基底膜相关长链非编码RNA预测骨肉瘤的预后及肿瘤免疫分析

目的:利用生物信息学构建基底膜相关长链非编码RNA(Long non-coding RNA,lncRNA)的风险模型,评估骨肉瘤(Osteosarcoma,OS)的预后。方法:基于癌症基因组图谱(Cancer Genome Atlas,TCGA)和UCSC xena数据库获取相关信息,筛选出基底膜(Basement membrane,BMs)相关lncRNAs。将BMs相关lncRNAs的表达量与生存数据相结合,筛选出与预后相关的lncRNAs。通过最小绝对收缩和选择算子(Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析构建模型,计算出风险得分,根据得分的中位值将每个样本列为高风险或低风险。分析风险模型、临床性状和OS患者预后的相关性,对模型进行评估和验证。分析和评价风险与功能通路的关系。最后进行了肿瘤免疫分析。结果:筛选出256种与预后相关的lncRNAs,7个参与模型构建。高危组的预后比低危组预后差,分析结果均证明模型可靠。功能富集分析表明,风险评分主要与细胞外基质生物学功能和肿瘤相关生物学功能有关。肿瘤免疫分析提示风险评分与骨肉瘤免疫之间存在关联。结论:BMs相关lncRNAs可评估OS患者的预后,且可能调节结骨肉瘤免疫相关通路。