结直肠癌（CRC）是全球最常见且致死率较高的恶性肿瘤，其高度异质性和侵袭性使晚期患者的预后效果依然不佳。当前广泛应用的TNM分期系统虽可用于风险评估和治疗决策，但未能充分考虑肿瘤微环境（TME）及免疫细胞对疾病进展的影响。研究表明，TME中肿瘤浸润T细胞的水平与患者的生存率密切相关，然而，免疫治疗的应答情况和治疗效果在不同人之间具有较大差异，因此在预测免疫治疗效果方面需要建立更为系统的预测模型。

近日，中国科学院微生物研究所王硕研究团队在hLife上发表题为“Machine learning approach to predict prognosis and immunotherapy responses in colorectal cancer patients”的封面文章（图1-2）。

研究分析了TCGA-CRC数据库的432例样本数据，基于肿瘤免疫表型（TIP）来分析结直肠癌患者的免疫活性特征。TIP数据库涵盖癌症免疫循环的七个阶段，结果显示，免疫活性得分与癌症进展密切相关，早期患者（I、II期）和无远处转移（M0）患者的免疫活性得分明显高于晚期（III、IV期）和发生远处转移（M1）患者。进一步分析发现，免疫活性得分与免疫细胞浸润水平高度相关关。同时，趋化因子及其受体表达水平也与免疫活性密切相关，提示了趋化因子在结直肠癌免疫环境中的关键作用。综合来看，免疫活性得分不仅能反映结直肠癌的免疫状态，还可用于构建免疫反应相关风险评分（IRRS）模型，以优化癌症风险评估和免疫治疗预测。

在TCGA-CRC数据集中采用留一交叉验证（LOOCV）框架构建了63种预测模型，并计算各模型在验证集中的C指数。结果表明，随机生存森林（RSF）与Lasso回归的组合模型表现最佳，C指数最高（0.5643）。通过RSF模型的重要性评分，我们筛选出13个核心免疫相关基因（IL18BP、RSAD2、G0S2、SIGLEC1、SFRP2、IFI44L、ISG20、IFIT1、OLR1、SAMHD1、HK3、PTAFR、CSF1），并利用机器学习方法构建免疫反应相关风险评分（IRRS）。IRRS模型在TCGA-CRC数据集及六个独立验证集（GSE16125、GSE17536、GSE17537、GSE17538、GSE29621、GSE39582）中进行计算，并依据IRRS中位数将样本划分为高风险组和低风险组。结果显示，高风险组的生存率显著低于低风险组，六个验证集中均获得一致结论（图3）。本研究基于机器学习的整合方法，成功筛选出优化的基因组合，并构建了一个可靠的结直肠癌预后预测IRRS模型。

进一步研究发现，IRRS与免疫特征密切相关。低风险组表现出更高的免疫细胞浸润水平，且免疫检查点分子（PDCD1、CD274、CTLA4）表达水平较高。IRRS的可靠性在多种实验中均得到验证，包括qPCR检测发现癌组织IRRS高于正常组织。此外，小鼠肿瘤模型实验也显示晚期肿瘤IRRS显著升高，进一步确认了IRRS在结直肠癌风险预测和免疫治疗中的应用潜力。

研究还比较了IRRS模型与TIDE工具在预测结直肠癌免疫治疗响应方面的表现。分析GSE91061、GSE78220和IMvigor210三个免疫治疗患者数据集后发现，IRRS模型在患者分层上优于TIDE，能更有效地区分高风险和低风险患者，能更好地预测生存结局。进一步通过ROC曲线分析评估两者的预测准确性，结果显示IRRS在所有数据集中均取得更高的AUC值，如GSE91061数据集中IRRS的AUC为0.8，TIDE仅为0.68。此外，在免疫治疗响应预测方面，IRRS在GSE91061数据集中的AUC为0.7，高于TIDE的0.64，GSE78220和IMvigor210数据集亦呈现相同趋势。IRRS模型不仅能有效预测CRC患者的生存风险，还能准确预测免疫治疗响应，优于TIDE工具。该研究表明，多组学整合与机器学习方法可用于构建高效的结直肠癌风险分层和免疫治疗预测模型，为个性化癌症治疗提供新思路。

综上所述，本研究通过机器学习方法构建了一个高效且稳健的结直肠癌风险分层模型IRRS，揭示了肿瘤微环境与患者免疫反应之间的复杂关系。IRRS模型不仅具有较好的预后预测能力，为指导免疫治疗决策提供了依据，也为结直肠癌的基础研究和临床应用提供了潜在的生物标志物和治疗靶点。

作者简介

刘臻  博士研究生

第一作者

机构：中国科学院微生物研究所

研究方向：基于多组学的免疫调控研究

王硕 研究员  

通讯作者

机构：中国科学院微生物研究所

研究方向：黏膜免疫与黏膜疾病调控

引用格式：Liu Z, Yu D, Xia P, et al. Machine learning approach to predict prognosis and immunotherapy responses in colorectal cancer patients. hLife 2025; 4: 172–185.

期刊简介

hLife由高福院士、董晨院士和Jules A. Hoffmann教授（2011诺奖获得者）领衔，是中国科学院微生物研究所主办，中国生物工程学会，浙江大学陈廷骅大健康学院，西湖大学医学院，上海市免疫治疗创新研究院和广州霍夫曼免疫研究所联合支持，与国际出版商爱思唯尔合作的健康科学领域综合性英文期刊。

hLife聚焦健康科学领域的前沿进展，旨在促进基础研究与临床应用的融合发展。期刊发表与医学相关各研究领域最新成果，学科领域包括（但不限于）病原生物学、流行病学、生理学、免疫学、结构生物学、疾病监测、肿瘤、药物、疫苗和健康政策等。

hLife是一本金色开放获取期刊，月刊出版；2022年成功入选“中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊”；2023年11月正式创刊; 2024年5月被DOAJ收录；2024年8月被Scopus收录。

2026年前hLife接收的稿件免收文章处理费（APC）。

期刊网址：

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