背景:长非编码RNA(LncRNAs)是恶性肿瘤的预后因Medical genomics子,而N7-甲基鸟苷(m7G)在肿瘤的进展中扮演着重要的角色。然而,还没有文献记载m7G相关的lncRNAs如何预测乳腺癌(BC)的发展。本研究旨在开发一种基于与m7G相关的长非编码RNA(LncRNAs)的PF-02341066预测模型来预测乳腺癌患者的预后。方法:1.从癌症基因组图谱(TCGA)数据库获取乳腺癌患者的RNA-Seq数据和匹配的临床信息。2.使用共表达网络分析、最小绝对收缩选择算子(LASSO)回归分析、单变量Cox回归分析和多变量Cox回归分析识别与N7-甲基鸟苷相关LncRNAs的特征并建立预后模型。3.进行Kaplan-Meier分析和绘制受试者工作特征(RO点击此处C)曲线对模型进行评估。4.使用诺模图和主成分分析(PCA)来确认预测模型的有效性。5.利用单样本基因集浓缩分析(SsGSEA)来研究高危和低危乳腺癌患者组中预测模型与肿瘤免疫微环境之间的相关性。6.检测高低风险组之间的药物敏感性。结果:1.9 个 m7G 相关的 lncRNAs(LINC01871、AP003469.4、Z68871.1、AC245297.3、EGOT、TFAP2A-AS1、AL136531.1、SEMA3B-AS1、AL606834.2)与乳腺癌患者的总生存时间(OS)独立相关。2.对于预测1、3和5年生存率,ROC曲线下面积分别为0.715、0.724和0.726。3.从Kaplan-Meier分析显示出来的结果,可以看出高危组乳腺癌患者预后较低危组差。4.多元回归分析表明,风险分数是乳腺癌显著的独立预后因素,且显著优于临床病理特征。5.ssGSEA分析显示,预测特征与乳腺癌患者的免疫状态显著相关,低风险组乳腺癌患者的免疫功能相较于高危组患者更为活跃,并且低危组乳腺癌患者对抗PD1/L1免疫治疗更敏感。结论:基于m7G相关lncRNAs的预后模型可以独立预测乳腺癌患者的预后并依据免疫治疗的反应情况,来为患者定制的治疗计划提供信息,并可用于指导乳腺癌患者的个体化治疗。