Perfil imune do adenocarcinoma de pulmão de pacientes não fumantes

Abstract

O câncer de pulmão é um dos mais incidentes e a principal causa de mortalidade por câncer no mundo, tendo o tabagismo como fator de risco central. Entretanto, os casos em não fumantes (CPNF) têm aumentado, com diferenças biológicas, epidemiológicas e clínicas, configurando uma entidade distinta ainda pouco explorada. Diante da escassez de estudos nessa população (principalmente acerca da biologia molecular), este trabalho buscou caracterizar o perfil imune do adenocarcinoma pulmonar (LUAD) em não fumantes por meio de abordagens integradas: (1) análise computacional in silico de dados públicos de sequenciamento de alto desempenho (NGS-RNA-Seq) obtidos do banco de dados público The Cancer Genome Atlas (TCGA) e (2) análise de amostras clínicas do HCFMB/UNESP, incluindo tumores primários e metástases cerebrais de LUAD e histórico conhecido de tabagismo, por meio de NGS-RNA-Seq e NanoString nCounter®. Esta última, baseada em um painel de genes específicos relacionados à imunologia tumoral, permitiu refinar e detalhar os achados, com foco em genes associados à resposta imune tumoral. Considerando a limitação do TCGA em relação a amostras de pacientes brasileiros, a integração das duas abordagens de NGS-RNA–Seq e Nanostring nCounter® possibilitou comparar perfis transcriptômicos de fumantes e não fumantes, identificar genes diferencialmente expressos e relacioná-los a distintos microambientes imunes. O uso de múltiplas ferramentas de análise bioinformática conferiu maior robustez às análises, ampliando a compreensão dos resultados e maximizando a relevância translacional da pesquisa. Entre os resultados esperados, pretendemos contribuir para a elucidação de mecanismos imunológicos associados a essa fração de pacientes com adenocarcinoma pulmonar e sem histórico de tabagismo, oferecendo subsídios para estratégias terapêuticas direcionadas.

Lung cancer is one of the most prevalent malignancies and the leading cause of cancer-related mortality worldwide, with tobacco smoking being its primary risk factor. However, the incidence of lung cancer in never-smokers (LCNS) has been increasing, presenting distinct biological, epidemiological, and clinical characteristics that define it as a separate disease entity, which remains insufficiently explored. Given the limited number of studies focusing on this population, particularly regarding its molecular biology, this study aimed to characterize the immune profile of lung adenocarcinoma (LUAD) in never-smokers through two integrated approaches: (1) an in silico computational analysis of publicly available next-generation RNA sequencing (RNA-Seq) data from The Cancer Genome Atlas (TCGA) and (2) the analysis of clinical samples from HCFMB/UNESP, including primary tumors and brain metastases from LUAD patients with documented smoking history, using RNA-Seq and the NanoString nCounter® platform. The latter, based on a targeted panel of genes related to tumor immunology, enabled a more refined and detailed characterization of the findings, with emphasis on genes associated with the antitumor immune response. Considering the limited representation of Brazilian patients in the TCGA dataset, the integration of RNA-Seq and NanoString nCounter® analyses allowed the comparison of transcriptomic profiles between smokers and never-smokers, the identification of differentially expressed genes, and their association with distinct immune microenvironments. The application of multiple bioinformatics analysis tools increased the robustness of the results, providing a more comprehensive understanding of the data and enhancing the translational relevance of the study. Ultimately, this work aims to contribute to the elucidation of immunological mechanisms associated with lung adenocarcinoma in patients without a history of tobacco smoking, thereby providing insights that may support the development of targeted therapeutic strategies.