基于LASSO回归筛选影响肺腺癌患者预后的糖酵解相关基因

  目的  确定用于评估肺腺癌（lung adenocarcinoma,LUAD）患者糖酵解相关基因的风险评分模型。  方法  使用公共数据库癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）中LUAD患者转录组数据,通过基因富集分析（gene set enrichment analysis,GSEA）、差异表达基因（differentially expressed genes,DEGs）分析和最小绝对收缩选择算子（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）回归分析构建风险预测模型。通过Kaplan-Meier分析、受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线、单因素及多因素Cox回归分析验证模型预测性能。使用CIBERSORT算法计算高、低风险两组免疫细胞浸润差异。构建用于临床预测患者预后的列线图。  结果  识别出3个糖酵解相关基因集,筛选出6个糖酵解相关基因构建风险评分模型。高风险组总生存率显著低于低风险组,验证性结果显示该模型有良好的预测性能。高、低风险两组的免疫细胞浸润情况存在显著差异。列线图的构建开发了一种可以预测LUAD患者生存率的定量方法。  结论  基于糖酵解相关基因构建的风险评分模型为早期LUAD患者预测预后提供了新型生物标志物。