背景:众所周知,肿瘤微环境(TME)会影响肝细胞癌(HCC)的预后。尽管数字病理学和人工智能已被应用于现代医学和肿瘤学。但很少有定量的生物标志物被确定用于预测通过在细胞水平上对TME的自动分析来预测HCC的预后和指导治疗。方法:365例HCC患者的组织病理学图像和临床数据来自于TCGA(The Cancer Genome Atlas),并从PAIP2019(Pathology Artificial Intelligence PEndocarditis (all infectious agents)latform)中收集了60个HCC病理图像和癌症病灶注释。基于DenseNet的HCC分割模型(F1-score,0.904)和基于Hover-Net的细胞检测模型(F1-score,0.914)。PAIP2019和MoNuSac数据集。每个TME的组织病理学图像通过分割模型被分割成两个区域。包括:1)包括基质的非肿瘤区域;2)HCC细胞集中的肿瘤区域。细胞检测模型识别图像上的单细胞,本研究指定淋巴细胞,并计算淋巴细胞与总细胞数的比率(RLTCC)。然后RLTCC与临床生存结果、HCC主要风险因素和RNA表达谱相关联。结果:肿瘤区域的RLTCC与预后没有明显关系。非肿瘤区域RLTCC(RLTCC in NT)较高的患者组比NT中RLTCC较低的患者组显示出更好的总生存率(OS),无论HCC风险因素如何,非肿瘤区RLTCC较高的患者群体比NT区RLTCC较低的患者群体的总生存期(OS)要好(中位OS=45.7 vs 18.6 month;log risk ratio=-1.6±1.1,P=0.006)。这些患者的基因表达高与癌症抗原表达有关的基因(p<0.05)(较高的基因表达+33.7%),T细胞识别癌细胞(+32.0%),T细胞启动和激活(+32.2%),免疫细胞定位到肿瘤(+31.9%),和杀死癌细胞(+24.7%)。那些有HCC病因的乙型和丙型肝炎患者在NT中的RLTCC较高(分别为17/21名患者,占81R428.0%;23/29selleck抑制剂名,占79.3%)。相比之下,有饮酒习惯的患者显示出相同的分布(26/53名,占49.1%)。B/C型肝炎组的RLTCC在统计学上高于饮酒组(p<0.05)。结论:一个数字化的预后性生物标志物,TME的非肿瘤患者中的RLTCC被确定为一个重要的预后指标,并且它被证明与T细胞介导的癌症免疫相关的RNA基因表达相关。这是一项关于系统性治疗的临床反应与数字生物标志物的关系的回顾性分析。