目的 通过生物信息学方法筛选与子宫内膜癌预后相关的铜死亡相关lncRNAs并构建风险评估模型。方法从TCGA数据库下载内膜癌患者的表达矩阵和临床数据。通过Pearson相关性分析、单因素COX回归和多因素COX回归筛选并构建预后模型（CPPscore）。根据风险评分将患者分为高低风险2组。基因集富集分析阐明2个亚组之间的调控机制。单样本基因集富集分析，ESTIMATE评估高低风险组间肿瘤微环境的差异。使用Kaplan-Meier方法比较不同风险评分亚组的生存率。结果 研究共纳入7个具有独立预后价值的CRLs。Kaplan-Meier生存分析结果表明，低风险组患者显示出更好的总生存期。CPPscore评分模型可以独立预测患者的总生存期（HR:1.935,95%CI:1.488～2.517,P<0.001），其预测性能优于其他临床病理特征。单样本基因集富集分析提示大部分免疫细胞在低风险组浸润比例明显Fer-1作用高于高风险组。基因集富集分析表明高风险组主要富集在肿瘤相关的通路中，而低风险组主要富集在与免疫相关的通路中。结论 CPPscore风险评分模型可独立预测内膜癌患者的预Tau and Aβ pathologies后，为临床INCB018424溶解度精准化治疗提供了新的思路。