基于线粒体自噬相关lncRNA的透明细胞肾癌预后模型构建及治疗响应预测

为解决透明细胞肾癌(ccRCC)缺乏有效预后标志物的问题，研究人员通过整合TCGA数据库的转录组与临床数据，构建了基于5种线粒体自噬相关长链非编码RNA(MRlncRNAs)的风险预测模型。该模型可精准分层患者预后，揭示低风险组具有更强的抗肿瘤免疫活性（对硼替佐米敏感），而高风险组则呈现免疫抑制特征（对EGFR/TGF-β靶向药响应更佳），为个体化治疗提供了新工具。

　　

透明细胞肾细胞癌(ccRCC)作为高度异质性的恶性肿瘤，其预后评估一直面临生物标志物匮乏的挑战。这项研究另辟蹊径，将目光聚焦于线粒体自噬(mitophagy)相关的长链非编码RNA(MRlncRNAs)——这些神秘的非编码RNA分子通过与线粒体质量控制关键基因的共表达网络被精准捕获。

研究团队从癌症基因组图谱(TCGA)中挖掘出ccRCC患者的转录组、临床和突变数据，运用Cox回归与LASSO算法双管齐下，最终锁定AC002070.1、AC092953.2等5个具有独立预后价值的MRlncRNAs。由此构建的风险评分模型如同精密的分子分型仪，成功将患者划分为生存差异显著的高低风险组：低风险组患者不仅总生存期(OS)更长，其肿瘤微环境中还活跃着抗肿瘤免疫军团，尤其对蛋白酶体抑制剂硼替佐米(bortezomib)展现特殊敏感性；而高风险组则笼罩在免疫抑制的阴云下，伴随更高的肿瘤突变负荷(TMB)，却意外对EGFR/TGF-β通路靶向药物更为"驯服"。

这项研究巧妙地将线粒体自噬机制与免疫治疗响应预测相耦合，打造的MRlncRNA风险模型不仅是预后预测的分子罗盘，更暗藏治疗选择的密码——当临床医生面对ccRCC这个狡猾对手时，终于有了兼顾分子特征与治疗敏感性的决策导航仪。