基于CiteSpace的肺癌免疫治疗研究的可视化分析_杨淑燕.pdf
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1、肿瘤防治研究2023年第50卷第1期 Cancer Res Prev Treat,2023,Vol.50,No.143doi:10.3971/j.issn.1000-8578.2023.22.0495临床研究基于CiteSpace的肺癌免疫治疗研究的可视化分析杨淑燕1,庄金满1,刘宇航1,朱金秀2,林梦心3,何斐1Visual Analysis of Research on Lung Cancer Immunotherapy by Using CiteSpaceYANG Shuyan1,ZHUANG Jinman1,LIU Yuhang1,ZHU Jinxiu2,LIN Mengxin3,HE
2、 Fei11.Department of Epidemiology and Biostatistics,School of Public Health,Fujian Medical University,Fuzhou 350122,China;2.Department of Respiratory Medicine,Fuzhou Pulmonary Hospital,Fuzhou 350008,China;3.Department of Oncology,Union Hospital of Fujian Medical University,Fuzhou 350001,ChinaCorresp
3、onding Author:HE Fei,E-mail:Abstract:Objective To understand the current status of research on lung cancer immunotherapy to provide a reference for further investigation and future topic selection in this field.Methods CiteSpace visualization analysis software was used to analyze 400 Chinese studies
4、 in CNKI and 5 001 English studies in the Web of Science database from 2005 to 2021,with“lung cancer”and“immunotherapy”as keywords.Keyword co-occurrence analysis was performed on 17 English studies of“Lung Cancer”“Immunotherapy”and“Single cell sequencing”in the Web of Science database.Results“Non-sm
5、all cell lung cancer”“immunosuppressants”“PD-L1”“dendritic cells”and“cytokine-induced killer cells”are current research hotspots in lung cancer immunotherapy.Monoclonal antibody drugs including nivolumab,pembrolizumab,atezolizumab,and durvalumab are hotspot drugs.Immunotherapy combined with chemothe
6、rapy as well as PD-L1 expression have become the focus of continuous research.The majority of studies on lung cancer immunotherapy are conducted in the United States,followed by China.Conclusion Lung cancer immunotherapy has gradually become a research hot spot in China.In the future,in-depth resear
