2022年2月，我院健康大数据研究中心主任卢龙教授团队在《Biomedicines》（中科院基础版二区，JCR一区，IF=6.081）发表了题为《A Novel 16-Genes Signature Scoring System as Prognostic Model to Evaluate Survival Risk in Patients with Glioblastoma》论文。

据悉，《Biomedicines》 （ISSN：2227-9059）是瑞士于2015年创办的开放获取期刊，由国际著名出版商MDPI发布，致力于人类健康和疾病研究，新治疗靶标的发现和表征，治疗策略以及天然驱动生物药物，药物和生物制药产品的研究。创刊主编是Kenneth Cornetta博士，目前的执行主编为美国奥尔巴尼医药与健康科学学院的Shaker A. Mousa教授。

既往研究发现，基因表达水平与胶质母细胞瘤（GBM）患者的生存期预后相关，有些基因可用于预测患者的生存风险。

该研究目的是寻找GBM患者预后生存相关的基因，评估患者的生存风险。研究发现了一系列与生存相关的基因，并分析了它们的分子层面与疾病相关的生物功能和机制。这些基因可用作诊断和治疗中的潜在生物标志物。基于其中16个基因的预后生存风险模型比现有的生存期模型更加稳健，能够更准确地预测患者的生存风险。该模型可以为GBM的生存期预后的临床决策提供有力支持，从而为患者提供有效的治疗并获得更好的预后结果。

原文链接：https://www.mdpi.com/2227-9059/10/2/317