目的 探讨微小核糖核酸-125b (miR-125b)、微小核糖核酸-142-5p (miR-142-5p)和微小核糖核酸-140-3p (miR-140-3p)与非小细胞肺癌(NSCLC)患者程序性死亡受体1(PD-1)抗体治疗敏感性的关系及临床意义。方法 选取219例NSCLC患者作为研究对象，根据PD-1抗体治疗敏感性分为敏感组92例和非敏感组127例。比较2组患者血清miR-125b、miR-142-5p、miR-140-3p水平，通过Logistic回归模型拟合miR-125b、miR-142-5p、miR-140-3p构建新的联合预测因子，采用受试者工作特征(ROC)曲线评估预测效能，最后将数据代入方程中进行预测验证。结果 非敏感组血清miR-125b水平高于敏感组，血清miR-142-5p、miR-140-3p水平低于敏感组，差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归模型分析结果显示，miR-125b升高是NSCLC患者PD-1抗体治疗敏感性的独立危险因素(P<0.05),而miR-142-5p升高、miR-140-3p升高则是独立保护因素(P<0.05);联合预测因子的最佳临界值为0.117,敏感度为90.22%,特异度为85.04%,准确度为87.21%。ROC曲线分析结果显示，联合预测因子预测PD-1抗体治疗敏感性的曲线下面积为0.928,显著大于miR-125b、miR-142-5p、miR-140-3p的曲线下面积0.825、0.817、0.772(P<0.05)。将原始Logistic回归方程变形后得到新方程，随机抽取3例患者数据代入方程进行计算，预测结果均与临床实际情况相符。结论 miR-125b、miR-142-5p和miR-140-3p均与NSCLC患者PD-1抗体治疗敏感性相关，可作为预测PD-1抗体治疗敏感性的标志物。基于三者生成的联合预测因子能够进一步提高预测价值，为临床治疗决策提供更可靠的参考信息。