHLDA3 showed better recurrence-free survival than patients with low levels of PHLDA3. No family member had mutations in the analysed data, while copy number changes were found in the three genes. The data obtained so far show that the expression of PHLDA1 family members is altered in breast cancer and has an impact on the survival of patients. Processes such as DNA methylation, copy number changes and the involvement of microRNAs may be the mechanisms involved in the deregulation of these genes

A dor após o tratamento por câncer de mama é comum, pode ter várias causas, este sintoma caracteriza-se por redução funcional e emocional importante. Objetivo: Descrever a dor em mulheres com câncer de mama, identificar fatores de melhora e piora da dor, avaliar a interferência da dor na vida das mulheres, caracterizar e localizar a dor de mulheres submetidas ao tratamento por câncer de mama. Métodos: A amostra constituiu de 30 mulheres submetidas ao tratamento por câncer de mama, freqüentando um núcleo de reabilitação durante o período de fevereiro a agosto de 2008, e que responderam a um formulário acerca da doença, do tratamento e da dor. Foi aplicado o Inventário Breve de Dor (IBD) e o Questionário de McGill Br-MPQ e uma imagem para identificar o local o da dor. Resultados: A maioria das mulheres tinha idade superior a 50 anos, era casada, raça branca, católica, e do lar/dona de casa. Em relação ao tipo de cirurgia e a lateralidade observase uma distribuição equitativa entre mastectomia total e quadrantectomia, e lado direito e esquerdo, respectivamente. A maioria das mulheres realizou esvaziamento axilar, além de radioterapia e quimioterapia. A dor teve início após a cirurgia da mama em 46,7% das mulheres, com freqüência diária e constante, interferindo no humor e no sono das mulheres entrevistadas. Os movimentos relacionados ao aumento da dor foram alcançar, empurrar, apoiar e puxar. A maioria das mulheres relatou a prática de massagem para alívio da dor.. A dor após o tratamento por câncer de mama foi caracterizada como latejante, que irradia, que repuxa, chata, incômoda, que prende e deixa tensa. As alterações emocionais aumentaram a dor em (43,3%) das mulheres, o descansar/relaxar diminuiu a dor para metade e a maioria delas referiu suportar as dores. O local mais escolhido pelas mulheres para identificar a dor foram a região torácica superior e o braço entre linha do cotovelo e altura axilar na vista frontal da imagem. Conclusão: os dados apontam que a dor é um sintoma importante nas mulheres após o tratamento por câncer de mama, e esta deve ser valorizada por profissionais de saúde que as acompanham, são necessários mais estudos que possam elucidar questões como fatores osteomioarticulares e evolução do sintoma no pré e pós operatório. / Introduction: Pain after breast cancer treatment is common, may have several causes, this symptom is characterized by an important reduced functional and emotional . Objective: To describe the pain in women with breast cancer, identify factors of improvement and worsening of pain in the lives of women, identify and locate the pain of women undergoing treatment for breast câncer. Methods: The sample consisted of 30 women undergoing treatment for breast cancer, attending a rehabilitation center during the period February to August of 2008, and responding to a form of the disease, treatment and pain. The Brief Pain Inventory (IBD) and the McGill Questionnaire - MPQ-Br - were applied and an image to identify the location of the pain. Results: Most women were aged over 50 years, were married, white, Catholic, and housewife. Regarding the type of surgery and laterality there is an equitable distribution between total mastectomy and quadrantectomy, and right and left side, respectively. Most women held axillary dissection, and radiotherapy and chemotherapy. The pain began after the breast surgery in 46.7% of the women, daily frequency, and constantly, interfering with sleep and mood of the women interviewed. Movements related to increased pain were reaching, pushing, pulling and supporting. Most of the women reported the practice of massage for pain relief .. The pain after treatment for breast cancer was characterized as pulsatile, which radiates, boring, annoying, that sticks and leaves tense. Emotional changes in women increased (43.3%) the pain, resting / relaxing decreased the pain to half and most of them said they can bear pain. The place mostly chosen by women to identify the pain were the chest and upper arm between the elbow and line height in axillary front view of the image. Conclusion: Data suggest that pain is an important symptom in women after treatment for breast cancer, and it should be valued by health professionals who accompany them, are necessary further studies that may clarify issues as factors osteomioarticulares and development of the symptom the pre and post operatively.

O câncer de mama representa importante problema de saúde pública. O microambiente tumoral tem participação no câncer. Peptídeos derivados da laminina estão envolvidos com progressão tumoral. O peptídeo C16 (KAFDITYVRLKF), da cadeia gama-1 da laminina, estimula adesão, migração e invasão celular, metástase e angiogênese. Para avaliar o efeito deste peptídeo na expressão gênica de células de câncer de mama (MDA-MB-231), células foram tratadas com C16 ou peptídeo controle (FKLRVYTIDFAK) por 24 horas. Após tratamento, a expressão gênica foi avaliada por microarray. C16 regulou a expressão de 80 genes em células MDA-MB-231, incluindo genes associados ao câncer. Os genes FGFR3, GPNMB e SPOCK1 tiveram suas expressões aumentadas após tratamento com C16, como confirmado por PCR quantitativo. Ensaios de invasão em câmaras de Boyden também indicam que C16 estimula invasão de células MDA-MB-231, porém C16 não mostrou efeito sobre proliferação e apoptose. Nossos dados sugerem que o peptídeo C16 regula expressão gênica e estimula invasão de células de câncer de mama MDA-MB-231. / Human breast cancer constitutes a worldwide health care problem. During cancer progression, tumor cells are engaged in an interplay with their microenvironment. Studies have shown that peptides derived from laminin are involved in tumor progression. Among them, C16 (KAFDITYVRLKF), derived from laminin gamma-1 chain, is a cell-adhesive peptide that increases cell migration, invasion, metastasis and angiogenesis. This prompted us to analyze whether C16 would regulate gene expression in human breast cancer cells (MDA-MB-231). Cells were treated with C16 or scrambled peptide control (FKLRVYTIDFAK) for 24 hours and gene expression was analyzed by microarray. Eighty genes were regulated by C16, including genes associated with cancer. Among them, FGFR3, GPNMB and SPOCK1 expression was increased by C16, as confirmed by qPCR. C16 also increased MDA-MB-231 cell invasion. However, no effect on cell proliferation and apoptosis was observed. Concluding, our data suggest that C16 regulates gene expression and enhances invasion of metastatic MDA-MB-231 breast cancer cells.