年龄重塑乳腺癌微环境：单细胞解析揭示TNBC与ER+亚型差异的分子蓝图

本研究针对年龄对乳腺癌肿瘤微环境（TME）细胞状态的影响这一空白，通过开发ASPEN（Age-Specific Program ENrichment）分析框架，整合单细胞转录组、空间转录组及多组学数据，系统解析了TNBC（三阴性乳腺癌）和ER+（雌激素受体阳性）乳腺癌中年龄相关的细胞特异性转录程序、细胞互作网络及信号通路。研究发现，老年TNBC患者肿瘤上皮细胞上皮-间质转化（EMT）增强且免疫抑制信号活跃，而老年ER+乳腺癌表现为血管代谢功能下降和T细胞衰竭。空间分析验证了年龄特异的细胞空间分布差异，为开发年龄适应性治疗策略提供了新靶点。

随着全球人口老龄化加剧，年龄已成为乳腺癌发生发展和治疗反应的关键影响因素。临床数据显示，相较于55-64岁的患者，年轻（<45岁）和老年（>65岁）乳腺癌患者预后更差，且这种差异跨越分子亚型。尤其值得注意的是，老年患者虽占乳腺癌病例的大多数，却在临床试验中代表性不足，导致真实世界疗效与试验结果脱节。当前治疗策略常因耐受性、合并症等因素对不同年龄群体进行调整，但年龄如何塑造肿瘤微环境（TME）的细胞状态，进而驱动病理进展，仍不明确。

为破解这一难题，研究人员在《Nature Aging》上发表了最新成果，通过多组学整合分析，首次在单细胞分辨率下描绘了人乳腺癌TME的年龄相关分子图谱。

研究团队首先利用METABRIC和TCGA数据库的批量转录组数据，比较了年轻与老年TNBC（或基底样）及ER⁺（或管腔A型）乳腺癌的差异表达基因（DEGs）。在TNBC/基底样肿瘤中，老年患者富集了免疫相关通路（如抗原呈递、干扰素-γ信号），而年轻患者富集细胞周期和致癌信号。在ER⁺/管腔A型肿瘤中，老年患者ESR1（编码雌激素受体α）表达升高，但年轻患者富集乳腺生物学和促有丝分裂信号。

为深入解析细胞特异性变化，团队开发了ASPEN（Age-Specific Program ENrichment）分析流程，该流程结合基因集富集分析（GSEA）和特征评分算法，将功能通路富集与年龄进行关联。

应用ASPEN于人类乳腺癌单细胞图谱数据（10例TNBC, 11例ER⁺），发现细胞比例无显著年龄差异，但转录程序迥异。在TNBC中，老年患者癌症上皮细胞EMT程序最强富集，且伴随免疫反应、KRAS信号、凋亡等增强，氧化磷酸化（OXPHOS）等减弱。多重免疫荧光（mIF）在独立TNBC队列中证实老年组panCK（上皮标志）与vimentin（间质标志）共定位显著增加。

在ER⁺乳腺癌中，大多数年龄相关程序（ARPs）在年轻患者中富集，特别是血管、浆母细胞和CD8⁺ T细胞中的代谢过程。老年患者则显示癌细胞IFN反应减弱、髓系细胞TNF信号增强、T细胞代谢功能障碍。mIF分析显示年轻患者肿瘤内皮细胞COX4（氧化磷酸化关键蛋白）表达更高。

细胞互作分析（CellChat）揭示，老年TNBC细胞间相互作用总数和强度均增加，癌细胞与CD8⁺ T细胞、巨噬细胞互作增强；空间mIF显示老年组更多CD8⁺ T细胞邻近癌细胞。老年ER⁺乳腺癌中，癌细胞与髓系、T细胞互作概率升高，而血管内皮与周细胞样细胞（PVL）互作在年轻组富集。

信号网络分析进一步识别出年龄偏倚的关键信号节点。在TNBC老年组中，GALECTIN（如LGALS9/P4HB）、PPIA/BSG、PLAU/PLAUR等信号在髓系细胞、CAFs与癌细胞间激活，促进EMT和免疫抑制（如Treg招募）。在ER⁺乳腺癌老年组中，层粘连蛋白、纤维连接蛋白等ECM相关信号富集，MIF信号抑制T细胞活性。

关键实验技术方法概览

研究主要依托公共数据库（METABRIC、TCGA）和已发表单细胞数据集（GEO: GSE176078），结合自主开发的ASPEN计算流程，对乳腺癌单细胞转录组进行年龄关联分析；实验验证采用多重免疫荧光（mIF）技术对独立临床队列（包括ELEVATE、ADVANCE研究及医院存档组织构建的组织微阵列TMA）的福尔马林固定石蜡包埋组织切片进行蛋白标志物空间分布量化；细胞互作及信号通路推断借助CellChat算法；统计检验涵盖差异表达分析（limma包）、基因集富集分析（GSEA）、相关性分析及非参数置换检验等。

研究结果详述

1. 年龄相关基因表达谱系

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  批量转录组分析揭示TNBC老年组免疫通路激活，年轻组细胞周期信号富集；ER⁺老年组ESR1高表达，年轻组乳腺生物学通路活跃。

2. ASPEN框架揭示细胞特异性年龄程序

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  TNBC老年组癌细胞EMT最强富集，CAFs和T细胞炎症反应及应激应答增强；ER⁺老年组血管代谢功能下降，T细胞呈现衰竭表型。

3. 空间验证年龄相关表型

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  mIF证实TNBC老年组上皮-间质标志共定位增加；ER⁺年轻组血管内皮代谢活性更高。

4. 年龄差异化细胞互作网络

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  TNBC老年组细胞互作强度增加，癌细胞与免疫细胞邻近性提高；ER⁺老年组癌细胞-免疫细胞互作增强，年轻组血管-基质互作活跃。

5. 关键信号通路驱动年龄偏见表型

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  TNBC老年组GALECTIN、MHC II等信号促进EMT及免疫抑制；ER⁺老年组ECM重塑及MIF信号抑制抗肿瘤免疫。

结论与展望

本研究通过跨尺度整合分析，构建了年龄分辨的乳腺癌TME细胞图谱，明确年龄效应具有亚型特异性。在TNBC中，老年患者EMT及免疫抑制通路激活可能驱动不良预后；在ER⁺乳腺癌中，代谢衰退和免疫功能障碍或影响治疗响应。ASPEN框架具扩展性，可推广至其他组织或连续变量关联分析。研究成果强调“年龄适应性”治疗策略的必要性，如靶向老年TNBC的EMT相关通路或老年ER⁺的代谢支持疗法，为精准肿瘤学注入新维度。