目的:胰腺癌（pancreatic cancer,PAC）的发生和发展依赖于其局部的肿瘤微环境（tumor microenvironment,TME）。缺氧和炎症是塑造PAC的TME的两个重要因素。然而,在这种情况下这两个因素之间的相互作用和对TME的调节仍知之甚少。本研究旨在开发一种基于缺氧-炎症相关的风险评分模型来预测PAC患者预后和肿瘤免疫微环境并进一步探讨对免疫治疗和化疗反应的意义。方法:首先,通过NMF聚类分析在癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）队列中建立与缺氧-炎症相关的肿瘤亚型并使用ss GSEA算法进一步识别不同分型的免疫状态。此外,应用lasso-cox回归策略识别预后相关基因并建立基于缺氧-炎症的预后模型。基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus,GEO）作为单独队列进行外部验证。最后,使用CCK-8、划痕实验以及Transwell实验评估预后相关基因基质金属蛋白酶28（matrix metallopeptidase 28,MMP28）对PAC细胞增殖、迁移和侵袭能力的影响。结果:低缺氧状态（P＜0.001）和低炎症状态（P＜0.001）被确定为患者总体生存（overall survival,OS）有利的因素。此外,低缺氧＆低炎症状态的患者表现为高免疫且预后好而高缺氧＆高炎症状态的患者则表现为低免疫且预后差（P＜0.05）。Lasso-cox回归方法鉴定出9个预后相关基因（GPR162,ZMAT1,MET,GJB5,FAM83A,ANLN,SLC16A11,MMP28和SNPH）来构建风险预后模型。低风险患者的OS较高分险患者更好（P＜0.05）。多因素COX回归分析表明缺氧-炎症模型可以作为PAC患者的独立预后因素。整合风险评分和相关临床风险因素的列线图所产生的校准曲线分析显示出较好的预测性能。CIBERSORT和ss GSEA算法通过对免疫细胞浸润情况的分析表明高分险组存在免疫抑制的TME。然而,虽然我们发现低风险患者从免疫治疗获益的可能性更高,但高低风险组患者的免疫治疗应答率均较低且没有显著区别。同时,我们的研究发现高分险患者对大多数的化疗药物敏感性更低,并进一步确定了8种可能改善高分险患者预后的候选小分子药物。此外,本研究的结果表明高分险患者中高度的副炎症水平和TP53突变率之间关系的研究以及靶向透明质酸联合吉西他滨和紫杉醇治疗是其今后治疗选择的重点。最后,下调MMP28表达明显抑制PAC细胞增殖,迁移和侵袭的能力。结论:基于缺氧-炎症的风险预后模型代表了PAC风险分层的一个有前景的工具方法。它可以作为临床决策的预后分类器,并可能为开发新型的缺氧-炎症-免疫生物标志物和患者个体化治疗带来希望。