摘要： 目的:通过网络药理学方法探索石仙桃抗癌成分的作用机制及其潜在的临床应用。方法:整合多个数据库资源，筛选并鉴定石仙桃中的5种主要活性成分，并通过SwissTargetPrediction平台预测了这些成分的作用靶点。利用GO和KEGG富集分析，阐明这些靶点在细胞生物学过程中的作用，特别是在蛋白质磷酸化、激素反应等方面的调节作用。结果:从石仙桃112种化学成分中筛选出有效成分为黄菲素、欧前胡素、槲皮素、过氧麦角甾醇和丹参酮ⅡA。富集分析结果包括生物过程4400项、细胞组分406项、分子功能826项，KEGG通路249条，PPI网络确定其101个核心靶点并识别出前12位PPI核心靶点，分别为PIK3R1、JAK2、AKT1、MAPK14、ESR1、JAK1、PTK2、PTPN11、CDC25C、ERBB2、PTPN6、CDC25A。NIMNT数据库筛选出适应证共计670个，包括肌肉骨骼系统癌症、淋巴细胞白血病、结缔组织癌等。通过“石仙桃-核心靶点-疾病”网络互作图直观看出石仙桃AKT1、ERBB2、ESR1、MMP3、PTK2、MDM2等为主要核心靶点。通过PPI网络及靶基因疾病预测，以“药物-靶标-疾病”互作图进行结果可视化。结论:石仙桃在腺癌、细胞性良性肿瘤、结缔组织癌、女性生殖器官癌、肌肉骨骼系统癌的抗癌方面可能具有较好的疗效，为石仙桃在抗癌领域的应用提供了科学依据，奠定了理论基础。

关键词: 石仙桃；癌症；数据库；网络分析；信号通路