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研究背景：前列腺癌（PCA）是全球第五大致癌死亡原因，晚期治疗选择有限。前列腺癌具有免疫抑制肿瘤微环境（TME），对免疫治疗的敏感性较低。尽管分子分型被期望为前列腺癌的精准治疗提供重要线索，但目前临床实践中缺乏可靠和有效的分子分型方法。因此，本研究旨在提出一个基于干细胞性的分类方法，以指导个性化的临床治疗，包括免疫治疗。

研究方法：采用整合性多组学分析来评估PCA的干细胞性异质性。使用无监督的层次聚类法，基于干细胞性标志基因对PCA样本进行分类。为了使基于干细胞性的病人分类更具临床应用价值，我们采用四个PCA数据集和76种机器学习算法共同开发了干细胞性亚型预测器。

研究结果：我们发现的PCA干细胞性特征包含18个信号通路，通过无监督层次聚类将PCA样本分为三种干细胞性亚型：低干细胞性（LS）、中等干细胞性（MS）和高干细胞性（HS）亚型。HS患者对雄激素剥夺治疗、紫杉烷类、免疫治疗敏感，具有最高的干细胞性、恶性度、肿瘤突变负荷（TMB）水平、最差预后和免疫抑制。LS患者对铂类化疗敏感，但对免疫治疗耐药，并且有最低的干细胞性、恶性度和TMB水平，预后最好，免疫浸润程度最高。MS患者表示干细胞性、恶性度和TMB水平的中间状态，预后适中。我们进一步证明，这三种干细胞性亚型在泛肿瘤中保存。此外，我们开发的9基因干细胞性亚型预测器与18个信号通路相当，可以进行肿瘤诊断，并预测肿瘤复发、转移、进展、预后和不同治疗的效果。

研究意义及价值：我们确立的三种干细胞性亚型有可能成为前列腺癌和泛肿瘤临床分子分类中的一个强有力工具，并有助于为肿瘤患者选择免疫治疗或其他敏感治疗。

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