背景:肺腺癌约占肺癌病例的40%以上,严重威胁人类健康。肿瘤微环境在肺腺癌的治疗和预后中都发挥着重要的作用。因此,迫切需要系统性地寻找肿瘤微环境相关的肺腺癌预后基因,以准确评估肺腺癌患者的预后,为进一步提高肺腺癌的治疗效果、改善患者的预后质量提供参考价值。方法:利用TCGA-LUAD数据集,通过ESTIMATE算法计算免疫评分和基质评分,并根据免疫评分和基质评分的中位数将患者进行分组,分别筛选出两组的肿瘤微环境相关差异表达基因。Log-rank检验用于识别与预后相关的基因。采用稳健的基于似然比的生存分析方法为肿瘤微环境相关预后风险模型选择最佳基因。应用多因素Cox回归分析,拟合构建出一个在肺腺癌中的肿瘤微环境相关预后风险评估模型。然后,利用GSE50081数据集作为外部独立验证集来评估模型的有效性和可靠性。另外,使用TIMER软件、癌症基因组学c Bio Portal软件和CIBERSORT算法探索了预后模型中的基因。结果:在运用ESTIMATE算法后,计算出免疫评分的中位数为859.68,四分位数间距为1144.78;基质评分的中位数为35.07,四分位数间距为1022.95。通过差异表达分析,共识别出553个肿瘤微环境相关差异表达基因,包括219个上调基因和334个下调基因。然后,筛选出了153个与预后相关的基因,并选择出了6个最佳预后基因（CD19,CLEC17A,FETUB,NTSR1,STAP1,IGF2BP1）用来构建肿瘤微环境相关预后风险模型。训练集和验证集的验证结果表明,该模型在不同的时间节点上都有良好的预测能力和预测效果,并且可以有效地识别可能具有预后高风险的肺腺癌患者。此外,本研究发现这6个基因的异常表达可能与组织的异常变化有一定关联;高风险组和低风险组患者之间有部分免疫细胞呈现出了不同的浸润密度。结论:本研究通过生物信息学和机器学习的方法,识别出了6个肿瘤微环境相关的肺腺癌预后基因。建立的肿瘤微环境相关预后风险模型在预测肺腺癌患者的预后方面具有良好的表现,可作为评估肺腺癌患者预后、识别高危患者的有效工具。