7、ch is needed to provide cutting-edge directions for lung cancer immunotherapy.Key words:Lung cancer;Immunotherapy;Single cell sequencing;Visual analysis;CiteSpaceFunding:Medical Innovation Project of Fujian Health Research Talents Training Project(No.2019-CX-33);Fujian Science and Technology Innovat
8、ion Joint Fund Project(No.2019Y9022)Competing interests:The authors declare that they have no competing interests.摘 要:目的 了解目前肺癌免疫治疗领域的研究现状,以期为该领域深入研究和未来选题提供一定参考。方法 CiteSpace可视化分析软件对20052021年中国知网(CNKI)收录的以“肺癌”和“免疫治疗”为关键词的400篇中文文献,以及Web of Science数据库收录的5001篇英文文献进行可视化分析。同时对Web of Science数据库收录的“Lung Can
9、cer”和“Immunotherapy”和“Single cell sequencing”17篇英文文献进行关键词共现分析。结果“非小细胞肺癌”、“免疫抑制剂”、“PD-L1”、“树突状细胞”、“细胞因子诱导的杀伤细胞”等是目前肺癌免疫治疗研究的热点。单抗药物以纳武单抗(Nivolumab)、帕博利珠单抗(Pembrolizumab)、阿特珠单抗(Atezolizumab)和德瓦鲁单抗(Durvalumab)为热点药物。免疫治收稿日期:2022-05-06;修回日期:2022-08-15基金项目:福建省卫生健康科研人才培养项目医学创新课题项目(2019-CX-33);福建省科技创新联合资金项目
10、(2019Y9022)作者单位:1.350122 福州,福建医科大学公共卫生学院流行病学与卫生统计学;2.350008 福州,福州肺科医院呼吸内科;3.350001 福州,福建医科大学附属协和医院肿瘤内科通信作者:何斐(1986-),女,博士,副教授,主要从事肿瘤流行病学及呼吸系统慢性疾病流行病学研究,E-mail: 作者简介:杨淑燕(1997-),女,硕士在读,主要从事肿瘤流行病学研究疗与化疗联合治疗、PD-L1的表达相关的研究也成为持续研究重点。肺癌免疫治疗研究在美国最多,其次为中国。结论 目前我国对肺癌免疫治疗相关研究逐渐成为热点,未来需对当前研究热点进行更加深入的研究,为肺癌免疫治疗提
11、供更为前沿的方向。关键词:肺癌;免疫治疗;单细胞测序;可视化分析;CiteSpace中图分类号:R734.2开放科学(资源服务)标识码(OSID):肿瘤防治研究2023年第50卷第1期 Cancer Res Prev Treat,2023,Vol.50,No.1440 引言肺癌是人类发病率和死亡率最高的恶性肿瘤。目前,肺癌的发病率逐步上升,其病死率在恶性肿瘤中居首位1。肺癌的组织学亚型主要包括两类:非小细胞肺癌(NSCLC)和小细胞肺癌(SCLC)2。SCLC占新诊断的肺癌病例的13%15%,NSCLC占80%85%3。手术切除往往是早期NSCLC的首选治疗方法,期A期NSCLC五年生存率为1
12、4%49%,而B/期的生存率不到5%4。SCLC具有较高的突变负荷,并可能对免疫检查点抑制剂产生反应。免疫治疗作为一种通过重塑肿瘤患者免疫系统以杀灭肿瘤细胞的综合治疗方法,与化疗相结合可增加抗肿瘤免疫,有效改善预后5。在肿瘤的免疫治疗中,常用到免疫组织化学法检测程序性死亡因子配体-1(PD-L1)表达水平、聚合酶链式反应技术检测微卫星稳定性以及单细胞测序(single-cell sequencing,SCS)技术等检测方法。SCS技术是从单细胞水平揭示细胞基因组、转录组或表观遗传变化的技术,从不同角度揭示细胞在不同阶段的功能和特性,可以通过一次建库,测得数百上千个单细胞的信息6。SCS技术能更
13、精准地从分子层面阐释肿瘤发生、发展、转移和耐药的机制,提高肿瘤的诊断效率、预测肿瘤转归并提高个体化治疗水平。鉴 于 此,本 文 检 索 了 中 国 知 网 数 据 库(CNKI)、Web of Science数据库肺癌免疫治疗和SCS的相关文章,以文献计量学分析的方法,提炼肺癌免疫治疗及SCS领域的相关前沿和热点多元的研究结果。1 资料与方法1.1 资料 本研究资料来源于中国知网和Web of Science数据库。在知网中采用主题词的检索方式,主题词为肺癌和免疫治疗,检索时间限制为2005年1月1日2021年3月1日,排除综述、目录、会议通知、产品推广、征文启事等与研究主题不相关的内容,共检
