基于单细胞测序构建胶质母细胞瘤预后模型

[目的]基于单细胞测序筛选胶质母细胞瘤特征基因并构建预后模型.[方法]分析GEO数据库单细胞RNA测序数据集GSE84465,筛选出GBM细胞分化相关的差异基因.下载TCGA数据库GBM的基因表达谱和临床数据,采用Lasso回归、Cox回归分析筛选出特征基因构建预后模型,根据独立预后因素构建列线图,GSE83300作为外部验证集.基于风险评分中位数将患者分组,比较两组生存差异.[结果]通过scRNA-seq得到492个分化差异基因,经过回归分析得到基于6个基因(PLAUR、RARRES2、G0S2、MDK、SERPINE2、CD81)的预后模型.其1、3、5年ROC曲线下面积均大于0.7;KM分析显示高低风险组预后存在差异(P＜0.001),GSE83300验证结果与TCGA 一致.多因素Cox回归分析表明年龄和风险评分可以作为独立影响因素(P＜0.01);C-Index(0.679)、校准图显示列线图预测模型有良好的拟合度.GSEA分析示高低风险组差异基因集参与细胞因子受体相互作用、抗原处理与提呈等通路.[结论]由PLAUR、RARRES2、G0S2、MDK、SERPINE2、CD81 构建的模型能够预测 GBM 患者预后.