Aplicação da microscopia por geração de segundo-harmônico na avaliação do câncer de mama Evaluation of breast cancer by second-harmonic generation microscopy

Orientadores: José Vassallo, Carmen Silvia Passos Lima Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Médicas Resumo: O câncer de mama é a neoplasia não-cutânea mais frequente em mulheres acima dos 50 anos de idade. Apesar dos esforços em se diagnosticar a doença precocemente, ainda há atraso considerável no diagnóstico, causando prejuízo as pacientes. Os marcadores prognósticos podem auxiliar na estratificação de risco para eventos danosos e clarear a fisiopatologia da doença. Em paralelo, sabe-se que o colágeno possui importante papel na carcinogênese e progressão da neoplasia, porém seu valor prognóstico continua subestimado. Notavelmente, a microscopia não-linear, mais especificamente, a microscopia por geração de segundo-harmônico (SHG), permite a identificação e a avaliação quantitativa não-destrutiva do colágeno depositado nos tecidos. Nesse sentido, os objetivos desse trabalho foram avaliar os parâmetros do colágeno baseado nas imagens geradas a partir da microscopia por SHG para: (1) descrever as imagens nos diversos subtipos histológicos de câncer de mama e (2) avaliar seu papel prognóstico. Para o primeiro objetivo, as imagens produzidas a partir da SHG dos cortes histológicos de tecidos fixados e parafinados foram avaliados de acordo com sua classificação: subtipo histológico especial de mama (n= 99) e carcinoma ductal invasivo de mama (n= 21). O microarray tecidual dessas amostras foi realizado para categorizar o subtipo molecular, baseado na avaliação imunoistoquímica. Para o segundo objetivo, propusemos a mesma avaliação, partindo, entretanto, do estroma tumoral selecionado de 60 pacientes com diagnóstico de carcinoma ductal invasivo de mama. Para a avaliação das imagens utilizamos o software ImageJ, em associação com o plug-in OrientationJ. As análises estatísticas foram elaboradas no software R, sendo significativos valores de p< 0.05. Nossos resultados permitiram agrupar os diversos subtipos histológicos de câncer de mama em 3 grandes grupos baseados nos parâmetros do colágeno obtidos das imagens. Ademais, identificamos que a maior deposição de colágeno, bem como a deposição de fibras mais espessas são fatores associados a pior prognóstico. Em conclusão, nossos dados permitem inferir que pode haver padrões estereotipados de deposição de colágeno dentre os diversos subtipos histológicos de câncer de mama e este pode refletir no prognóstico da paciente Abstract: Breast cancer (BC) is the most common non-cutaneous neoplasm in women over 50 years of age. Despite efforts for early diagnosis, there is still considerable delay, causing poor prognosis to patients. Prognostic markers can aid in the stratification of risk for harmful events and clarify the pathophysiology of the disease. In parallel, it is known that collagen plays an important role in carcinogenesis and in tumor progression, but its prognostic value remains undervalued. Notably, nonlinear microscopy, more specifically, second-harmonic generation microscopy (SHG), allows the identification and non-destructive quantitative evaluation of the collagen deposited in tissues. In this sense, the objectives of the present study were to evaluate collagen parameters based on images generated by SHG to: (1) describe the images in the various histological subtypes of BC and (2) asses the prognostic value of collagen features. For the first objective, images obtained from the SHG of histological sections of fixed and paraffin-embedded tissues were evaluated according to their classification: special histological subtype of BC (n = 99) and invasive ductal carcinoma of the breast (n= 21). Tissue microarray of these samples was performed to categorize the molecular subtype, based on immunohistochemical evaluation. For the second objective, we proposed the same evaluation, starting, however, from selected stromal tumor areas of 60 patients with the diagnosis of invasive ductal carcinoma of the breast. For image evaluation we used the ImageJ software in association with the OrientationJ plug-in. Statistical analyzes were performed in R software, with significance levels at p< 0.05. Our results allowed grouping the various histological subtypes of breast cancer in three large groups based on collagen parameters obtained from the images. In addition, we have identified that the greater deposition of collagen, as well as the deposition of thicker fibers, were associated to unfavorable prognosis. In conclusion, our data support the existence of stereotyped patterns of collagen deposition across the various histological subtypes of breast cancer. Such patterns might be related to patients¿ outcomes Doutorado Clínica Médica Doutor em Ciências CNPQ 573913/2008-0, 312049/2014-5 FAPESP 08/57906-3, 11/51959-0