基于TCGA数据挖掘筛选肺鳞癌预后相关lncRNA分子标签

目的:通过对TCGA数据库的挖掘,筛选与肺鳞癌预后相关的lncRNA.方法:提取TCGA数据库中肺鳞癌患者临床数据以及肺鳞癌和癌旁组织中的lncRNA表达数据,采用LASSO Cox回归筛选肺鳞癌预后相关的lncRNA,并构建lncRNA分子标签.采用Cox模型研究该分子标签的表达水平对肺鳞癌患者预后的影响.结果:首先筛选出322个在癌和癌旁组织中差异表达的lncRNA.经LASSO Cox回归分析从中筛选出6个与肺鳞癌预后相关的lncRNA,分别为KTN 1-AS1、FAM83A-AS1、AF131217.1、RP11-108M12.3、CTD-2555C10.3和AC068831.16.根据这6个lncRNA构建的分子标签表达水平中位数-0.09将肺鳞癌病人分为高表达组和低表达组,高表达组病人死亡风险是低表达组的2.14倍(HR=2.14,95％CI:1.50～3.04,P＜0.01).预测模型的Harrell's C统计量为0.69(95％CI:0.64～0.75).结论:通过对TCGA数据库的挖掘,发现KTN1-AS1、FAM83A-AS1、AF131217.1、RP11-108M12.3、CTD-2555C10.3和AC068831.16对肺鳞癌的预后有影响,且构建的lncRNA分子标签表达水平与肺鳞癌病人的预后有显著性关联.