【摘 要】
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生物信息学在肿瘤生物标志物分析中发挥重要作用，该研究通过生物信息学方法分析甲状腺癌免疫相关lncRNA用于评估甲状腺癌患者临床预后的价值。从肿瘤基因组图谱（The Cancer Genome Atlas, TCGA）数据库中下载甲状腺癌基因表达数据和临床数据，采用Pearson相关系数计算并构建免疫相关基因与lncRNA共表达体系，共找到1 313条免疫相关lncRNA（P0.3
【基金项目】
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西南医科大学校级课题基金资助（2019ZQN013）；
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生物信息学在肿瘤生物标志物分析中发挥重要作用，该研究通过生物信息学方法分析甲状腺癌免疫相关lncRNA用于评估甲状腺癌患者临床预后的价值。从肿瘤基因组图谱（The Cancer Genome Atlas, TCGA）数据库中下载甲状腺癌基因表达数据和临床数据，采用Pearson相关系数计算并构建免疫相关基因与lncRNA共表达体系，共找到1 313条免疫相关lncRNA（P<0.001,r>0.3）。将经单因素Cox回归分析得到的lncRNA纳入多因素Cox回归分析并建立风险评分模型，按照风险评分高低将甲状腺癌患者分为高风险组和低风险组。高风险组患者总生存率比低风险组低（P<0.001）。采用多因素Cox回归分析筛选得CRNDE、AC004918.3、LINC02454、AL162231.2、ZFY-AS1、DOCK9-DT、LINC00900、AC008063.1、TONSL-AS1和AC092279.1可作为甲状腺癌临床预后风险的预测指标（均P<0.05）,其中5条lncRNA是预后的不利因素（CRNDE、AC004918.3、LINC02454、AL162231.2和ZFY-AS1）,另5条lncRNA是预后的有利因素（DOCK9-DT、LINC00900、AC008063.1、TONSL-AS1和AC092279.1）。该10条免疫相关lncRNA与临床表现的相关性分析显示，lncRNA风险评分和年龄能准确预测甲状腺癌患者的临床预后（AUC为0.982、0.985）。采用GSEA基因集功能富集分析发现低风险患者基因功能富集主要位于剪切体和碱基切除修复通路。通过RT-PCR在收集到的80例甲状腺癌临床样本中验证免疫相关lncRNA的表达量，结果发现，甲状腺癌组织样本CRNDE、AC004918.3、LINC02454、AL162231.2和ZFY-AS1相较于癌旁组织样本高表达（均P<0.001）,并且生存分析提示预后不良；DOCK9-DT、LINC00900、AC008063.1、TONSL-AS1和AC092279.1则在甲状腺癌样本中低表达（均P<0.001）,且生存分析提示相应患者预后良好。由此，10条免疫相关lncRNA具有预测甲状腺癌患者临床预后风险的潜力并在碱基切除修复等生物学进程中发挥重要作用。
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