利用数据库信息构建乳腺癌免疫关联lncRNAs风险评估模型

摘要

目的筛选乳腺癌中免疫关联长链非编码RNA(lncRNA),并构建乳腺癌预后风险评估模型,探索预后相关因素。方法从UCSC Xena(https://xena.ucsc.edu/)、TCGA、immport(https://www.immport.org/home)官网分别下载乳腺癌患者的测序数据、临床信息以及免疫基因集,并将这些数据进行整理和清洗,最终得到乳腺癌免疫关联lncRNA表达矩阵及临床信息。利用单因素Cox和多因素Cox回归分析筛选出与预后相关的免疫关联lncRNA,用于构建预后风险评分。根据风险评分的中位数,将患者分为高风险组和低风险组,利用Kaplan-Meier(K-M)生存分析、受试者工作特征曲线(ROC)分析及独立预后因素评估对模型进行评价,并将此模型联合其他临床因素构建列线图,对乳腺癌患者进行生存率预测。结果最终确定10个免疫关联lncRNAs用来构建风险评分模型;高风险组较低风险组预后差;风险评分可作为乳腺癌患者的独立预后因素;列线图的C指数(CI)为0.751,校准图显示预测值与实际观测值一致性较好。结论由10个免疫关联lncRNAs组成的风险评分模型可用于评估乳腺癌患者的预后,由此建立的列线图可进一步预测乳腺癌患者的生存率。