Histórico: O câncer de mama triplo-negativo (TNBC) é um subtipo agressivo de câncer de mama caracterizado por mau prognóstico e opções de tratamento limitadas, o que ressalta a urgência da descoberta de novos biomarcadores. A reprogramação metabólica é uma marca registrada do câncer e espera-se que sirva como um forte biomarcador preditivo para o câncer de mama.

Métodos: Integramos dados de expressão de RNA e informações clínicas dos bancos de dados The Cancer Genome Atlas (TCGA) e Gene Expression Omnibus (GEO) para explorar as associações entre a expressão gênica relacionada ao metabolismo e o prognóstico do TNBC. Nossa abordagem abrangente incluiu análise de expressão diferencial, análise de enriquecimento, análise de regressão de Cox, aprendizado de máquina e validação experimental in vitro.

Resultados: Identificamos cinco genes principais - SDS, RDH12, IDO1, GLDC e ALOX12B - que foram significativamente correlacionados com o prognóstico de pacientes com TNBC. Um modelo prognóstico incorporando esses genes foi desenvolvido e validado em uma coorte independente de pacientes. O modelo demonstrou validade preditiva, pois os pacientes com TNBC classificados no grupo de alto risco exibiram prognósticos significativamente piores. Além disso, utilizando o modelo de risco, avaliamos o cenário mutacional, a infiltração imune, a resposta à imunoterapia e a sensibilidade aos medicamentos no TNBC, fornecendo informações sobre possíveis estratégias terapêuticas.

Conclusões: Este estudo estabeleceu um modelo prognóstico robusto capaz de prever com precisão resultados clínicos e metástases, o que poderia auxiliar na tomada de decisões clínicas personalizadas.

Palavras-chave: Sensibilidade a medicamentos; infiltração imune; assinaturas metabólicas; prognóstico; câncer de mama triplo-negativo (TNBC).