基于LncRNA表达谱的铝暴露神经毒性风险预测方法,包括以下步骤:收集铝暴露工人和对照人群的外周血样本；提取所述外周血样本的总RNA,构建LncRNA测序文库并进行高通量测序,得到LncRNA表达谱数据；筛选所述LncRNA表达谱中显著差异表达的LncRNA标志物；利用机器学习算法构建铝暴露神经毒性风险预测模型；使用所述预测模型对新的铝暴露个体进行风险评估和分层干预，以外周血LncRNA表达谱为客观检测指标,相比主观的神经心理量表,更加准确、灵敏,且操作简便,适合大规模人群筛查。采用机器学习方法建模,能够从海量的高维组学数据中发掘出最佳的特征组合,克服了传统统计学方法的局限性。