目的:胶质瘤个体生存预后迥异,为了更加全面、精准地预测胶质瘤患者跨越数月到数年的生存预后,现有的基于基因突变和病理分级的WHO（World Health Organization）胶质瘤分型仍有进一步优化的空间。考虑到自噬这一生物学过程在哺乳动物细胞中的高度保守性及其在胶质瘤治疗中的潜力,自噬相关基因的表达将作为一个具有临床应用前景的预后因子被纳入到本研究拟构建的胶质瘤多组学预后风险模型,从而优化胶质瘤患者生存预后的个体化预测。方法:本研究纳入了来自GEO数据库（Gene Expression Omnibus,GEO）和TCGA数据库（The Cancer Genome Atlas,TCGA）的共881名胶质瘤患者的基因表达、RNA-seq数据和相应的临床资料。在分子特征数据库（Molecular Signatures Database）和人类自噬数据库（Human Autophagy Database）中收集自噬相关基因。加权基因共表达网络分析（Weighted Gene Coexpression Network Analysis,WGCNA）和Cox回归分析用于建立自噬相关基因特征的预后风险模型。该模型的验证和评价主要通过Kaplan-Meier生存曲线和受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve,ROC）实现。联合聚类分析和生存分析以揭示自噬相关基因特征模型与胶质瘤基因突变的潜在联系。利用基因本体论分析（Gene Ontology,GO）和基因组富集分析（Gene Set Enrichment Analysis,GSEA）进一步发掘自噬相关基因特征模型的高、低风险亚组间差异的意义。免疫浸润状态的评估借助R包“ESTIMATE”（Estimation of STromal and Immune cells in MAlignant Tumor tissues using Expression data）完成,同时对自噬相关基因特征风险评分和免疫检查点基因的表达进行相关性分析。胶质瘤多组学预后风险模型的构建借助Cox回归分析和诺莫图的形式从而整合了自噬相关基因特征、IDH1突变以及病理分级。通过生存分析、ROC曲线以及决策曲线分析从生存预后价值、模型预测的准确性与区分度和临床应用性等角度对胶质瘤多组学预后风险模型进行验证与评价。结果:经筛选,自噬相关基因特征模型由MUL1、NPC1和TRIM13组成。在该模型中,高、低风险组的生存曲线有显著性差异（p＜0.0001）,ROC曲线显示其预后预测较好的区分度。聚类分析表明,胶质瘤IDH1突变体与基于自噬相关基因特征表达而分组的亚组的较好生存预后相关。GO分析和GSEA表明该自噬相关基因特征模型也与胶质瘤中的免疫作用相关。高风险组测得较高的ESTIMATE评分（p=2.6e-11）和基质评分（p=1.8e-10）。另外,在本研究纳入的数据集中,免疫治疗靶点CD276的表达与自噬相关基因特征风险评分显著相关（r=0.51,p＜0.05）。基于自噬相关基因特征、IDH1突变和胶质瘤病理分级,本研究构建了胶质瘤多组学预后风险模型。该模型具有突出的准确性和区分度（1年AUC=0.812,5年AUC=0.822,10年AUC=0.834）。通过ROC曲线及决策曲线分析,它的预后预测价值和临床效用与简化的WHO胶质瘤分型相比较具有显著的优越性。结论:基于自噬相关基因特征、IDH1突变以及病理分级的胶质瘤多组学预后风险模型能进一步完善胶质瘤的分型,从而实现更具个体化和临床适用性的生存预测,同时,激发更多潜在的胶质瘤自噬相关疗法的探索。