背景:胃癌（Gastric cancer,GC）是一种侵袭性高的恶性肿瘤,在我国的发病率和死亡率均居前3,5年生存率低（35.9%）,总体预后差。GC因其显著异质性被分为不同的亚型,各种亚型的治疗方式、效果及预后也有所不同。虽然一些临床特征的整合可以作为预测GC患者预后的指标,但GC个体变异和预后差异的机制尚不明确,预后有一定的局限性。基于对肿瘤基因组和免疫微环境认识以预测GC个体预后是一个新思路。目的:基于GEO数据库建立GC患者免疫相关基因预测模型以预测GC预后、复发及转移。方法:RNA测序数据来自GEO数据库,免疫相关基因来源于免疫数据库及分析门户网站（Imm Port）。采用单因素Cox-LASSO-多因素Cox回归来识别免疫相关的差异基因（Immune-related differential genes,IRGs）并建立风险评分模型。以队列中风险评分的中值为界,将患者分为高、低风险组,通过绘制Kaplan-Meier（K-M）生存曲线及受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线,评估模型在预后方面的价值。构建预后诺模图,并用内部校准曲线及C-指数对其性能进行综合评估。采用同样方法,构建并评估复发风险评分模型和淋巴转移风险评分模型。每一次成功建模后均进行一次外部验证。然后,利用卡方检验分析风险评分模型与GC临床参数的相关性。最后依次验证IRGs与GC微环境中免疫细胞丰度之间的关系、遗传改变情况、表达情况以及每个基因的独立预后作用。结果:（1）基于GEO数据库得到157符合筛选标准（P<0.05且|log2FC|>1）的IRGs,76个基因表达上调,81个基因表达下调。（2）经过单因素Cox-LASSO-多因素Cox回归分析,得到3个预后相关IRGs（ESM1、GHR和CXCL11）。（3）构建并评估了GC预后模型,K-M曲线显示高风险组患者的生存率更低,预后更差（P<0.05）,1年、3年、5年和10年的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.634、0.739、0.719和0.731;外部验证时K-M曲线（P<0.05）和AUC（1年、3年、5年和10年的AUC分别为0.606、0.678、0.646和0.593）反映的结果与训练集的结果相同。另外发现,神经侵犯（HR=0.558,P=0.014）、分期（HR=0.409,P=0.001）和风险评分（HR=0.292,P=0.008）是影响GC预后的独立风险因素,并以此构建了预后相关诺模图。（4）构建并评估了复发模型,训练集中AUC=0.732,外部验证集中AUC=0.632。同样发现了分期（OR=0.130,P=0.008）和风险评分（OR=0.457,P=0.041）是影响GC复发的独立风险因素,同样构建了复发相关诺模图。（5）构建淋巴转移风险评分模型,采用多因素Logistic回归分析,结果所有P值均>0.05,无统计学差异。（6）高、低风险组的患者在性别和EB病毒感染方面均无显著差异（均P>0.05）。但在年龄、MLH1突变、分子亚型、Lauren分型、神经侵犯、血管侵犯、淋巴结侵犯及肿瘤分期方面显著相关（所有P<0.05）。（7）EMS1、GHR和CXCL11的表达量与肿瘤微环境中的肿瘤纯度和6种浸润性免疫细胞具有相关性,3个IRGs在GC样本中有不同程度的遗传改变,另外,ESM1和CXCL11在GC组织中表达上调,而GHR在GC组织中表达下调,且3个基因的表达互相作用、互相关联;最后在分析每个基因对胃癌预后的独立作用时发现,只有GHR是胃癌预后相关的独立危险因素。结论:（1）基于GEO数据库,我们成功构建了基于ESM、GHR和CXCL11三种IRGs的GC预后相关预测模型,预测性能较好。（2）另外,基于ESM、GHR和CXCL11三种IRGs我们构建了GC复发相关预测模型,预测性能也较稳定。（3）本研究还确定了风险评分模型与胃癌的多种临床参数显著相关,ESM1、GHR和CXCL11基因与胃癌微环境中免疫细胞浸润程度相关,该3种基因在癌和癌旁组织中表达有差异,且3种基因的表达量互相影响,最终只有GHR对胃癌预后有独立影响作用。综上提示,ESM1、GHR和CXCL11可能成为GC免疫治疗的重要靶点,但GHR对胃癌的预后具有更有意义的价值。