赵丽敏课题组新进展：基于年龄相关的异常可变剪接在老年乳腺癌分子特征分类中的研究

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乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一。年龄是乳腺癌发生发展的关键风险因素，65岁及以上女性的发病率与死亡率显著上升。随着全球人口老龄化，老年乳腺癌患者群体日益庞大，其临床与分子特征往往有别于年轻患者，导致标准治疗方案效果有限。此前，赵丽敏团队发现老年乳腺癌存在显著差异的衰老亚群，并开发机器学习评分模型（Molecular Therapy - Nucleic Acids.2024. doi:10.1016/j.omtn.2024.102309），基于此模型，同步开发了在线分析平台（http://zhaoliminlab.cn:8080/GBC/index.jsp）：用户可通过上传自有数据，实现对老年乳腺癌患者的预后风险分析与个性化治疗反应预测。然而，驱动老年乳腺癌独特性的具体分子机制，尤其是与年龄相关的转录后调控变化，尚不明确。

赵丽敏团队近日利用大规模数据库系统性分析揭示，老年乳腺癌患者中存在更高频率的异常可变剪接事件，并从中鉴定出390个老年患者特有的高变异性剪接事件。基于这些独特的剪接变异谱，团队将老年乳腺癌患者划分为三种具有显著差异的分子亚型。进一步分析表明，这三种亚型不仅对应着截然不同的肿瘤免疫微环境浸润模式，也预示着显著差别的患者预后。为解析这些剪接亚型背后的调控网络，团队进行了深入的剪接活性分析，成功锁定68个关键的RNA结合蛋白，它们被认为是驱动这些年龄相关异常剪接的核心调控因子。基于上述发现，团队采用SelectKBest-SVM机器学习算法，构建了一个良好预后预测模型，为老年乳腺癌患者的预后评估提供了独立量化工具。这项研究揭示了异常可变剪接是老年乳腺癌重要的分子特征，并据此建立了与前期“衰老亚群”互补的、系统的分子分型框架与预测工具，推动了老年乳腺癌精准医疗的理论依据发展。

该项研究成果于12月16日以原创性研究论文（Article）的形式发表于Nature 旗下期刊《Communications Biology》（中科院一区），文章标题为“Age-related aberrant alternative splicing as a prognostic tool in older breast cancer patients”。具体的文章链接如下： https://www.nature.com/articles/s42003-025-09330-y

陈梦馨（南昌大学硕士生）、肖泰平（南昌大学硕士生）、柯浩助理研究员为该文的共同第一作者。赵丽敏教授（南昌大学）、袁火忠主任（赣州市人民医院）、邹阳研究员（江西省妇幼保健院）为该文的共同通讯作者。该研究工作受到复旦大学附属肿瘤医院马丁教授等的帮助与建议。该研究受到国家自然科学基金和江西省“双千”计划等项目的资助。

衰老是一个涉及分子、细胞和机体层面的系统性代谢失调过程，表现为衰老性厌食、睡眠结构紊乱等。核心问题之一是合成代谢与分解代谢的失衡。RNA和蛋白质作为遗传信息载体和细胞功能的核心执行者，其稳态对维持细胞活力至关重要。团队指出 “衰老相关降解重编程”：它并非简单的降解功能全面衰退，而是一种选择性、异常的重编程过程：特定种类的RNA和蛋白质被异常加速降解，而另一些则异常地在细胞内积累。 靶向RNA结合蛋白、修复蛋白酶体功能等这些“恢复降解平衡”干预策略，将可能是极具潜力的抗衰老治疗新轴线。此项研究成果于12月2日在线发表在《Cellular Signalling》（中科院二区）上，林俊强（南昌大学博士生）、邱烨（南昌大学本科生）为文章的共同第一作者，赵丽敏为通讯作者。