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研究背景和目的原发性胶质母细胞瘤（Glioblastoma,GBM）占中枢神经系统原发恶性肿瘤的45.2%。胶质母细胞瘤患者即使经过STUPP方案治疗,其生活质量和预后仍非常差,平均生存期约为15个月。2016版WHO中枢神经系统肿瘤分类对胶质瘤患者提出了分子分型,这使得患者分层分类更加精确。根据癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）团队研究,原发性GBM被分为四种特定的分子亚型,包括间质型（Mesenchymal,MES）、经典型（Classical,CL）、神经型（Neural,NL）和前神经型（Proneural,PN）。然而,目前仍然缺乏针对原发性GBM的有效治疗靶点。含 CUB 结构域的蛋白质 1（CUB domain-containing protein 1,CDCP1）是一种跨膜蛋白,通过与其他受体（如EGFR、HER2和β1整合素）、代谢介质（如酰基辅酶A合成酶）和关键的细胞内信号转导因子（包括Src、PKCδ、Akt和FAK）协调作用来传递信号。CDCP1蛋白表达升高与乳腺癌、结肠直肠癌、肾癌、肺癌、卵巢癌和胰腺癌患者的总体存活率（Overall survival,OS）低有关。CDCP1在多种肿瘤中发挥重要作用,然而在胶质瘤中的作用和机制尚不清楚。CDCP1对在胶质母细胞瘤的恶性进展有哪些作用?CDCP1通过什么分子机制影响胶质母细胞瘤患者的预后?能否将CDCP1作为原发性GBM患者的治疗靶点?为了探究这些科学问题,我们开展了本课题研究。材料与方法采用R语言（4.0.1版）进行数据统计分析。使用“limma”程序包和“beeswarm”程序包分析两组或多组分类数据。使用“survival”程序包对胶质瘤患者进行生存分析（Kaplan-Meier analysis）。使用Cox回归分析进行预后风险分析,绘制独立预后的森林图。Transwell实验和Western Blotting验证CDCP1在GBM中的功能。使用基因本体论数据库（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）数据库分析CDCP1在胶质母细胞瘤中参与的通路。通过Cytoscape插件中CytoNCA的各参数的前2%和MCODE,筛选出蛋白质-蛋白质相互作用网络（proteinprotein interaction network,PPI network）中与CDCP1相关关键基因。免疫组化验证CDCP1与CD44、ITGAM的之间的相关性。使用pROC程序包绘制基因矩阵中多个基因模型的受试者-操作特征曲线图。使用“rms”程序包和“survival”程序包绘制列线图（nomogram）。P＜0.05（双侧）表示差异具有统计学意义。结果通过挖掘TCGA、中国胶质瘤基因组图谱和基因表达综合数据库数据库,发现CDCP1在胶质母细胞瘤中表达显著高于正常脑组织,且随胶质瘤的级别增加而增加（P＜0.05）。进一步预后风险评估提示CDCP1表达越高,胶质瘤患者总存活率越低;并且在排除年龄、性别和肿瘤级别差异的情况下,可以独立影响患者预后（P＜0.05）。Transwell和Western Blotting验证过表达CDCP1促进U87和LN229迁移。蛋白质-蛋白质相互作用网络（protein protein interaction network,PPI network）和Cytoscape软件筛选出来10个与CDCP1相关性高的关键基因（STAT3、PTPRC、FN1、IL1B、CXCL8、CD44、TLR2、IL10、IL6、ITGAM）,其中CD44和STAT3是MES-GBM标志物之一,其他8个关键基因与免疫浸润相关,其中ITGAM与CDCP1的相关性最高为0.668。CDCP1的GO功能分析和KEGG通路分析提示主要富集在EMT和免疫浸润相关功能。CDCP1在MES-GBM中的表达量显著高于CL-GBM、PN-GBM和NL-GBM。相关性分析发现CDCP1与MES-GBM的标记基因（CD44、STAT3、TGFB1）显著正相关,与 PN-GBM 的标记基因（Olig2、ASCL1、DLL3）显著负相关。Wsetern Blotting和免疫组化验证了 CDCP1与CD44、ITGAM显著正相关。建立了这三个基因的风险预测模型,受试者-操作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）结果提示CDCP1、CD44和ITGAM以及三者共同作用的曲线下面积分别为0.558、0.642、0.528和0.692。与低表达组的风险模型比,高表达组的预后显著较差。此外,通过列线图验证了该模型的可靠性。结论CDCP1在胶质瘤中表达上调,并且CDCP1高表达与胶质瘤患者的不良预后显著正相关。CDCP1通过与CD44、ITGAM相互作用促进促进原发性GBM从前神经型向间质型转化（proneural-mesenchymal transition,PMT）。这三个基因构成的预后风险模型可有效地判断胶质瘤患者预后。