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 selec-tion 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.