摘要: 目的 通过生物信息学方法构建人乳头瘤病毒(human papillomavirus,HPV)阴性头颈鳞状细胞癌(head and neck squamous cell carcinoma,HNSCC)肿瘤微环境(tumor microenvironment,TME)相关的预后风险评分模型。方法 根据HPV阴性HNSCC患者免疫、基质评分中位数分组,并筛选影响HPV阴性HNSCC预后的TME相关基因。将TCGA数据库HPV阴性HNSCC患者按3∶1比例分为训练组和测试组,在训练组内通过Lasso回归算法建立预后风险评分模型。利用Kaplan-Meier生存曲线和ROC曲线对模型进行评估。测试组和GEO数据库分别对模型进行内部验证和外部验证。通过Pearson相关性分析和GSVA分析探讨模型与免疫细胞浸润水平的关系。结果 筛选出241个与HPV阴性HNSCC患者TME相关预后基因。构建并验证了包括ABCB1、C13orf18、CCL21、CCR7、CD79a、CSF2RB、DPT、IL10和SFRP1在内的TME相关基因预后评分模型。预后低风险评分的HPV阴性HNSCC患者呈现高免疫细胞浸润水平。结论 构建并验证了TME相关HPV阴性HNSCC预后风险评分模型,该模型可作为潜在的预后生物标志物,并有助于指导HPV阴性HNSCC患者个性化治疗。