乳腺癌长期以来是人类健康重要疾病隐患,据2020年统计,全球新增病例约226万,其中68万人死于该疾患。中国乳腺癌新发数量和死亡数量分别占全世界的18.5%和17.2%,已居癌症死亡的第七位,是女性发病率最高的癌症,迫切需要持续开发新的诊疗策略和临床靶点。长链非编码RNAs（long noncoding RNAs,lncRNAs）作为新近关注的研究热点,其在肿瘤发生、代谢进程及恶性转移中发挥重要调控功能。作为一类新型功能分子,lncRNAs可通过调控乳腺癌细胞基因表达、信号转导、代谢重编程等过程促进肿瘤发生发展,其表达异常与乳腺癌病人不良预后密切相关。铁作为机体内重要微量元素之一,其相关代谢调控在包括乳腺癌等肿瘤恶性病变进程中的功能机理日益受到关注,目前lncRNAs作为重要调控元件参与铁代谢异常诱发的乳腺癌病变机理机制仍大量未知。本研究整合临床样本和数据分析,初步探索乳腺癌病变进程中与铁代谢调控失衡密切相关的功能性lncRNAs,通过Cox多因素回归分析,构建基于铁代谢关联lncRNAs乳腺癌预后评判模型,初步发现经该模型预测的高风险值与乳腺癌病人不良预后显著相关,或将作为乳腺癌预后诊断新策略。此外,我们进一步对参与铁代谢重编程节点lncRNA Lnc RIM展开研究,并评判Lnc RIM作为临床诊疗靶点的潜在价值。我们初步研究发现:通过对TCGA等乳腺癌相关数据库进行前期调研分析,并采用单因素、多因素风险回归等数据分析,获得了一系列乳腺癌中参与铁代谢相关的lncRNAs;进一步通过整合Cox多因素回归分析及生存分析等多种生信数据分析策略,构建了基于铁代谢关联lncRNAs多因素风险模型;使用该风险模型对乳腺癌预后相关指征进行评估,结果发现基于上述模型预测的高风险乳腺癌病人生存率显著下降,相比于单一lncRNA作为标志物进行评判,此lncRNAs多因素风险回归模型预测乳腺癌预后具有更高准确性（AUC=0.671）。上述研究表明,基于铁代谢相关lncRNAs构建的多因素风险模型能精准预测乳腺癌患者生存预后指征,该研究发现或为临床诊疗提供新策略和新借鉴。此外,我们前期研究筛选出参与铁离子代谢调控及Hippo信号通路节点lncRNA Lnc RIM（LncRNA Related Iron Metabolism）,通过临床数据和临床样本分析,并整合细胞生物学、分子生物学等技术手段,对该节点分子参与乳腺癌铁代谢调控及病变发生的功能作用进行了初步探索研究:通过细胞水平敲低或过表达Lnc RIM,继而检测细胞内铁离子水平、细胞增殖与克隆形成及YAP信号活化状况,研究发现Lnc RIM通过激活YAP信号通路,上调铁转运蛋白TFR1表达,促进乳腺癌细胞铁离子摄取,进而促进肿瘤细胞生长增殖,并最终导致乳腺癌恶性病变。此外,进一步通过整合临床数据和临床样本分析,发现Lnc RIM在乳腺癌病变组织中高表达,其高表达与乳腺癌不良预后显著相关,上述研究发现揭示Lnc RIM具有重要临床诊疗靶向潜质。综上所述,本研究构建了基于铁代谢关联lncRNAs乳腺癌预后评判模型,并初步验证了铁代谢调控的Lnc RIM在乳腺癌病变进程中的功能机理。上述研究发现,或为乳腺癌临床诊疗及预后评判提供新策略和新靶点。