摘要目的 通过生物信息学方法获得慢性萎缩性胃炎(chronic atrophic gastritis,CAG)的差异基因,预测治疗CAG的小分子药物.方法 通过基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库获取 2 份 CAG 芯片(GSE27411、GSE116312)基因表达样本,利用 R 语言筛选出 CAG 差异表达基因,获得 CAG 免疫相关基因进行基因本体论(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)分析.利用STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,筛选出核心基因,进一步研究核心基因的免疫浸润,预测其小分子化合物,通过MOE2022 进行分子对接,通过GEPIA2 网站进行生存分析.结果 基于GEO数据库筛选出差异基因 517 个.GO富集分析发现主要涉及粒细胞趋化性、白细胞趋化性、中性粒细胞趋化性等生物过程.KEGG富集分析显示主要富集于细胞因子-细胞因子受体相互作用通路、核因子κB信号通路、白细胞介素-17 信号通路.PPI网络筛选前 6 个核心基因即NR1H4、CCK、CCL20、CXCL1、LCN2、SAA1,通过相关验证,NR1H4 作为核心基因.免疫细胞浸润分析结果显示中央记忆CD8 T细胞、效应记忆CD4 T细胞、γδT细胞、自然杀伤细胞、中性粒细胞等免疫细胞可能参与CAG的发生发展,而中性粒细胞与NR1H4 呈正相关.分子对接显示柯里拉京、豆甾醇、栀子苷、桔皮素、鹅去氧胆酸、表没食子儿茶素-3-没食子酸酯 6 种小分子药物与 NR1H4 有较好的结合力.结论 本研究初步探讨CAG的潜在机制,NR1H4 作为关键基因与中性粒细胞可能在CAG"炎-癌转化"进程中具有重要意义,可为CAG的"炎-癌转化"机制研究提供一定的参考依据.