摘要目的 通过分析喉鳞状细胞癌(LSCC)患者的 miRNA 表达谱,构建基于 miRNAs 的预后模型,以评估患者的生存率和预后情况.方法 研究基于肿瘤基因组图谱(TCGA)数据库,采用P＜0.05 和|log2FC|＞1 的筛选标准,鉴定LSCC组织中差异表达的miRNAs.随后将具有完整生存信息的患者队列随机分为训练集和验证集.在训练集中,首先通过单因素Cox回归分析筛选预后相关的miRNAs,然后采用多因素Cox回归分析构建LSCC miRNAs预后预测模型,并据此建立临床预测列线图.通过Kaplan-Meier(KM)生存分析、受试者工作特征(ROC)曲线及独立预后分析评估模型的预测准确性和有效性.为探索模型中miRNAs的生物学功能,研究利用miRDB、miRTarBase和TargetScan三大数据库进行靶基因预测,并与TCGA数据库中LSCC差异表达的mRNAs进行交集分析.采用京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路分析和基因本体论(GO)功能注释揭示潜在的功能机制.研究还采用String数据库和Cytoscape 3.6.1软件对靶基因进行可视化,并进一步筛选预后相关靶基因.结果 本研究在LSCC组织中鉴定出差异表达的miRNAs共 213 个(109 个上调,104 个下调).通过Cox回归分析,确定了 3 个具有显著预后价值的miRNAs(hsa-miR-99a-5p、hsa-miR-324-5p、hsa-miR-33a-5p),并成功构建了相应的预后预测模型.Kaplan-Meier生存分析和ROC曲线分析正式,该miRNAs预后模型在训练集、验证集和TCGA队列(训练集和验证集的总和)中均显示出良好的预后分层能力.单变量和多变量Cox回归分析表明,该模型可作为LSCC的独立预后因素.KEGG通路分析揭示靶基因主要富集于ABC转运蛋白通路和TH17 细胞分化通路,其中靶基因CPEB3、FAXDC2、MBOAT2、RAB5A、SECISBP2L和SNX9 的表达水平与患者预后显著相关.结论 研究成功建立了一个基于miRNAs的新型预后预测模型,该模型不仅可作为LSCC患者的预后评估工具,其包含的特定miRNAs及其靶基因还可能为临床治疗提供潜在的生物标志物和干预靶点.