肿瘤细胞外基质（Extracellular matrix,ECM）重塑促进肿瘤的增殖、代谢、血管生成、侵袭和转移等,在肿瘤的发生和发展过程中起到重要的作用。然而,ECM重塑对癌症生物学、肿瘤分型、预后和治疗效果的潜在贡献相关研究较少。因此本研究基于TCGA数据库33种癌症的转录组数据（9665个样本）、GEO数据库一个肺癌芯片数据（226个样本）和九个实体肿瘤免疫治疗转录组以及临床数据（共526个样本）,使用生物信息学方法,构建与肿瘤预后相关的ECM重塑分型模型,探究不同分型的分子特征和与癌症特征标志的相关性,开发表征ECM重塑的score指标,并探究ECM score在免疫治疗疗效的预测能力。主要研究结果如下:首先,基于TCGA数据库中12种癌症进行差异分析筛选出在泛癌症中失调并且具有预后能力的12个ECM相关基因:AMH、C1QTNF7、CCBE1、COL11A1、CST1、CST4、CTHRC1、DPT、GPC2、IBSP、MMP1、VIT,基于该特征基因集和33种癌症的转录组表达谱数据进行一致性聚类构建ECM分型模型,该分型模型可以有效地将样本分为四种亚型,并且该分型与肿瘤预后显著相关（P＜0.0001）。采用单样本基因集富集分析（single sample gene set enrichment analysis,ss GSEA）算法计算了ECM score用于表征ECM重塑状态,在Type I和Type II型中,ECM score高,患者预后差;在Type III型和Type IV型中,ECM score低,患者预后好。综合四种亚型的预后特征,将样本按照ECM score分为高低两组（ECM-high和ECM-low）,生存分析结果显示ECM-high组的样本生存率显著低于ECM-low组（log rank test,P＜0.0001）,在GEO数据队列验证也得出类似的结果。随后,对ECM score高低两组样本进行差异分析得到744个上调基因和1778个下调基因,分别进行GO和KEGG通路富集分析,发现上调基因主要与细胞迁移分化、炎症反应以及细胞因子信号通路相关,而下调基因主要富集在突触信号传递相关通路。并且肿瘤转移相关通路、血管生成、缺氧水平等分数在ECM-high组上调,表明ECM重塑能够促进肿瘤上皮间质转化、血管生成、炎症反应和肿瘤缺氧水平。其次,由于ECM-high组具有较高的炎症和细胞因子相关通路分数,所以使用MCP-counter和CIBERSORT反卷积算法评估两组之间的基质细胞和免疫细胞浸润比例差异。结果显示,在ECM-high组中,肿瘤相关成纤维细胞和调节性T细胞浸润比例显著高于ECM-low组（t-test,P=2.794e-232和2.463e-07）,而CD4+T细胞和NK细胞等细胞浸润比例显著低于ECM-low组（所有P＜2.2e-16）。进一步更细化比较了免疫抑制性细胞（耗竭T细胞、骨髓来源抑制性细胞、调节性T细胞、M2型巨噬细胞）和炎症反应相关成纤维细胞的特征基因集分数在两组之间的差异,结果显示,在ECM-high组中,以上所有特征基因集分数均显著高于ECM-low组（t-test,所有P＜2.2e-16）。此外,通过相关性分析,发现免疫逃逸、炎症反应及TGFβ相关的通路富集分数均与ECM score呈正相关关系（所有Pearson相关系数R＞0.2;P＜2.2e-16）,表明ECM重塑可能与肿瘤免疫抑制微环境相关。最后,基于上述结果,使用免疫治疗整合队列验证了基于ECM重塑的分组分层模型,发现其与免疫治疗预后和疗效均有关,在不同分组之间免疫治疗应答率有显著差异（chi-squared test,P=0.008）。此外,发现ECM score联合TGFβ信号通路（AUC:0.65～0.77）能够显著提高ECM score单独（AUC:0.53～0.75）在免疫治疗疗效中的预测能力（平均AUC值为0.725）,且使用其它独立免疫治疗数据集验证了该结果。综上,本研究基于参与ECM重塑的关键基因构建了泛癌症分型模型,分析不同分组间的分子特征和肿瘤相关通路活性差异,进一步验证了ECM重塑促进肿瘤发展的一些生物学过程。开发了ECM score综合表征ECM的重塑状态,并评估了ECM score预测肿瘤免疫治疗疗效的效能。本研究为肿瘤预后和免疫治疗疗效提供了新的标志物,并且为靶向ECM的肿瘤治疗提供了新颖的见解。