目的：鉴定铜死亡相关的lncRNAs，并利用其构建模型预测骨肉瘤（OS）患者的生存状况。方法：从TARGET数据库下载OS患者的RNA-seq数据以及相关临床资料。从相关研究报告中获取铜死亡相关基因集。使用共表达分析以及单因素Cox回归，筛选出OS生存相关的铜死亡相关lncRNA。在LASSO-Cox回归构建OS预后模型，并通过受试者工作特征曲线（ROC）和Kaplan-Meier(K-M)生存分析评估模型效能。利用单样本基因集富集分析（ssGSEA），探讨铜死亡相关的lncRNAs模型评分与OS中信号通路的关系。通过基因本体（GO）和京都基因组百科全书（KEGG）进行不同风险组OS患者的功能与通路富集分析。通过ESTIMATE算法，推测OS患者肿瘤样本中免疫细胞浸润水平。利用实时荧光定量聚合酶链式反应（RT-qPCR）实验验证4个铜死亡相关的lncRNAs在不同细胞系中的表达情况。结果：在85例OS患者中，与10个铜死亡相关RNA共表达的lncRNA共有374个。根据Cox回归分析结果，鉴定出62个与OS患者预后相关的铜死亡相关的lncRNAs。共识聚类分析发现OS患者具有2种铜死亡相关的lncRNAs表达模式，并且2种铜死亡相关的lncRNAs表达模式的患者预后有显著差异。采用LASSO-Cox回归分析构建铜死亡相关的lncRNAs预后模型。t-ROC曲线评估模型效能，结果显示，1年、3年和5年的AUC值分别为0.78、0.83和0.85，并且高、低风险组间的K-M生存分析结果具有显著差异（P<0.05）。GSEA功能富集分析显示，抗原受体介导的信号传导途径、B淋巴细胞活化以及阳性T淋巴细胞选择在高风险组中富集。GO与KEGG富集分析发现，不同风险组中肿瘤相关通路在呈现差异。在3种铜死亡相关的lncRNAs细胞系中验证了预后模型中的铜死亡相关的lncRNAs表达水平。结论：铜死亡相关lncRNA与OS患者预后密切相关；基于铜死亡相关的lncRNAs构建的预后模型能够准确预测OS患者的预后，进一步深入研究铜死亡相关的lncRNAs在OS中的作用可能有助于开发更可靠的个性化治疗方案。