研究背景与目的前列腺癌（PCa）是全世界男性第二常见的恶性肿瘤,其中大多数初诊的患者为临床局限的PCa。目前,预测局限性PCa根治性前列腺切除术（RP）后生化复发（BCR）的主要依据是临床参数,其预测准确率较低。鉴于缺氧在PCa发生和发展中的重要作用,我们旨在建立一种基于缺氧相关基因特征和临床病理参数的新的预后模型,以改善BCR的风险分层,并辅助临床决策。方法我们从癌症基因组图谱（TCGA）数据库和基因表达总集（GEO）数据库分别下载了323例和87例PCa患者的RNA序列和临床病理资料。缺氧相关基因集主要从基因集富集分析（GSEA）网站上获取,采用蛋白互作网络（PPI）和Cytoscape软件筛选缺氧相关基因中的枢纽基因。通过单因素Cox分析和Lasso回归分析筛选与BCR相关的预后基因并建立风险模型,并根据风险评分的中位值将患者分为高、低缺氧风险组。我们使用了风险曲线、Kaplan-Meier（KM）生存分析、单因素Cox分析和多因素Cox分析评估了模型的预后价值。采用了基因表达热图分析了各个缺氧基因在高、低风险组中的表达情况。使用了箱线图分析了缺氧基因与临床病理的关系。采用了GSEA分析了高缺氧风险组中的基因主要富集的通路。采用了时间相关的受试者工作特征曲线（ROC）分析了风险模型在各个时间段上的预测能力并与各临床指标进行了比较。为了更好的辅助临床诊疗,我们综合了缺氧风险评分与各临床指标建立了列线图,并使用一致性指数（C指数）与校正曲线进行评价。最后,我们分析了缺氧与免疫的关系,主要采用了CIBERSORT工具估计了22种免疫细胞类型在高、低风险组间的比例以及分析了免疫负调控基因（包括免疫检查点和免疫抑制因子）在高、低风险组中的表达。结果我们从GSEA网站上获取了200个缺氧相关基因,然后从200个缺氧相关基因中选取了20个枢纽基因,并通过单因素Cox分析和Lasso回归分析最终筛选出了7个与预后相关的基因来建立模型。单因素及多因素Cox分析结果表明我们建立的缺氧相关基因预后模型具有较高的预后价值,可以作为BCR的独立预后因素[训练集:p<0.001,风险比（HR）=2.529;验证集:p=0.002,HR=1.908]。风险曲线显示了高风险组中的PCa患者BCR的比例明显偏高,生存分析结果表明高风险组较低缺氧风险组的无复发生存率（RFS）更差（p<0.05）。基因表达热图显示除了MT1E,其他6个基因在高风险组中的表达量都明显高于低风险组。箱线图表明了MT1E在低临床病理分级中表达高于高临床病理分级,其他6个基因在高临床病理分级中表达高于低临床病理分级。GSEA富集分析表明高缺氧风险组中的基因主要富集在Notch信号通路,癌症相关通路及TGF-β信号通路。TCGA队列中1年、3年和5年的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.795、0.821和0.828,GEO队列中1年、3年和5年的AUC值分别为0.771、0.769和0.764,且都较同时间段的临床参数的AUC值要高。基于缺氧风险评分和临床参数所建立的列线图的一致性指数（C指数）为0.79,能够较好的区分高危BCR患者,且校正曲线无明显偏移。此外,高风险组中的免疫抑制细胞[调节性T细胞（Tregs）、肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）和中性粒细胞],静息T细胞和静息自然杀伤（NK）细胞比例明显较高,而在活化NK细胞的比例上却明显较低（p<0.05）。同时免疫负调控基因（包括免疫检查点和免疫抑制因子）在高风险组中高表达（p<0.05）。结论我们建立并验证了缺氧相关基因预后模型,该模型作为一个独立的预后指标,能够有力的预测局限性PCa患者RP后BCR。此外,我们的研究明确了肿瘤缺氧状态会形成免疫抑制来进一步恶化PCa的预后,这可能对未来针对PCa的低氧靶向治疗提供了新的方向。