【摘 要】
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目的:通过生物信息学分析方法对癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库的胶质母细胞瘤（Glioblastoma multiforme,GBM）数据进行挖掘,构建并验证由10个铜死亡相关的Lnc RNA组成的风险预测模型,预测该模型与免疫治疗以及药物半抑制浓度之间的关系。材料与方法:从TCGA数据库下载GBM基因和转录组数据以及临床资料,获取Lnc RNA表达
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目的:通过生物信息学分析方法对癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库的胶质母细胞瘤（Glioblastoma multiforme,GBM）数据进行挖掘,构建并验证由10个铜死亡相关的Lnc RNA组成的风险预测模型,预测该模型与免疫治疗以及药物半抑制浓度之间的关系。材料与方法:从TCGA数据库下载GBM基因和转录组数据以及临床资料,获取Lnc RNA表达数据,然后将从文献获得的铜死亡基因与Lnc RNA进行共表达分析确定铜死亡相关Lnc RNA。通过对铜死亡Lnc RNA的单因素Cox分析、Lasso回归分析和多因素Cox分析,最终确定10个铜死亡Lnc RNA用以构建风险模型。根据训练组风险评分中位数将患者分为高、低风险组,再利用独立预后分析、C-index分析、ROC分析、列线图、生存分析、无进展生存期分析、PCA分析和肿瘤突变差异分析来验证该模型的预测效能和区分高、低风险人群的能力。对高、低风险组进行差异基因分析和通路富集分析,观察差异基因富集于哪些基因通路。然后利用GSEA分析评估免疫细胞及其免疫功能在高、低风险组之间的差异,并预测该模型与免疫治疗之间的治疗应答。最后预测该模型与251种药物半抑制浓度之间的关系。结果:1.通过单因素Cox分析获得了43个与GBM患者总生存时间（Overall survival,OS）显著相关的铜死亡相关Lnc RNA。2.运用Lasso-Cox方法构建并优化模型,后最终确定了10个Lnc RNA（AL162457.2、FOXD2-AS1、HEIH、CERNA1、PDE2A-AS2、LINC02328、AC019254.1、RNF216P1、AC107214.2、AL391832.2）用以构建风险模型,10个Lnc RNA均为HR＞1的危险因子（P＜0.05）。3.经验证,该模型可有效区分高、低风险人群（P值均具有统计学意义）,具备良好的生存预测能力（ROC曲线下面积为0.726）;差异基因富集于肿瘤细胞增殖、肿瘤侵袭和炎症浸润等相关的基因通路,同时对免疫细胞和免疫功能进行评分,结果显示低风险组患者对免疫治疗的反应较好;随着风险得分的增加,Salubrinal、TW-37对GBM的半抑制浓度也随之升高。结论:1.构建了一个由10个铜死亡相关Lnc RNA（AL162457.2、FOXD2-AS1、HEIH、CERNA1、PDE2A-AS2、LINC02328、AC019254.1、RNF216P1、AC107214.2、AL391832.2）组成的风险预后模型。2.此风险模型可较好地区分高风险人群和低风险人群以及预测GBM患者预后和免疫治疗的应答。3.Salubrinal和TW-37可能对GBM有潜在的治疗作用。
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