基于多源生物流体的胶质瘤微环境诊断模型GRCS的构建与临床转化研究

本研究针对传统胶质瘤诊断方法的局限性，开发了基于肿瘤教育血小板（TEP）转录组特征的胶质瘤相关细胞特征（GRCS）模型。通过整合机器学习与生物信息学分析，该模型在血小板、细胞外囊泡（EV）和组织样本中均展现出稳定的诊断与预后预测能力（AUC>0.78），并能区分贝伐珠单抗和免疫治疗的响应者。研究进一步构建了基于7种miRNA的简化模型（GRCSS），为胶质瘤的液体活检提供了经济高效的解决方案，对实现个体化诊疗具有重要意义。

　　

胶质母细胞瘤（GBM）作为中枢神经系统最恶性的肿瘤，5年生存率仅5.8%，传统诊断依赖有创的组织活检和敏感性有限的影像学检查。肿瘤异质性导致的治疗响应差异和动态监测困难，成为临床面临的重大挑战。液体活检技术虽能通过血液等生物样本无创获取肿瘤信息，但现有标志物如循环肿瘤DNA（ctDNA）存在丰度低、提取效率差等问题，而细胞外囊泡（EV）和肿瘤教育血小板（TEP）的临床应用又受限于分离技术和生物标志物体系的缺失。

山东大学齐鲁医院神经外科李刚教授团队联合公共卫生学院生物统计系，在《iScience》发表了突破性研究。团队开发了胶质瘤相关细胞特征（GRCS）模型，通过分析1231例来自5个独立队列的多源样本（包括688例TEP、116例EV和408例组织样本），首次实现了跨生物流体的胶质瘤微环境标准化评估。研究采用单样本基因集富集分析（ssGSEA）量化212种细胞特征，通过LASSO回归筛选出22个核心特征构建诊断模型。关键验证包括TCGA/CGGA/Rembrandt队列的预后分析、突变图谱关联研究、治疗响应预测实验，以及基于7种miRNA的简化模型（GRCSS）开发。

研究结果

GRCS模型的构建与验证
通过TEP训练集建立的模型在验证队列中AUC达0.875-0.906，且在EV和组织样本中保持稳定性能（图2E-2J）。模型捕获的微环境特征与胶质瘤分级显著相关，在IDH突变和1p/19q共缺失亚组中均具独立预后价值（图3C-3D）。

基因组变异特征
高GRCS组富集EGFR/PTEN致癌突变和更高肿瘤突变负荷（TMB），而低GRCS组以IDH1/CIC/ATRX抑癌突变为主（图4A-4C）。突变共现分析揭示PI3K/Akt/mTOR通路激活特征（图4D），为靶向治疗选择提供依据。

治疗响应预测
GRCS可提前区分贝伐珠单抗响应者（p=0.00065），并在抗PD-1/PD-L1治疗队列中预测生存差异（图5A-5C）。GDSC数据库筛选显示阿吡利司（Apitolisib）等高GRCS组敏感药物，动物实验证实其与贝伐珠单抗联用可显著抑制肿瘤生长（图5E-5G）。

简化模型开发
基于miR-155-5p等7种miRNA构建的GRCSS模型，在脑脊液外泌体队列中保持预后预测能力（AUC>0.9），并能识别替莫唑胺耐药细胞系（图6K）。其中miR-27a-5p术后表达变化与生存显著相关（图6L-6M）。

该研究创建了首个跨标本类型的胶质瘤微环境评估体系，突破液体活检技术壁垒。GRCS模型通过整合多组学特征，实现了从早期诊断到治疗选择的全程管理，其简化版GRCSS更推动临床转化。研究发现PI3K/Akt/mTOR通路激活与治疗抵抗的关联，为联合用药提供新策略。研究证实TEP与EV的生物信息互补性，为理解"肿瘤-血小板-囊泡"交互网络奠定基础。尽管存在样本异质性等限制，该成果为胶质瘤精准医疗提供了可扩展的技术框架，未来可通过标准化采样流程和前瞻性验证进一步优化。