背景:乳腺癌（breast cancer,BRCA）是中国乃至全世界女性发病率最高的恶性肿瘤。随着治疗方法的改善,患者的生存率大幅提高。然而,BRCA的异质性和复杂性仍然导致某些类型的BRCA患者预后不良,更好地了解BRCA的潜在分子机制可以为BRCA的治疗提供新的方向。目的:基于TCGA数据库,构建可变剪切（alternative splicing,AS）相关的预测模型以评估乳腺癌的预后,并找出与乳腺癌预后相关的潜在生物标志物。方法:1.从TCGA数据库中下载BRCA的临床组数据及转录组数据。通过单因素COX分析、Lasso分析以及多因素COX分析筛选出用于构建BRCA预后模型的AS。使用K-M生存分析及ROC曲线下面积来评估预后模型的有效性。2.使用单因素COX分析及多因素COX分析确定BRCA的独立预后因素,根据独立预后因素绘制列线图以预测BRCA患者的总生存期,采用校准曲线评估其准确性。3.根据预后模型所得风险得分的中位数,将BRCA样本分为低风险及高风险两组。通过CIBERSORT算法评估两组之间肿瘤微环境免疫浸润细胞的差异。采用皮尔森相关性检验验证风险得分与免疫检查点基因表达的相关性。4.筛选出参与预后模型构建且在正常样本及乳腺癌样本中存在差异表达的基因。根据差异基因表达量的中位数,将乳腺癌样本分为低表达及高表达两组。K-M生存分析用于比较两组总生存期的差异。通过Wilcoxon秩和检验,验证两组之间免疫检查点相关基因表达、肿瘤微环境成分的差异。结果:1.通过单因素COX回归分析筛选得到66个与BRCA预后相关的AS事件（P＜0.001）。使用Lasso回归分析及多因素COX回归分析,筛选出12个AS用于BRCA患者预后模型的构建。K-M生存曲线显示,高风险得分BRCA患者生存期较短（P＜0.001）。ROC结果显示,3年、5年以及10年的ROC曲线下面积分别为0.791、0.804、0.883,均远远大于0.5,表明预测模型具有较好的预测能力。2.单因素COX分析及多因素COX分析结果表明,预后模型、年龄、临床分期为BRCA的独立预后因素。根据上述独立预后因素,绘制列线图,校准曲线表明列线图具有较好的预测BRCA患者总生存期的能力。3.低风险得分组BRCA患者肿瘤微环境中大部分免疫细胞浸润比例较高,且免疫检查点相关基因PDCD1、CTLA4和HAVCR2的表达水平更高。4.RCSD1在正常样本和乳腺癌样本中存在差异表达,其在乳腺癌样本中表达水平较低。高表达水平的RCSD1意味着乳腺癌患者免疫检查点相关基因的高表达和更长的总生存期。此外,在激素受体阳性的乳腺癌患者中RCSD1的表达水平较低。结论:1.基于12个AS构建的预测模型可以较为准确地预测乳腺癌患者的预后。2.基于预后模型低风险得分的BRCA患者免疫检查点相关基因表达水平更高,对免疫治疗更敏感。3.RCSD1的表达水平与乳腺癌患者的分子分型、肿瘤免疫浸润、免疫检查点表达、总生存期密切相关,高表达水平的RCSD1提示着患者更好的预后,可以作为乳腺癌的潜在生物标志物。