摘要
目的基于单细胞分化轨迹筛选胶质母细胞瘤(GBM)细胞分化相关基因(DRG),构建预后模型并加以验证。方法通过基因表达综合数据库中18例GBM样本的单细胞测序数据分析细胞分化轨迹,筛选DRG,并进行富集分析;结合癌症基因组图谱数据库中169例GBM患者的生存时间和生存状态,用单因素Cox回归分析和多因素Cox回归分析对DRG进行筛选并建立预后模型和动态列线图;对模型进行验证和内部特征分析。结果GBM细胞分化轨迹中存在7种不同状态的细胞亚群,在细胞发育初期,主要的细胞为间充质干细胞(MSC),中期部分MSC停止分化,部分MSC分化为神经元细胞(Neurons),晚期主要存在星形胶质细胞(Astrosyte)和部分Neurons细胞。对7组不同状态的细胞进行组间差异分析后共获得了518个DRG,京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析结果显示,DRG主要富集在局部粘连、冠状病毒感染-COVID-19、p53信号传导途径、核糖体、细胞衰老、ECM与受体的相互作用等信号通路;基因本体富集结果显示,DRG主要富集在伤口愈合、轴突发育、细胞外基质、含胶原蛋白、焦点黏附、结构成分等;疾病本体富集分析结果显示,DRG与周围神经系统、自主神经系统、恶性胶质瘤、神经母细胞瘤、星形细胞瘤、多形性GBM密切相关。用4个DRG(SPP1、IFI44L、CD81、AEBP1)建立预后模型,经过验证该预后模型具有良好的准确性。根据风险分数的中位值将所有患者分为高风险组和低风险组,与低风险组相比,高风险组的总生存期短,高风险组和低风险组在免疫微环境中存在着大量差异。根据DRG的表达值和患者临床特征建立的动态列线图具有极强的预测性能和临床实用性。结论GBM细胞的复杂分化过程影响患者预后,DRG相关的预后模型和动态列线图可以准确预测GBM患者的预后。
出处
《山东医药》
CAS
2022年第28期63-68,共6页
Shandong Medical Journal