ETD

• breast cancer

Negli ultimi decenni la prognosi del carcinoma mammario in stadio precoce è migliorata in modo significativo grazie all’introduzione di terapie sistemiche sempre più efficaci; tuttavia, una quota di pazienti continua a presentare un elevato rischio di recidiva, in particolare in presenza di malattia residua dopo trattamento neoadiuvante. Studi post-neoadiuvanti hanno dimostrato che il trattamento mirato della malattia resistente con farmaci non cross-resistenti può migliorare significativamente gli esiti clinici. Nonostante ciò, la selezione delle pazienti per questi trattamenti avviene ancora in modo prevalentemente empirico, basandosi quasi esclusivamente sulla presenza di residuo tumorale e non sulle caratteristiche biologiche della malattia residua. Questo progetto si propone di colmare tale lacuna analizzando in modo approfondito il profilo trascrizionale del tumore prima e dopo la terapia neoadiuvante, utilizzando campioni tumorali appaiati. L’obiettivo è comprendere come il panorama molecolare del carcinoma mammario si modifichi in risposta al trattamento e identificare programmi biologici associati alla resistenza, alla prognosi e agli esiti clinici.

Over the past decades, the prognosis of early-stage breast cancer has improved significantly due to the introduction of increasingly effective systemic therapies; however, a subset of patients continues to face a high risk of recurrence, particularly in the presence of residual disease after neoadjuvant treatment. Post-neoadjuvant studies have shown that targeted treatment of resistant disease with non–cross-resistant agents can significantly improve clinical outcomes. Despite this, patient selection for these treatments remains largely empirical, relying almost exclusively on the presence of residual tumor rather than on the biological characteristics of the residual disease. This project aims to address this gap by performing an in-depth analysis of the tumor transcriptional profile before and after neoadjuvant therapy using paired tumor samples. The goal is to understand how the molecular landscape of breast cancer changes in response to treatment and to identify biological programs associated with resistance, prognosis, and clinical outcomes.