摘要目的:通过生物信息学方法筛选系统性硬化病(SSc)的差异表达基因(DEGs)和激活的信号通路,探索治疗SSc的潜在中药,为SSc的研究和潜在标志物的筛选提供新的理论依据.方法:从GEO数据库中选取数据集GSE58095、GSE130953、GSE33463和GSE58613,按照样本来源将其分为皮肤组和外周血组,通过R语言分析SSc患者的DEGs,绘制韦恩图取两组交集,利用Metascape分别对其进行GO富集分析和KEGG通路富集分析,并通过STRING和Cytoscape进行蛋白质相互作用网络分析以发现关键通路和枢纽基因.将核心基因映射到医学本体信息检索平台,筛选治疗SSc的相关中药,通过TC-MSP、HERB数据库获得中药有效成分,通过swiss数据库获得活性成分靶点信息,并利用Cytoscape构建"药物-活性成分-靶点"网络.结果:从SSc患者皮肤组织中鉴定出218个DEGs,SSc外周血中筛选出283个DEGs.其中,皮肤和外周血中共同上调的DEGs有7个,分别是ISG15、LGALS3BP、BST2、C1QB、IFI27、CEACAM1、FBP1,CAMK2N1在皮肤组织上调外周血下调,ARG1在皮肤组织下调外周血上调.对SSc的DEGs进行GO和KEGG分析显示:这些基因在炎症反应、血红蛋白复合物、免疫受体活性和细胞外基质等方面显著富集.在蛋白相互作用网络结果提示COL1A1、CTGF12、IL1B、IFNG、JUN等10余个基因可能是SSc的潜在标志物和治疗靶点的核心基因.筛选治疗SSc的潜在中药有人参、地榆、旋覆花、枸杞子、红花等,主要成分有β-谷甾醇、槲皮素、山柰酚、豆甾醇、木犀草素、谷甾醇、波甾醇等,作用靶点有AKR1B1、AR、CYP1B1、XDH等.结论:本研究利用生物信息学筛选出可能成为SSc潜在标志物和治疗靶点的核心基因,有望成为SSc早期诊断和机制研究的新靶点,同时,映射得到的中药及其有效成分可为治疗SSc的中药复方研发提供思路.