目的 采用生物信息学方法探索头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)组织中的缺氧相关基因(HAGs),并探讨其与预后的关系。方法 基于TCGA数据库HNSCC患者的遗传和临床信息，采用limma法对癌和癌旁数据进行差异分析。单因素Cox回归分析筛选出与HNSCC患者生存预后显著相关的HAGs, Lasso回归和多因素Cox回归分析构建预后模型，在E-MTAB-8588数据集中进行验证。构建列线图并评估预测价值。采用GO和KEGG富集分析来研究风险模型的分子和生物学功能；进行免疫相关性分析。结果 从MSigDB数据库获得200个缺氧相关基因，结合TCGA数据库中头颈部鳞癌数据，通过差异分析共得到57个HAGs差异表达缺氧相关基因。使用Lasso回归筛选出9个具有预后意义的缺氧相关基因，并建立了头颈部鳞癌缺氧相关基因预后模型。Kaplan-Meier分析显示，在训练集、验证集中低危组患者OS均优于高危组患者(P(0.01)。ROC曲线均显示该风险模型有较好的预测效能。多因素Cox回归分析显示，风险评分、肿瘤分期、年龄与HNSCC患者的OS有关(P(0.05)。结论 该研究筛选出的9个缺氧相关基因可能是HNSCC预后的潜在标志物，以此构建的列线图预测HNSCC患者预后效能较好。