探讨筛选出的长链非编码RNA（lncRNA）作为评估神经胶质瘤预后标志物的可能性。
方法选择癌症基因组图谱（TCGA）数据库建库至2018年12月的694个胶质瘤样本和5个癌旁组织样本，筛选胶质瘤组织与癌旁组织间有差异的lncRNA、微RNA（miRNA）和mRNA，分析三者与神经胶质瘤患者预后的相关性，并构建竞争性内源RNA（ceRNA）网络。基于基因本体（GO）数据库和京都基因与基因组百科全书（KEGG）数据库对mRNA的生物学功能进行富集分析。采用Kaplan-Meier法对各lncRNA、miRNA或mRNA不同表达水平患者进行生存分析，获得与预后相关的lncRNA、miRNA和mRNA。通过单因素和多因素Cox比例风险回归模型分析ceRNA网络中有差异的lncRNA，构建预测患者5年总生存率的lncRNA预后模型。根据构建的模型，计算TCGA数据库中694个样本每个样本的危险值，以中位危险值为临界值，将患者分为高风险组（≥中位危险值）、低风险组（<中位危险值），并绘制两组的生存曲线；绘制依据lncRNA预后模型的危险值预测TCGA数据库中神经胶质瘤患者5年总生存率的受试者工作特征（ROC）曲线；采用pheatmap R软件包绘制高、低风险组患者预后模型中各lncRNA基因表达水平的热图。
结果从TCGA数据库共得到神经胶质瘤与癌旁组织间有差异的44个lncRNA、19个miRNA和54个mRNA，并绘制出ceRNA网络图；经Kaplan-Meier法分析，其中22个lncRNA、7个miRNA和38个mRNA与患者总生存相关。单因素Cox回归分析得到28个与预后相关的lncRNA，经多因素Cox回归分析，根据赤池信息准则（AIC）查找最优的涉及16个lncRNA的预后风险模型，即危险值=ARHGAP31-AS1×（-0.357 7）+ LY86-AS1×（0.155 1）+WARS2-IT1×（0.206 4）+PART1×（-0.110 0）+AC110491.1×（-0.142 6）+CACNA1C-IT2×（-0.381 3）+HAS2-AS1×（0.128 8）+AC092171.1×（-0.161 3）+CCDC26×（-0.144 2）+HCG15×（0.384 0）+AL359541.1×（-0.289 2）+GRM5-AS1×（0.120 5）+LINC00237×（-0.085 1）+LINC00310×（-0.213 0）+VCAN-AS1×（-0.090 3）+LINC00303×（0.091 5）。根据构建模型计算的中位危险值为0.758，高风险组患者5年总生存率为16.8%（95% CI 11.4%~24.7%），低风险组患者5年总生存率为75.7%（95% CI 68.5%~83.7%）。构建的lncRNA模型预测患者5年总生存率的ROC曲线下面积为0.893。热图显示该模型中各lncRNA基因表达水平在高风险组和低风险组患者间有一定差异。
结论依据筛选的lncRNA构建的预后风险模型可较好评估神经胶质瘤患者预后，这些lncRNA有望成为神经胶质瘤预后相关的新候选生物标志物。