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目的:多形性胶质母细胞瘤（Glioblastoma multiforme,GBM）是最常见的恶性原发性颅内肿瘤,尽管目前有手术、放疗和化疗等治疗方式,但预后仍然不佳,中位生存期只有14至16个月。根据世界卫生组织中枢神经系统癌症分类,GBM可分为异柠檬酸脱氢酶（Isocitrate dehydrogenase,IDH）野生型和IDH突变型,其中IDH野生型GBM的预后相对较差。有研究表明IDH1突变是弥漫性胶质瘤中最常见和最早检测到的基因突变之一,该突变是胶质瘤发展的驱动因素。铁死亡是一种新型的铁依赖性、非凋亡性的细胞死亡形式,通过细胞膜上发生的脂质过氧化来杀伤细胞。尽管铁死亡的生理作用仍有待阐明,但有充分证据表明铁死亡在心脏、肝脏、肾脏和大脑等器官的疾病中起着非常重要的作用,特别是通过靶向铁死亡相关基因（Ferroptosis-related genes,FRGs）和途径来治疗癌症。在GBM中,与IDH1状态相关的FRGs作为预后指标和治疗靶点的作用仍有待研究。因此,本研究的目的是找到GBM中与IDH1状态相关的FRGs,它们是GBM中极有价值的预后指标和治疗靶点,并且基于以上结果筛选出潜在的治疗药物。研究方法:通过癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）下载GBM患者的转录组表达谱数据和基因组突变数据,并通过文献和其他数据库整理得到290个FRGs,以及免疫调节剂和MHC分子列表。基于正常脑组织和GBM组织,通过COX回归和随机森林算法筛选出与IDH1状态相关且与预后相关的10个显著差异表达的FRGs,并将其定义为关键基因。通过人类蛋白质图谱（The Human Protein Atlas,HPA）的免疫组化结果,分析了关键基因中9个基因编码的蛋白表达量在正常脑组织和高级别胶质瘤组织中的差异表达情况。使用铁死亡激动剂Erastin处理了GBM细胞系U87MG和U251MG,并用Transwell小室实验检测了细胞迁移能力,q PCR检测了关键基因的表达水平。基于这10个关键基因,通过GSVA算法建立了预后模型,并结合临床指标（年龄,性别和放疗）建立了辅助临床医生进行决策的列线图。通过CIBERSORT和ESTIMATE算法综合研究了模型和关键基因与GBM免疫微环境的相关性,并研究了关键基因与免疫抑制剂,免疫激活剂和MHC分子的相关性。通过GO,KEGG和Wikipathway富集分析研究了关键基因的生物学功能,然后进行了关键基因的单核苷酸变异（Single-nucleotide variant,SNV）分析,以及关键基因与临床特征（IDH1状态,性别和风险水平）的相关性分析。基于以上具有显著结果的基因所编码的蛋白质三维结构,通过对小分子化合物的虚拟筛选和分子对接,确定了三组潜在的治疗药物。结果:1、筛选与GBM患者显著相关的关键基因本研究筛选出了在GBM患者中与IDH1状态相关,且与预后显著相关的10个差异表达的FRGs（STEAP3,HSPB1,MAP1LC3A,SOCS1,LOX,CAPG,CP,GDF15,CDKN1A和CD44）,并将他们命名为关键基因。除了MAP1LC3A在正常组织中表达量较高以外,其余9个关键基因均是在GBM组织中表达上调。COX回归和KM生存曲线分析显示,10个基因的高表达均提示GBM患者预后不良,且ROC曲线分析中AUC均较高,其中STEAP3,CP,LOX,HSPB1和CAPG的AUC大于0.7。2、关键基因的蛋白质表达水平HPA数据库中的免疫组化结果显示,正常组织和高级别胶质瘤组织中关键基因的转录水平差异与蛋白表达水平差异一致,MAP1LC3A的表达量在正常组织中较高。3、铁死亡与细胞迁移和关键基因的表达相关利用铁死亡激动剂Erastin处理胶质瘤细胞系U87MG和U251MG后,Transwell小室实验显示细胞迁移数量增多,q PCR实验显示关键基因的表达量也发生改变。4、建立预后模型通过GSVA算法建立预后模型,并经过验证可知由该算法得出的GSVA评分是GBM患者的独立预后因子,然后还建立了可供临床医生参考的列线图,并通过校准曲线分析发现该列线图有较强的预测功能。5、免疫微环境分析通过CIBERSORT进行的免疫细胞浸润分析中可以发现,预后模型（GSVA评分）和关键基因与免疫细胞浸润显著相关,特别是STEAP3（R=-0.32,p=0.000052）和CP（R=-0.3,p=0.00014）与巨噬细胞M2显著负相关。LOX（R=-0.31,p=0.000057）与NK细胞激活呈显著负相关。通过ESTIMATE算法进行的免疫/基质评分的相关性分析中可以发现,8个关键基因（STEAP3、HSPB1、SOCS1、LOX、CAPG、CP、CDKN1A和CD44）与基质评分和免疫评分均表现出显著的正相关性。同时发现关键基因表达量与免疫调节剂（包括免疫抑制剂,免疫激动剂和MHC分子）显著相关。6、生物学功能分析通过GO、KEGG和Wikipathway富集分析发现关键基因与蛋白酶活性调控、铁死亡、自噬和p53信号通路等息息相关,这也可能是影响GBM发生和发展的关键因素。7、单核苷酸变异分析SNV突变分析发现关键基因中6个基因有不同程度的点突变,六类SNV突变中,C＞T突变占总突变的50%以上,CP、CD44和STEAP3的突变频率最高,而其中最常见的突变类型是错义突变。8、临床特征相关性分析临床特征相关性分析发现GDF15和LOX与IDH1和风险水平呈显著正相关,HSPB1与性别呈负相关。9、确定潜在治疗药物基于以上分析中,具有显著结果的关键基因（CAPG,CP和CD44）的蛋白质三维结构的虚拟筛选和分子对接,得到对接结果较好的三组小分子化合物,这些小分子化合物中也包含了FDA批准药物,其中Lumacaftor和Lifirafenib的结果较为优秀。结论:总之,我们的研究通过与以往研究不同的建模方法--GSVA算法,根据筛选出的10个关键基因建立了GBM患者的铁死亡相关预后模型,并确定了铁死亡会促进胶质瘤细胞迁移以及改变关键基因的表达量。通过功能富集分析、免疫调节剂、CIBERSORT算法、ESTIMATE算法和SNV分析等方法通过四个方面来研究其分子机制:即临床特征、生物学功能、免疫和基因突变。在这些证据的支持下,表明关键基因可能参与到了GBM的发生和发展中,并且构建的预后模型及列线图可以帮助临床医生进行决策优化。最后通过虚拟筛选和分子对接,确定了三组潜在的治疗药物。以上所有结果均为GBM的诊断,预后和治疗带来了启示。