研究背景与目的:皮肤黑色素瘤（Skin cutaneous melanoma,SKCM）是目前人类最致命的恶性肿瘤之一,原发性黑色素瘤（Primary Melanoma,PM）5年生存率可达95%以上,转移性黑色素瘤（Metastatic Melanoma,MM）患者的5年生存率低于10%。MM指的是黑色素瘤的细胞突破皮肤基底膜,扩散到原发肿瘤的局部部位之外并在其他组织中定植。既往研究显示MM患者的预后与肿瘤周围免疫细胞浸润密切相关,但目前MM周围免疫细胞浸润的分子表达情况不明确。我们的目标是筛选出与MM预后相关并与免疫细胞相关的生物标志物,并进一步构建一个供临床医生使用的诺模图。材料与方法:我们从癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库中下载黑色素瘤相关数据集的临床特征和基因表达数据,使用CIBERSORT分析了472个黑色素瘤样本的免疫细胞浸润模式。使用加权基因共表达网络分析（Weighted Gene Co-Expression Network Analysis,WGCNA）算法在寻找MM临床表型相关的免疫浸润相关中枢基因（Hub Gene）。利用Cytoscope中的MCODE及cytohubba分析用于筛选这些中枢基因,寻找可能的改善患者预后的生物标志物。并构建一个预后标志来预测MM的预后的诺模图。结果:通过CIBERSORT分析我们发现MM与PM周围的的免疫细胞浸润存在明显的差异,在MM周围的免疫细胞数量明显高于PM,说明两种不同分型的SKCM免疫微环境存在差异。利用WGCNA分析将TCGA-SKCM表达数据进行聚类,以MM和PM病理分型将患者分为两组并与聚类结果相联系,将基因分为了八个模块,其中蓝色模块基因与MM最具正相关性,将其与LM22中的免疫相关基因（Immune Related Genes,IRG）取交集得出154个IRG。将以上得出的IRG进行GO和KEGG分析得出基因功能的注释以及通路富集,这些基因主要集中在T cell activation、leukocyte proliferation、regulation of T cell activation、regulation of leukocyte cell-cell adhesion、regulation of leukocyte proliferation,参与细胞因子-细胞因子受体相互作用、Th17细胞分化、原发性免疫缺陷、细胞粘附分子、Th1和Th2细胞分化、T细胞受体信号通路、趋化因子信号通路,与免疫浸润密切相关。通过在线数据库STRING的多蛋白模式构建蛋白互作网络图（Protein-Protein Interactionnetwork,PPI）,经过Cytoscope中MCODE算法及cytohubba分析,我们最终从PPI中找出9个中枢基因即CD8A、CD4、CTLA4、GZMB、CD86、CD69、IL7R、FOXP3和SELL,将以上中枢基因经过内部（TCGA-SKCM,n=368）和外部独立数据集（GSE65904）中验证后,找到四个具有预后价值的中枢基因（CD8A、CD4、CD69、SELL）,在生存分析中,以上四个基因的高表达显著降低了MM患者的生存风险,有机会成为MM的预后生物标志物,参与其相关治疗决策。我们进一步构建的一个基于中枢基因的诺模图,其中CD8A扮演着重要的角色,此图有望成为临床医生预测患者预后的工具。结论:我们开发了一套基于免疫浸润细胞的有效预后生物标志物,这些生物标志物在预测MM患者的临床预后方面具有一定的潜在应用价值。并且我们综合MM患者重要临床特征及CD8A构建了一套可供临床医师使用的诺模图,可能具有一定的临床使用前景。