目的采用生物信息学分析方法,筛选并鉴定骨关节炎（Osteoarthritis,OA）发病机制有关的生物标志物,并探索其可能的致病机制和对疾病的预测效能,寻找可能的药物靶标。同时评估了间充质干细胞（Mesenchymal stem cell,MSC）对OA膝关节软骨的修复能力,为OA的诊疗和疾病预后提供科学依据。材料与方法（1）差异基因的筛选:从GEO（Gene Expression Omnibus）数据库获取GSE1919、GSE55235、GSE55457三个OA与正常对照组的膝关节滑膜样本基因数据集,应用GEO2R计算倍数变化,以P<0.05,|log2FC|>1为标准进行差异m RNA的筛选,通过R软件的limma包绘制火山图将差异基因可视化。（2）差异基因的富集分析与蛋白互作网络图:利用Venn图取交集得到三个数据集共同的差异表达基因,并通过DAVID平台对其进行GO功能富集与KEGG信号通路富集分析,进一步绘制蛋白质相互作用网络。（3）枢纽基因的功能分析、诊断效能与药物互作分析:应用MCODE插件进行关键模块筛选,根据degree≥10界定调控OA发病机制的枢纽基因,并对枢纽基因的生物学功能进行分析,根据基因表达量绘制ROC曲线,通过AUC值评价该基因对疾病的预测能力,并绘制药物-枢纽基因互作网络。（4）系统检索Cochrane图书馆、Pubmed、Embase（通过Ovid平台）、中国知网、万方等数据库自建库至2020年3月关节内注射间充质干细胞进行膝关节骨关节炎治疗的临床随机对照试验（RCT）。按照入选和排除标准独立进行文献筛选与数据提取,采用Cochrane Handbook 5.1.0版本的“偏倚风险评估工具”对纳入研究的方法学进行评估,使用Rev Man 5.3软件进行Meta分析。结果（1）差异基因的筛选与富集分析结果:火山图显示OA患者与健康对照组基因存在明显差异,Venn图共筛选出103个差异基因,其中包括43个上调基因与49个下调基因。GO功能分析主要富集于生物过程中,差异基因主要富集于细胞增殖的正向调节、炎症应答和免疫应答等。差异基因主要富集于细胞因子受体相互作用、PI3K-Akt信号通路、破骨细胞分化途径。（2）枢纽基因的功能分析:进一步确定了OA发病机制中的枢纽基因,包括:IL-6,VEGFA,MYC,ATF3,PTPRC,Fos B,KLF4,CXCL2,和CDKN1A。在生物过程中,主要富集于RNA聚合酶II启动子转录的正调控、RNA聚合酶II启动子转录的负调控和基因表达的正调控等。在细胞成分上,主要富集于细胞核和质膜外侧。在分子功能上,主要富集于蛋白结合、转录因子活性序列特异性DNA结合和转录激活活性等。KEGG信号通路分析中主要富集于HTLV-I感染、PI3K-Akt信号通路和癌症相关通路等。（3）枢纽基因的诊断效能与药物互作分析:各枢纽基因的AUC均>0.7,P<0.05。表示它们对OA均有良好的预测能力。其中FOSB、CXCL2和CDKN1A的AUC最大,对OA的预测效能最佳、特异性最强。我们共获取了94个药物-枢纽基因互作关系对,VEGFA有着最多的作用药物,多达26种。这些基因可用作潜在的诊断生物标志物和治疗靶标。（4）Meta分析纳入了15项符合条件的临床试验,共576名患者。结果表明,相比于对照组,MSCs治疗组的VAS评分[MD=-15.51,95%CI=（-24.29,-6.74）,P=0.0005]、WOMAC评分[MD=-11.08,95%CI=（-16.78,-5.38）,P=0.0001]和Lequesne指数[MD=-8.45,95%CI=（-15.11,-1.80）,P=0.01]显著降低,Lysholm膝关节评分和MRI评价结果的改善无统计学意义（P值均>0.05）。结论本研究利用生物信息学的分析方法在OA患者膝关节滑膜细胞中筛选到9个枢纽基因,分别为IL-6,VEGFA,MYC,ATF3,PTPRC,Fos B,KLF4,CXCL2,和CDKN1A。其中FOSB、CXCL2和CDKN1A对OA的预测效能最佳、特异性最强。PI3K-Akt信号通路及IL-6等炎症细胞因子介导了OA的炎症作用,PTPRC的表达量在三个数据集中表现不一致,其具体的趋势有待验证。FOSB和KLF4在OA中的分子调控机制仍需进一步研究。关节内注射间充质干细胞对膝关节骨关节炎患者的疼痛控制和功能改善具有良好的疗效和安全性,但目前的研究对MSCs修复受损的软骨证据不足。