Proteogenomics of glioblastoma associates molecular patterns with survival

蛋白质基因组学 生物 核糖核酸 蛋白质组学 计算生物学 生存分析 RNA序列 胶质瘤 胶质母细胞瘤 转录组 生物信息学 肿瘤科 基因表达 癌症研究 遗传学 基因 内科学 医学
作者
Gali Arad,Paula Ofek,Eilam Yeini,Mariya Mardamshina,Artem Danilevsky,Noam Shomron,Rachel Grossman,Ronit Satchi‐Fainaro,Tamar Geiger
出处
期刊:Cell Reports [Elsevier]
卷期号:34 (9): 108787-108787 被引量:28
标识
DOI:10.1016/j.celrep.2021.108787
摘要

Glioblastoma (GBM) is the most aggressive form of glioma, with poor prognosis exhibited by most patients, and a median survival time of less than 2 years. We assemble a cohort of 87 GBM patients whose survival ranges from less than 3 months and up to 10 years and perform both high-resolution mass spectrometry proteomics and RNA sequencing (RNA-seq). Integrative analysis of protein expression, RNA expression, and patient clinical information enables us to identify specific immune, metabolic, and developmental processes associated with survival as well as determine whether they are shared between expression layers or are layer specific. Our analyses reveal a stronger association between proteomic profiles and survival and identify unique protein-based classification, distinct from the established RNA-based classification. By integrating published single-cell RNA-seq data, we find a connection between subpopulations of GBM tumors and survival. Overall, our findings establish proteomic heterogeneity in GBM as a gateway to understanding poor survival.
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