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胶质瘤因分子异质性给临床决策带来挑战。研究人员利用多种算法开展研究，确定 SERPINH1 和 CTSZ 为胶质瘤的双预后和诊断标志物。这为胶质瘤分子亚分类及临床诊疗提供新视角与支持，意义重大。
胶质瘤作为中枢神经系统中极为复杂且预后差异极大的恶性肿瘤，因其分子异质性，给临床决策带来了巨大挑战。本研究旨在深入了解胶质瘤的分子亚型，探寻具有预后和诊断价值的关键基因标记。研究人员利用与血管生成相关的基因集，采用非负矩阵分解（NMF）算法，成功识别出两种不同的预后亚型，其中亚型一具有更不利的预后特征。
为进一步阐明这两种亚型在生物学功能上的差异，研究人员进行了基因本体（GO）功能注释、京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路分析以及基因集富集分析（GSEA）。在此基础上，通过交集分析，将亚型间的差异表达基因与加权基因共表达网络分析（WGCNA）揭示的核心基因进行整合，从而确定了一系列关键候选基因。随后，构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络，以识别在网络中占据中心节点的基因。
为筛选出对预后和诊断具有高特异性和敏感性的标记物，研究人员采用了双轨策略：一方面，利用套索回归（Lasso regression）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等机器学习算法来选择核心基因，找出能够准确预测预后不良亚型的标记物；另一方面，运用包含 101 种机器学习集成算法的综合评估系统，进一步验证和筛选与预后相关的基因。通过这两种策略的交叉验证，最终确定 SERPINH1 和 CTSZ 为胶质瘤的双预后和诊断标记物。
本研究不仅为胶质瘤的分子亚分类提供了新的视角和工具，还通过严谨的多算法、多维度筛选过程，揭示了 SERPINH1 和 CTSZ 作为具有潜在临床转化价值标记物的重要意义。这些研究结果有望为胶质瘤的早期诊断和预后评估提供更精确的生物标志物支持，为个性化治疗策略的开发开辟新途径，进而改善患者的治疗效果，对神经外科领域胶质瘤的临床管理具有深远影响。
