背景：越来越多的研究表明，免疫相关的长链非编码 RNA（irlncRNAs）是肺腺癌的潜在预后生物标记物。双基因组合模式可以提高预后模型的敏感性，这为本研究提供了思路。
方法：基因表达数据和临床数据从 TCGA 数据库的肺腺癌项目中下载。从 ImmPort 数据库获取免疫基因列表并运用共表达分析识别 irlncRNA。通过对每 2 个 lncRNA 的表达水平进行循环比较，建立 irlncRNA 对的比较矩阵。应用单变量和多变量的 Cox 回归和 Lasso 回归构建风险模型。根据 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线以及 Akaike 信息准则（AIC），将肺腺癌患者分为高风险和低风险组。然后，本研究在不同的临床环境下评估了所构建的模型，包括临床-病理特征、肿瘤浸润免疫细胞、检查点相关生物标志物、药物反应性。
结果：基于 239 差异表达的 irlncRNAs，本研究构建了一个包含 11 个 irlncRNA 对的模型。该模型预测 4 年生存率的 ROC 曲线下面积（AUC）为 0.819，截止点被认定为 1.003。随后的分析表明，该模型可以有效区分不利的生存结果、临床病理特征和肿瘤浸润状态。高表达的免疫检查点相关基因，以及较高的化学药物敏感性，与模型中的低风险组相关。
结论：本研究利用 TCGA 数据库构建了一个新型的肺腺癌 irlncRNA 模型，该模型是基于配对的 irlncRNA，而不依赖于 lncRNA 的特定表达水平，具有良好的预后价值。
Keywords: lung adenocarcinoma, immune-related lncRNA, immune infiltrate, survival analysis, prognosis