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申请/专利权人：苏州大学

摘要：本发明公开了一种基于线粒体自噬相关基因的肺腺癌预后模型的构建方法及应用，具体涉及医学领域，其中一种基于线粒体自噬相关基因的肺腺癌预后模型的构建方法，其包括如下步骤：步骤S1：从GeneCards数据库提取与线粒体自噬相关的基因MRGs；步骤S2：从TCGA和GEO数据库获取肺腺癌基因表达数据和生存数据；步骤S3：基于TCGA_LUAD数据集筛选差异表达MRGs；步骤S4：使用R语言"care"包，将TCGA_LUAD数据集按照6:4随机拆分为训练集和内部测试集；步骤S5：使用单因素Cox模型研究MRGs的连续表达水平与OS之间的关系，筛选与生存相关的MRGs。本发明利用线粒体自噬相关基因构建预后模型，以帮助医生更准确地评估肺腺癌患者的生存状况，并为个性化治疗方案的制定提供依据。

主权项：1.一种基于线粒体自噬相关基因的肺腺癌预后模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：从GeneCards数据库提取与线粒体自噬相关的基因MRGs；步骤S2：从TCGA和GEO数据库获取肺腺癌基因表达数据和生存数据；步骤S3：基于TCGA_LUAD数据集筛选差异表达MRGs；步骤S4：使用R语言"care"包，将TCGA_LUAD数据集按照6:4随机拆分为训练集和内部测试集；步骤S5：使用单因素Cox模型研究MRGs的连续表达水平与OS之间的关系，筛选与生存相关的MRGs；步骤S6：利用R语言“glmnet”包，首先在训练集中将这些生存相关MRGs纳入最小绝对收缩和选择算子LASSO进行特征基因选择，进一步将这些特征基因纳入多因素Cox回归中构建预后模型；步骤S7：基于MRGs的表达和Cox回归分析的系数，计算每位LUAD患者的风险评分，风险评分＝每个MRG表达量乘以对应COX回归系数的总和；步骤S8：评价模型的性能，根据中位数，将每个数据集中的所有患者分为高风险组和低风险组，利用“survival”和“survminer”包生成KM生存曲线来评估高低风险组的患者生存情况；步骤S9：将基于训练集得到的模型应用到内部测试集和两个独立的外部验证集，通过ROC曲线、AUC值和KM生存曲线评估模型的稳定性；步骤S10：将风险评分与包括性别、年龄、肿瘤分期、浸润深度、淋巴结转移、远端转移和吸烟史等在内的临床病理特征一起进行单因素和多因素COX分析，以确定风险评分为独立预后因素；步骤S11：使用R语言“rms”包基于风险评分和其它临床病理特征数据构建临床预测列线图，使用ROC曲线、AUC值和校准曲线评估列线图预测结果的可靠性；步骤S12：进一步基于R包“IOBR”计算TCGA_LUAD和外部验证集中各个样本的免疫细胞浸润评分，基于TIDE在线工具计算各个样本的免疫治疗反应评分，基于“OncoPredict”包计算各个样本对于多种抗肿瘤药物的敏感性评分，将风险评分与上述评分进行相关性分析以评估模型的其它临床指导价值。

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