【摘 要】
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[目的]基于癌症基因图谱（TCGA）数据库和生物信息学方法构建免疫相关基因的肺腺癌患者预后模型。[方法]基于TCGA和IMMPORT数据库对肺腺癌中免疫相关基因进行LASSO-Cox分析构建模型，使用生存分析、ROC曲线分析和C指数（C-index）分析评估模型的预测性能，并在cBioPortal数据库下载的数据集中完成模型的外部验证。[结果]基于差异分析和LASSO-Cox筛选，一共得到26个预
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（81830052）； 上海市分子影像学重点实验室建设项目（18DZ2260400）；
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[目的]基于癌症基因图谱（TCGA）数据库和生物信息学方法构建免疫相关基因的肺腺癌患者预后模型。[方法]基于TCGA和IMMPORT数据库对肺腺癌中免疫相关基因进行LASSO-Cox分析构建模型，使用生存分析、ROC曲线分析和C指数（C-index）分析评估模型的预测性能，并在cBioPortal数据库下载的数据集中完成模型的外部验证。[结果]基于差异分析和LASSO-Cox筛选，一共得到26个预后免疫相关基因。训练集和验证集中的生存曲线都显示所构建的风险模型能够显著区分患者预后，高风险组患者预后更差。ROC曲线显示风险模型在训练集中预测1、3、5年生存率的曲线下面积（AUC）分别为0.752、0.772、0.736，在验证集中预测1、3、5年生存率的曲线下面积（AUC）分别为0.536、0.692、0.705，模型的C指数为0.715，显著高于第8版AJCC分期系统的C指数0.644。[结论]该模型的C指数显著高于第8版AJCC分期的C指数，能够较准确地预测肺腺癌患者的预后，可能是肺腺癌潜在的预后生物标志物。
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