34  介绍

本研究通过以下部分来组织引言：

• 肝细胞癌（HCC）作为一种高致命性的癌症，其早期诊断和有效治疗一直是医学领域面临的重要挑战。HCC的复杂性以及肿瘤微环境的异质性使得其诊断和治疗变得尤为困难。因此，深入理解HCC的免疫微环境，并发展出高效、准确的早期诊断方法，对于提高HCC患者的生存率和生活质量具有重要意义。

Hepatocellular carcinoma (HCC), which ranked as the fourth leading cause of death globally in 2018, remains a significant global health concern

• 近年来，基于基因等单分子诊断预测的研究在HCC领域展现出了巨大的潜力和前景。通过深入研究HCC的基因组、转录组等分子特征，我们可以更准确地了解肿瘤的生物学特性和演变规律，为疾病的诊断和治疗提供有力支持。

In recent decades, HCC has garnered significant attention in the research landscape. For instance, certain genes like CLTA, TALDO1, and CSTB, identified as a gene signature via single-cell RNA sequencing, have been linked to survival outcomes and immunotherapy responses

• 在数据驱动的时代背景下，二代测序技术和机器学习的结合为单分子诊断模型的发展提供了新的思路和方法。通过高通量测序技术获取海量的基因数据，结合机器学习算法进行深度分析和挖掘，我们可以更准确地预测HCC的发生、发展和转移风险，为临床决策提供科学依据。

Recently, the rapid advancements in next-generation sequencing technologies have yielded vast amounts of RNA sequencing data for hepatocellular carcinoma (HCC).

• 本研究正是在这样的背景下展开，通过综合运用二代测序和机器学习技术，我们深入探究了HCC的免疫微环境，并构建了一种高效、准确的单分子诊断模型。本研究的主要结果将为HCC的早期诊断和精准治疗提供新的思路和方法，具有重要的临床意义和科研价值。

In this study, we harnessed well-established bioinformatic tools to search for potential biomarkers that could indicate the advanced stage of hepatocellular carcinoma (HCC).