【摘 要】
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目的利用生物信息库寻找出能够预测乳腺癌预后的差异表达免疫相关长链非编码RNA（Long non-coding RNA,lncRNA）,利用筛选出来的免疫相关lncRNA构建风险模型,运用该模型乳腺癌患者的预后进行预测,根据预测结果分析,寻找合适的预后模型和潜在的治疗靶点。材料与方法从癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库中下载乳腺患者癌组织和正常组织的表达
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目的利用生物信息库寻找出能够预测乳腺癌预后的差异表达免疫相关长链非编码RNA（Long non-coding RNA,lncRNA）,利用筛选出来的免疫相关lncRNA构建风险模型,运用该模型乳腺癌患者的预后进行预测,根据预测结果分析,寻找合适的预后模型和潜在的治疗靶点。材料与方法从癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库中下载乳腺患者癌组织和正常组织的表达数据,设置数据格式标准为:HTSeq-FPKM,然后另外下载与患者相对应的临床数据,利用生物信息学方法,筛选出在癌组织中的mRNA和lncRNA,同时结合免疫学数据库和分析门户（The Immunology Database and Analysis Portal,ImmPort）数据库,将取交集而筛选出免疫相关mRNA与前面筛选选出来的lncRNA进行共表达分析,然后筛选并将这些与免疫相关mRNA有共表达联系的lncRNA进行差异表达分析,筛选出具有差异表达的免疫相关lncRNA。结合患者的临床信息,然后在训练集中先应用单因素COX分析筛选出与患者总生存期相关的免疫相关lncRNA,然后运用Lasso回归分析将总生存相关lncRNA进行分析,减少过度拟合效应。然后将这些lncRNA进行多因素COX回归分析,进一步筛选lncRNA并构建的风险评分模型,运用风险模型进行预后预测。运用生存和模型数据绘制生存曲线、3年、5年生存ROC曲线并评价模型预测能力。另外,将临床信息和风险评分同时进行单因素和单因素COX回归分析,验证风险评分的独立性,并在验证集进行分析验证。结果通过筛选共得到197个差异表达的免疫相关lncRNA,其中包括表达上调lncRNA共有145个,表达下调lncRNA比较少共有52个,将差异表达lncRNA进行单因素COX分析,结果筛选出预后相关lncRNA12个,将这12个IncRNA进行Lasso回归分析、多因素COX回归后,结果进一步筛选出8个构建模型的差异表达的免疫相关lncRNA,分别为TFAP2A-AS1、U62317.4、AL513283.1、AC147067.2、AL645608.7、AL031316.1、AL121832.2、AC110995.1。生存曲线在训练集的p值为1.716e-05,验证集生存曲线p值为1.146e-02,结果显示均小于0.05,有统计学意义。ROC曲线结果显示,训练集3年、5年生存ROC曲线下面积（AUC）分别为0.747和0.665,验证集3年、5年生存ROC曲线下面积（AUC）分别为0.603和0.666。独立性检验显示风险评分在训练集和验证集均为独立预后因素。结论从TCGA数据库分析结果来看,在乳腺癌组织差异表达的lncRNA中,存在多个表达差异表达且与免疫相关的lncRNA,而这些lncRNA与患者生存预后关系十分密切,运用这些lncRNA构建的风险评分模型可有效预测患者预后,另外还能够为乳腺癌的临床入组研究和分子靶向治疗相关研究提供参考。
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