m6A基因模型预测胶质母细胞瘤患者的预后OACSTPCD

目的:构建m6A相关胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)预后模型,识别受m6A调控的潜在预后生物标志物。方法:从TCGA和GEO中分别收集了GBM的表达、临床表型和生存数据,m6A2Target中获取m6A调控因子。获得m6A调控因子与TCGA-GBM基因交集。根据TCGA-GBM表达,计算正常-癌症间差异的基因。基于差异的m6A调控因子进行一致性聚类,识别亚型,构建亚型间差异的预后相关基因模型,并进行验证。结果:从m6A2Target中获取了21个m6A调控因子,与TCGA-GBM包含的基因交集有19个。其中6个m6A调控因子在GBM显著上调。基于差异的m6A调控因子的表达进行一致性聚类,得到cluster1/2共2个亚型。且cluster2亚型中患者的免疫评分以及基质评分均显著高于cluster1,但cluster1的整体肿瘤纯度显著高于cluster2。生存分析发现,cluster2生存预后更差。cluster1和cluster2之间显著差异表达的基因共6591个,单因素cox回归和多因素cox回归筛选到171个显著预后相关基因。LASSO-cox回归构建预后风险模型显示在训练集(TCGA-GBM)及测试集(GSE121720)中均具有较好的模型效能。结论:多个m6A因子在GBM患者中存在显著差异,且基于m6A分型的2组患者存在预后不同,并基于m6A的组间差异构建了预后模型可指导患者的5年生存率。