目的：建立一个高效能的膀胱癌（BLCA）代谢风险模型，并应用多组学技术揭示不同风险人群的异质性特征。方法：利用TCGA-BLCA转录组数据，根据86条代谢通路中共1 660个代谢相关的基因，应用单因素COX分析、Lasso回归分析和多因素COX分析，构建BLCA代谢风险模型；应用转录组学、代谢组学和单细胞蛋白质组学技术揭示高风险和低风险人群的分子表达谱、代谢物表达谱及免疫微环境特征。结果：构建了一个由CYP2J2、GDPD3、IL4I1、ATP6V1B1、AKR1B1、ENGASE、CHPF、MBOAT7、CAD、FASN、AHCY、FLAD1和ALG3 13个基因组成的BLCA代谢风险模型；训练队列对应的受试者工作特征（ROC）曲线预测BLCA患者1年、3年和5年总生存期（OS）的曲线下面积（AUC）分别为0.796、0.702和0.717，广西队列对应的ROC曲线预测BLCA患者1年、2年和3年OS的AUC分别为0.866、0.810和0.816;Kaplan-Meier曲线分析显示，低风险组预后显著优于高风险组（P<0.001）；高风险组和低风险组患者的代谢物存在显著改变，在高风险组中富集了焦谷氨酸、柠檬酸和尿酸等代谢物；高风险组患者募集了更多的免疫抑制性细胞亚群，免疫抑制程度更高。结论：本研究构建的代谢风险模型可较为准确地预测BLCA患者的临床预后；不同代谢风险模式的BLCA患者的代谢物和免疫微环境的异质性特征，为BLCA精准治疗方案的开发提供了潜在靶点。