目的·构建结直肠癌（colorectal cancer，CRC）预后风险评分模型，分析不同评分CRC患者间显著差异的肿瘤特征信号通路或生物过程，并预测该模型对其他癌症患者的免疫治疗效果。方法·从公共数据库中收集8个独立的CRC微阵列数据集和2个CRC RNA-seq数据集，筛选每个CRC 数据集中的差异表达基因（differentially expressed genes，DEGs）。基于数据集共有的DEGs，采用单因素Cox 回归模型筛选与不良预后相关的基因，采用套索（LASSO）回归和多因素Cox 回归模型构建CRC预后风险评分模型。依据风险评分，将患者分为高风险组和低风险组。使用受试者操作特征曲线的曲线下面积（area under the curve，AUC）和Kaplan-Meier（KM）生存分析对模型性能进行评价。采用多因素Cox回归模型分析风险评分是否为CRC的独立预后因素。利用基因集富集分析（gene set enrichment analysis，GSEA）探究高、低风险组CRC患者在肿瘤特征基因集相关通路中的差异。通过KM生存分析和χ2检验预测其他癌症患者的免疫治疗效果，以评估模型的应用价值。结果·单因素Cox回归分析，从不同数据集共有的DEGs中获得16个与不良预后相关的基因；以此为基础，构建了包含8个特征基因的CRC预后风险评分模型。该模型在训练集（AUCmax=0.788）、内外部验证集（AUC均值>0.600）中展现了中等程度的准确性，其低风险组患者的生存率均高于高风险组。多因素Cox回归分析显示，风险评分可作为CRC的独立预后因素。GSEA结果显示，肿瘤特征基因集相关通路在高风险组患者中显著富集。KM生存分析和χ2检验结果显示，低风险组的其他癌症患者具有更高的生存率及更好的免疫治疗效果。结论·成功构建了含8个特征基因的CRC风险评分预后模型，可为改善CRC患者预后、预测其他癌症患者的免疫治疗效果提供参考。
