肝细胞肝癌是最常见和预后最差的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率均居恶性肿瘤的前列。目前肝癌公认的根治性治疗手段仍是手术切除，然而术后复发是影响患者生存的最大障碍。由于缺乏对肝癌患者进行分型和筛选的有效模型，因此目前尚难以实施针对性的术后辅助性治疗来阻断肝癌的复发和避免过度治疗。本文旨在构建一个判别分析预测器，用于精确地区分不同预后类型的肝癌患者，指导临床对术后复发高危人群实施更有效的辅助治疗，并减少对低风险患者的过度治疗，以提高患者的生存时间和生存质量。本文研究分析了336例原发性肝细胞肝癌手术切术标本中49个分子标记物的表达数据，发现多个反映免疫微环境和肿瘤生物学特征的分子均与肝癌复发显著相关，并进一步通过综合比较多种常用的统计预测模型，分析和改善常用的指标筛选方法，最终构建出了一个基于非线性SVM内核、由B7-DC_T、Bcl-2_T、CD80_T、CK19_T、Cyclin D1_T、FasL_P、HLA-D_RP和Ki-67_T等8个分子组成的预测分类器，并使用交叉验证和独立验证组对其进行效果评估，结果均显示该预测分类器可较准确地判别区分术后复发高危患者和低风险患者。此外，模型在纳入常用判别指标的多因素分析中仍可以作为独立预测肝癌复发的指标（P <0.0001）。综上所述，本文成功构建了一个基于肝癌局部微环境的、可有效判断肝癌患者术后复发的预测模型，为实施系统完善的术后辅助治疗提供新的理论依据。