目的 探讨脑胶质瘤预后模型的构建方法及预测效果.方法 从CGGA数据库获得脑胶质细胞瘤的样本数据,进行差异表达基因(DEGs)分析及加权基因共表达网络分析(WGCNA),获得关键基因,采用Lasso-Cox方法分析有效关键基因并计算风险评分,生存曲线分析风险评分与脑胶质瘤生存预后的关系,多因素Cox回归和列线图分析构建预后模型,并使用TCGA数据库验证.结果 共发现5463个DEGs,其中4697个显著上调,766个显著下调.WGCNA分析筛选出261个关键基因,Lasso-Cox分析得到11个有效关键基因,并计算风险评分.根据风险评分中位数将脑胶质瘤分为高、低风险组,生存曲线分析显示,高风险组脑胶质瘤病人中位生存期较低风险组明显缩短(P<0.001).多因素Cox回归分析显示风险评分是脑胶质瘤预后危险因素.利用WHO级别、复发状态、IDH情况、年龄、化疗及风险评分构建预后模型预测1、3、5年生存预后ROC曲线下面积分别为0.76、0.82、0.84,预后模型的C-Index值为0.778,风险评分的C-Index值为0.74.结论 采用CGGA数据库中脑胶质瘤样本数据成功构建了预后模型,为临床判断脑胶质瘤预后具有一定的价值.
作者：夏天；金志勇；于如同
来源：中国临床神经外科杂志 2023 年 28卷 8期
