非负矩阵分解聚类算法构建肿瘤微环境相关基因风险模型预测胶质母细胞瘤预后

作者：尹志勇; 孙君昭^*

来源：中华转移性肿瘤杂志, 2023, 06(04).

• 胶质母细胞瘤
• 非负矩阵分解
• 肿瘤微环境
• 免疫细胞等浸润
• 风险评分

目的基于非负矩阵分解(NMF)聚类算法鉴定胶质母细胞瘤(GBM)肿瘤微环境相关分子亚型, 建立风险评分模型预测GBM预后。方法提取癌症基因图谱库和GBM患者转录组数据(n=161), 基于NMF算法鉴定最佳分子聚类亚型, 探索不同聚类亚型在预后方面是否存在显著差异。Cox模型回归筛选差异表达基因并构建风险评分将GBM患者分为高风险组和低风险组。绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估风险评分在不同队列中预测GBM患者1、3年总生存率的准确性, 在基因表达综合队列中进行验证。结果 3年总生存率GBM患者聚类C2亚型好于聚类C1亚型(0.12∶0.25, P=0.015)。两种聚类亚型在6种不同免疫免疫细胞等浸润方面均不同(均P<0.05)。训练组(n=97)和外部验证组(n=64)GBM患者高风险组3年总生存率差于低风险组(0.18∶0.31, P=0.002和0.06∶0.16, P=0.036)。预后模型在癌症基因图谱库和外部验证组预测3年准确性的ROC曲线下面积分别为0.74和0.82。结论基于NMF算法成功聚类两种GBM分子亚型, 大多数表现为低免疫细胞等浸润型。进一步构建了肿瘤微环境相关基因的预测模型, 为GBM患者治疗提供理论基础。

• 单位
  中国人民解放军总医院