摘要目的 通过构建免疫相关基因的肺癌临床预后模型及网络药理学,探讨化痰祛瘀法代表方金福安汤在抗肿瘤治疗中的潜在作用机制.方法 从公共数据库下载肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)患者的RNA表达数据及临床信息,使用加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)构建基因之间的关联网络得到与患者预后最相关的基因集,并与免疫相关基因数据库(Immunology Database and Analysis Portal,Immport)的基因取交集,进行单因素COX分析和多因素COX分析筛选出风险基因,构建免疫相关预后模型并绘制动态列线图直观评估患者的预后情况.通过Kaplan-Meier法、受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC)以及外部验证集对预后模型进行验证,通过校准曲线评价预测能力.通过GEPIA验证风险基因对患者预后的影响,构建肿瘤-基因-蛋白质作用网络图,基于CIBERSORT算法进行肿瘤微环境免疫浸润分析.收集化痰祛瘀法代表方金福安汤的入血成分,获取化合物成分及潜在作用靶点.结合蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络筛选出核心靶点,通过基因本体论(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析探索其机制通路,最终构建"药物-化合物-靶点"网络图.结果 构建了一个由ADIPOR2、HSPA4、PPIA、TMSB10基因组成的预后风险评估模型,ROC曲线计算曲线下面积(area under curve,AUC)分别为1年0.73,3年0.65,5年0.68,外部验证集的高风险组患者的总生存时间比低风险组更短(P＜0.05).动态列线图使用风险评分、肿瘤分期和年龄性别进行构建,校准曲线表明其具有良好的预测能力.免疫量化分析显示在高风险患者群体中,M2型巨噬细胞和浆细胞的比例较高,而CD8+T细胞的比例较低.得到23个金福安汤治疗肺癌的核心靶点.GO和KEGG功能富集分析表明金福安汤治疗高风险肿瘤患者主要涉及肿瘤生长、细胞周期调控、细胞凋亡以及免疫反应等过程和信号通路.结论 基于免疫相关基因的预后模型能够为肺癌患者提供准确的预后评估.通过网络药理学初步揭示了金福安汤治疗非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)的作用机制,体现了其多成分、多靶点、多通路的作用特点.