目的：探索胶质母细胞瘤(glioblastoma, GBM)恶性进展过程中细胞亚群的动态轨迹以及免疫细胞亚群之间的通讯网络，结合GBM患者的转录组数据和临床信息，挖掘GBM恶性进展过程中的关键风险标志物，以期为该疾病的治疗和预后提供科学依据。方法：基于单细胞测序数据分析方法，构建GBM恶性进展中的细胞亚群图谱，利用Monocle2技术构建GBM恶性进展中肿瘤细胞亚群的动态进展轨迹，基于基因富集分析，挖掘肿瘤细胞亚群随GBM恶性进展中显著变化的基因所富集的生物学过程，利用CellChat软件识别不同免疫细胞亚群间的复杂通讯网络，通过生存分析识别GBM恶性进展中影响患者预后的关键风险分子标记物。结果：单细胞测序数据分析识别出6种不同的细胞类型，包括淋巴细胞、周细胞、少突神经胶质细胞、巨噬细胞、胶质瘤细胞、小胶质细胞，单细胞数据集中了27 151个细胞，其中包含3 881个来源于低级别胶质瘤患者的细胞，10 166个来源于新诊断GBM患者的细胞，13 104个来源于复发性胶质瘤患者的细胞。胶质瘤细胞亚群逆时序分析提示，胶质瘤细胞亚群在恶性进展中存在着明显的细胞异质性；免疫细胞亚群的细胞相互作用分析揭示，GBM恶性进展中不同免疫细胞亚群之间的通讯网络共识别出22条具有生物学意义的配体-受体对，涉及12条通路；生存分析识别出8个与GBM患者预后密切相关的基因，其中SERPINE1、COL6A1、SPP1、LTF、C1S、AEBP1、SAA1L是GBM患者的高风险基因，ABCC8是GBM患者的低风险基因。结论：深入揭示了GBM恶性进展中胶质瘤细胞亚群的动态变化以及免疫细胞亚群之间的通讯模式，对于理解GBM的复杂生物学过程具有重要意义，为GBM的精准医疗和治疗决策提供了科学依据，也为GBM患者更准确的预后评估提供了新的线索。