目的 构建基于免疫和代谢相关基因的肝细胞癌(HCC)预后预测模型，分析HCC患者的预后免疫反应，并通过药物敏感性分析筛选治疗HCC的潜在药物。方法 从癌症基因组图谱(TCGA)数据库获得HCC表达谱数据及临床数据，从Immport数据库获取免疫相关基因列表；采用Perl语言从分子签名数据库(MSig DB)提取代谢相关通路基因集，通过差异分析和共表达分析找到共表达相关基因；采用单因素Cox回归分析、最小绝对收缩选择算子(LASSO)回归分析和多因素Cox回归分析筛选预后相关基因并构建HCC的风险预后模型，计算所有HCC患者样本的风险评分。以风险评分的中位值为临界值，通过风险曲线、Kaplan-Meier生存分析、受试者工作特征(ROC)曲线、独立预后分析、列线图评估预后模型的可靠性。分析风险评分与通路富集分析、免疫细胞浸润的相关性。采用药物敏感性分析获取HCC潜在治疗药物。结果 获得5个有独立预后价值的免疫与代谢基因，构建了一个基于免疫和代谢基因的预后模型。生存分析显示，总数据集、训练组和验证组中，低风险组的生存率均高于高风险组，差异有统计学意义(P<0.05)。训练组的预后模型1、3、5年的ROC曲线的曲线下面积分别为0.780、0.699、0.706。Cox回归分析显示分级和风险评分可以作为HCC的独立预后影响因素(P<0.05),一致性指数为0.734(95%CI:0.669～0.798),模型性能较好。免疫细胞浸润结果显示，静息NK细胞、单核细胞、M0巨噬细胞、M1巨噬细胞在高低风险组中存在显著差异(P<0.05)。药物敏感性分析筛选得到12种可能对HCC患者具有潜在治疗效果的药物(P<0.01)。结论 基于5个免疫和代谢基因构建的HCC预后模型的预测性能较好，可以作为评价预后的新指标；筛选得到的12种药物对HCC具有潜在疗效。