Breast cancer is the most common neoplasm among women, accounting for about 30% of all female cancers and remaining the leading cause of oncological death. It can be divided into different subtypes depending on the expression of HER2, Ki67 and receptors for oestrogen (ER) and progesterone (PgR), with significant prognostic and therapeutic implications. Resistance to therapy is a current issue in breast cancer and therefore it is important to evaluate new prognostic and predictive markers. In this context, the insulin-like growth factor-1 receptor (IGF1R) represents a possible therapeutic target due to its pro-proliferative functions. However, few data are nowadays available on the actual role of IGF1R in these tumours. Aims of our work were to explore the correlation between IGF1R and PI3K mutational status, body mass index (BMI) and clinico-pathological features in a retrospective case series of 88 patients with breast cancer. The analysis showed that tumours with PI3K mutation, high BMI and aggressive features are IGF1R negative, with an adverse prognosis. These data suggest that a better understanding of the role of IGF1R in breast cancer could pave the way for personalised therapies, improving patient management.
Il carcinoma mammario è la neoplasia più comune tra le donne, rappresentando circa il 30% di tutti i tumori femminili e restando la principale causa di morte oncologica. Può essere suddiviso in sottotipi differenti in relazione all’espressione di HER2, Ki67 e recettori per estrogeno (ER) e progesterone (PgR), con significative implicazioni prognostiche e terapeutiche. La resistenza alle terapie rappresenta una problematica attuale nel carcinoma della mammella e per questo è importante valutare nuovi marcatori prognostici e predittivi. In questo contesto, l’insulin-like growth factor-1 receptor (IGF1R) rappresenta un possibile target terapeutico per via delle sue funzioni pro-proliferative. Pochi dati sono tuttavia ad oggi disponibili circa l’effettivo ruolo di IGF1R in questi tumori. Obiettivi del nostro lavoro sono stati esplorare la correlazione tra IGF1R e lo stato mutazionale di PI3K, l’indice di massa corporea (BMI) e caratteristiche clinico-patologiche, in una casistica retrospettiva di 88 pazienti con carcinoma della mammella. L’analisi ha evidenziato che i tumori con mutazione di PI3K, BMI elevato e caratteristiche di aggressività sono IGF1R negativi, con prognosi sfavorevole. Questi dati suggeriscono come la migliore comprensione del ruolo di IGF1R nel carcinoma mammario potrebbe aprire la strada a terapie personalizzate, migliorando la gestione delle pazienti.
Correlazione tra espressione di IGF1-R e caratteristiche clinico-patologiche in pazienti con carcinoma della mammella.
ANSELMO, CHIARA
2023/2024
Abstract
Il carcinoma mammario è la neoplasia più comune tra le donne, rappresentando circa il 30% di tutti i tumori femminili e restando la principale causa di morte oncologica. Può essere suddiviso in sottotipi differenti in relazione all’espressione di HER2, Ki67 e recettori per estrogeno (ER) e progesterone (PgR), con significative implicazioni prognostiche e terapeutiche. La resistenza alle terapie rappresenta una problematica attuale nel carcinoma della mammella e per questo è importante valutare nuovi marcatori prognostici e predittivi. In questo contesto, l’insulin-like growth factor-1 receptor (IGF1R) rappresenta un possibile target terapeutico per via delle sue funzioni pro-proliferative. Pochi dati sono tuttavia ad oggi disponibili circa l’effettivo ruolo di IGF1R in questi tumori. Obiettivi del nostro lavoro sono stati esplorare la correlazione tra IGF1R e lo stato mutazionale di PI3K, l’indice di massa corporea (BMI) e caratteristiche clinico-patologiche, in una casistica retrospettiva di 88 pazienti con carcinoma della mammella. L’analisi ha evidenziato che i tumori con mutazione di PI3K, BMI elevato e caratteristiche di aggressività sono IGF1R negativi, con prognosi sfavorevole. Questi dati suggeriscono come la migliore comprensione del ruolo di IGF1R nel carcinoma mammario potrebbe aprire la strada a terapie personalizzate, migliorando la gestione delle pazienti.File | Dimensione | Formato | |
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Descrizione: Tesi di laurea magistrale Anselmo Chiara
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https://hdl.handle.net/20.500.14240/8233