基于多个lncRNA表达量的风险模型预测胶质母细胞瘤患者预后的研究

目的 构建基于长链非编码RNA(lncRNA)的风险模型;研究其预测胶质母细胞瘤(GBM)患者预后和指导临床管理的价值。方法 从肿瘤基因组图谱计划(TCGA)和GSE16011中的GBM转录组表达数据，筛选出在GBM中异常表达的lncRNA。通过单因素Cox回归分析鉴定出与GBM患者生存相关的lncRNA。采用LASSO回归进一步筛选目标lncRNA，最终构建基于lncRNA表达量的风险模型。用KaplanMeier生存曲线评估不同风险组患者在预后方面的差异。整合风险模型和临床病理特征构建列线图，并通过校正曲线和决策曲线分析验证其在实际临床管理中的价值。结果 鉴定出26个肿瘤中差异表达的lncRNA，并筛选出8个与预后相关的lncRNA。通过LASSO回归分析最终确定了7个候选lncRNA，并成功构建基于lncRNA的风险模型。在TCGA和GSE16011数据库中，高风险患者的生存时间显著差于低风险组;同时该模型在预测患者预后方面有良好表现。风险模型和临床病理特征构建的列线图能个体化地预测GBM患者预后，以及指导临床治疗决策。结论 基于lncRNA构建的风险模型能够作为预测GBM预后的生物标志物;并为研究GBM发生发展的潜在机制提供新的思路。