构建乳腺癌免疫相关长链非编码RNA预后风险模型

肖 冉，杨 盟，丁茹梦，谭远远，李朵璐

(1.郑州大学第一附属医院药学部,河南 郑州450052；2.郑州市第七人民医院心血管内科,河南 郑州 450006)

乳腺癌(breast cancer,BRCA)是女性最多发的肿瘤之一，是女性死亡的主要原因，其发病率逐年上升[1-2]。随着诊疗水平的提高，BRCA的死亡率显著降低，但由于BRCA的高异质性，手术和化疗仍是其主要的治疗手段[3-4]。有研究报道，BRCA患者的预后与机体免疫力有关[5-7]。因此，有必要寻找与免疫相关的预测因子来改善BRCA的预后。长非编码RNA(long non-coding RNA，lncRNA)是指转录长度超过200 nt的主要非编码RNA类型[8]，其参与肿瘤的发生、发展和肿瘤的免疫应答，并可导致不良预后[9]。干扰lncRNA的表达能够改变肿瘤的实际情况，已在多种癌症类型中得到广泛认可[10]。而免疫相关lncRNA在乳腺癌预后中的作用尚不明确，因此，本研究拟探索免疫相关lncRNA与BRCA患者预后的关系，为临床诊断和治疗提供指导。

1 材料与方法

1.1 数据下载从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas，TCGA)数据库(https://portal.gdc.cancer.gov/)中获得了BRCA的转录组RNA测序数据和临床病理数据，包含113个非肿瘤组织和1 039个BRCA组织。收集并提取了患者的临床病理数据(不包括总生存时间≤30 d的患者)。数据更新于2020年7月11日。

1.2 鉴定免疫相关的lncRNA结合ImmLnc数据库(http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/ImmLnc)，筛选出BRCA免疫相关lncRNAs。单因素Cox回归分析获得了10个与免疫相关的lncRNA的预后(P<0.05)。根据AIC确定最优的预测模型，建立免疫相关的lncRNAs模型(P<0.05)。计算每例患者的风险评分，公式如下：风险评分=Exp1×lncRNA1 + Exp2×lncRNA2 +…+ Expi×lncRNAi，其中Expi是样本中每种免疫相关lncRNA的相对表达量，lncRNAi是多元分析模型的回归系数。

1.3 模型评价及临床病理参数分析根据中位风险评分，将BRCA患者分为高风险组和低风险组。通过Kaplan-Meier生存分析比较2组之间的差异。并构建受试者工作特征(receiver operator characteristics,ROC)曲线进一步验证该模型的预测能力。结合TCGA数据库中乳腺癌患者的临床病理资料，用箱式图验证该模型中的lncRNA与BRCA患者T分期的关系。……