Constructing a sixteen lactate-related gene risk signature for LUAD to predict the prognosis and TME by machine learning
8.5
来源：
Nature
关键字：
mRNA
发布时间：
2025-11-20 23:44
摘要：
本研究构建了一个基于16个乳酸相关基因的风险特征，用于预测肺腺癌（LUAD）患者的预后和肿瘤微环境（TME）。通过对701个LUAD样本的分析，识别出36个预后乳酸相关基因，并利用LASSO和Cox回归分析构建了风险评分模型。结果显示，该风险特征能够有效预测患者的生存率和免疫治疗反应，具有重要的临床应用潜力。
原文：
查看原文
价值分投票
评分标准
新闻价值分采用0-10分制，综合考虑新闻的真实性、重要性、时效性、影响力等多个维度。
评分越高，表示该新闻的价值越大，越值得关注。
价值维度分析
domain_focus
1.0分+核心领域符合度
business_impact
0.5分+市场拓展
scientific_rigor
1.5分+有具体实验数据
timeliness_innovation
1.5分+重大创新
investment_perspective
2.5分+早期研发
market_value_relevance
1.0分+高发疾病
team_institution_background
0.5分+团队背景良好
technical_barrier_competition
0.5分+技术壁垒一般
关键证据
构建了一个16-LRG风险特征，能够有效预测LUAD患者的预后。
研究表明乳酸代谢在肿瘤微环境中的重要作用。
通过LASSO和Cox回归分析识别出36个预后乳酸相关基因。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究构建了一个基于16个乳酸相关基因的风险特征，用于预测肺腺癌（LUAD）患者的预后和肿瘤微环境（TME）。通过对701个LUAD样本的分析，识别出36个预后乳酸相关基因，并利用LASSO和Cox回归分析构建了风险评分模型。结果显示，该风险特征能够有效预测患者的生存率和免疫治疗反应，具有重要的临床应用潜力。