目的识别与弥漫性大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)预后相关的microRNA,并结合临床数据评估其预后价值。方法从GEO (gene expression omnibus)数据库中获取116例DLBCL患者的Micro RNA表达谱数据与临床数据。采用lasso-logistic回归模型识别与DLBCL预后相关的miRNAs,卡方和Fisher确切概率检验筛选与DLBCL患者总生存期(overall survival,OS)相关的临床指标,再利用logistic逐步回归法筛选出预测因子并构建其单因素及多因素Cox比例风险模型。采用时依ROC (time-dependent receiver operating characteristic)曲线评价各模型的预测能力,各模型预测准确性用一致性统计量C评价。结果 Hsa-miR-23a (HR=0.20, 95%CI:0.10～0.39, P<0.001)和hsa-miR-566 (HR=6.69, 95%CI:2.40～18.65, P<0.001)与DLBCL患者的OS相关。单因素Cox回归模型与多因素Cox回归模型相比,C统计量差异具有统计学意义(IPI与IPI+hsa-miR-23a+hsa-miR-566:Z=36.2, P<0.001, hsa-miR-23a+hsa-miR-566与IPI+hsa-miR-23a+hsa-miR-566:Z=7.0, P<0.001)。结论 Hsa-miR-23a高表达是DLBCL患者预后的保护因素,hsa-miR-566高表达是DLBCL患者预后的危险因素,IPI、Hsa-miR-23a和hsa-miR-566这3个指标联合建模可提高DLBCL患者5年生存预测的准确性。