哥伦比亚大学医学中心的Luciano Garofano等建立基于GBM转录组学通路分析的新型计算方法，发现4种与其生存预后及治疗敏感性相关的GBM新亚型。结果发表在2021年1月的《Nature Cancer》在线。

——摘自文章章节

转录组学分析通常将肿瘤分为具有不同临床预后的分子亚型，这是目前肿瘤分类的重要方法。对于胶质母细胞瘤（GBM）等肿瘤，单纯的转录组学分类尚不能揭示患者的预后情况及其化疗敏感性。基于信号通路分析的肿瘤转录组数据库整合分类方法比单一基因组学分析分类能更好地反应肿瘤分子生物学特性和生存预后。哥伦比亚大学医学中心的Luciano Garofano等建立基于GBM转录组学通路分析的新型计算方法，发现4种与其生存预后及治疗敏感性相关的GBM新亚型。结果发表在2021年1月的《Nature Cancer》在线。

作者首先纳入成人GBM的scRNAseq数据库中36例患者资料作聚类分析。通过scBiPaD算法对单细胞的各种通路活性进行评分，将具有相似生物通路富集的细胞分组，确定新的分类亚型。随后，对基于新建的4种GBM亚型作多因素风险评估及生存评估，并分别和生物多组学联合分析，揭示其代谢特征。使用GISTIC2对每个亚型分析染色体拷贝数差异，以及ComFocal、Fisher检验评分，筛选出差异基因。最后通过构建差异基因的GBM细胞系，研究其表型及细胞代谢相关的放化疗机制。

综上所述，基于通路分析的GBM新亚型分类方法揭示GBM的不同生物学功能状态，明确MTC亚型对氧化磷酸化抑制剂及放射治疗的敏感性。该分类方法可能在其它类型的肿瘤中具有普遍意义。