目的 利用孟德尔随机化法寻找宫颈癌和类风湿性关节炎间的因果关联性，利用生物信息学方法，寻找两疾病间的基因关联性，获取PCI-32765体外潜在的治疗靶点。通过此两种方法阐明类风湿性关节炎（RA）可能影响宫颈癌（CC），并发现两疾病之间相互影响的基因靶点，为疾病的治疗和新药物的研发提供思路。方法 分别以类风湿性关节炎（accident & emergency medicineukb-b-11874）和宫颈癌（ukb-b-8777）为暴露因素和结局变量，选择与类风湿性关节炎具有显著相关性的单核苷酸多态性（SNPs）为工具变量，采用IVW法、WME法、Simple Mode法、Weighted Mode法和MR-Egger回归法进行孟德尔随机化（MR）分析，运用CochranQ检验进行异质性分析。从GEO数据库下载了宫颈癌和类风湿性关节炎各1个数据集并筛选差异表达基因（DEGs）。对两种疾病共有的DEGs进行了蛋白功能注释（GO）、富集通路（KEGG）分析。构建蛋白质互作分析（PPI）网络，识别两种疾病的中枢基因。使用药物特征数据库（DSigDB）来寻找潜在的治疗药物。结果 共筛选出3个SNPs作为工具变量，IVW结果显示，类风湿性关节炎是宫颈癌发病风险的危险因素（OR=1.575>1,P<0.05）;MR-Egger、WME、SimpleMode、WeightedMode效应估计值具有相似的统计结果。敏感性分析发现没有对因果估计结果产生影响较https://www.selleck.cn/products/ferrostatin-1.html大的SNP。通过对宫颈癌和类风湿性关节炎2个数据集整合，获得53个DEGs，发现与双疾病相关的8个中枢基因，并根据潜在治疗靶点，找到治疗宫颈癌和类风湿性关节炎潜在治疗药物。结论 本研究通过孟德尔随机化研究方法证明类风湿性关节炎与宫颈癌风险之间存在因果关系，生物信息学方法进一步证明两种疾病之间存在显著的基因关联。鉴定出的基因、通路和药物，给临床工作中两种疾病的诊断及治疗提供新思路。