14、索到肺癌免疫治疗中文文献400篇,并以Refwork格式保存。在Web of Science数据库采用主题词的检索方式,主题词为Lung Cancer和Immunotherapy,检索时间限制为20052021年,排除综述、目录、会议通知、产品推广、征文启事等与研究主题不相关的内容,共检索到肺癌免疫治疗英文文献5 001篇,并以纯文本格式保存。在Web of Science数据库采用主题词的检索方式检索,主题词为Lung Cancer、Immunotherapy和Sin-gle cell sequencing”,检索时间限制为20052021年,排除条件同上,共检索到肺癌免疫治疗英文文献17篇
15、,并以纯文本格式保存。1.2 研究方法 将知网上导出的Refworks格式文献进行格式转化后导入CiteSpace5.7.R2,Web of Science上导出的纯文本格式文献导入CiteSpace5.7.R2。参数设置中时间跨度从2005年至2021年,每1年为一个时间切片,分别对纳入的中文文献和英文文献进行相关分析,对肺癌免疫治疗以及SCS在肺癌免疫治疗中的应用相关文献绘制知识图谱,对该领域的研究现状、研究热点及研究趋势进行系统梳理,形成可视化分析。根据结果分析与讨论提出未来的研究方向。1.2.1 知网数据库对检索到的400篇文章采用 CiteSpace5.7.R2软件进行关键词分析,总
16、结中文文章的研究热点。1.2.2 Web of Science核心集数据库对检索到的5 001篇肺癌免疫治疗文章采用CiteSpace5.7.R2软件进行文献可视化分析。1.2.3 Web of Science核心集数据库对检索到的17篇SCS技术在肺癌免疫治疗文章采用 CiteSpace5.7.R2软件进行文献可视化分析。(1)节点类型:根据需要分别对所选文献的国家、机构、关键词进行共现分析,生成共现(Co-occurrence)分析图谱;对来自Web of Sci-ence核心集数据库的文献进行共被引分析,生成共被引(Co-citation)分析图谱;(2)爆发(Burst)检测:即突发主
17、题检测,用于发现研究的热点词汇;(3)分析中应用可视化图谱标识的解读:在CiteSpace绘制的图谱中,图中的环形部分称为引文年轮(Citation tree-rings),它代表该文献的引文历史。引文年轮最中心部分的颜色代表该文献的发表年份;节点半径的大小在作者合作网络、机构合作网络中表示发文量的多少,在关键词共现网络中表示关键词的出现频次。2 结果2.1 中国知网肺癌免疫治疗中文文章的研究热点2.1.1 关键词共现分析 本研究梳理出高频次与高中心性的关键词,见表1。通过分析关键词共现图谱,设置最低频次为19,最低中心性为0.01。2.1.2 关键词聚类分析 为更进一步客观反映肺肿瘤防治研究
18、2023年第50卷第1期 Cancer Res Prev Treat,2023,Vol.50,No.145癌免疫治疗发展的研究方向,以对数似然率(log-likelihood ratio,LLR)为聚类方法,根据覆盖度和唯一性选择最佳的聚类标签,从而得到13个聚类模块,模块化Q值=0.5554,平均轮廓值0.6624,聚类有效,各聚类成员一致性高,见表2。目前我国肺癌免疫治疗的研究热点主要是肺癌、树突状细胞以及与化疗的联合治疗、放射免疫治疗、免疫检查点抑制剂几个方面。2.1.3 关键词爆发分析 关键词突变分析发现13个爆发关键词:(1)2005年,肺肿瘤、过继免疫治疗、肺癌为初期研究热点的爆发
19、关键词;(2)20072014年,树突状细胞、细胞因子诱导的杀伤细胞、CIK细胞、杀伤细胞、小细胞肺癌为第二阶段研究热点的爆发关键词;(3)2017年至今,PD-L1、肺腺癌、免疫检查点抑制剂、不良反应和非小细胞肺癌为第三阶段研究热点的爆发关键词,见图1。2.2 Web of Science数据库肺癌免疫治疗英文文章的研究热点2.2.1 文献共被引分析 合成后的网络中共计含有1 426个共被引文献,有7 157条引文关联线,密度为0.007。高被引前10位的文章内容主要集中在免疫检查点抑制剂,包括PD-1抑制剂和PD-L1抑制剂;重点使用药物为纳武单抗(Nivolumab)、帕博利珠单抗(Pe
20、mbrolizumab)、阿特珠单抗(Atezoli-zumab)和德瓦鲁单抗(Durvalumab)7-16,而这些药物现成为目前国际肺癌免疫治疗的主要药物。从共被引次数上来看,文献7是目前最被国际同行认可的肺癌免疫治疗领域的SCI文章,见表3。2.2.2 关键词共现分析 对纳入的5 001篇英文文章的全部关键词进行共现分析,得到关键词节点906个,词语间连线8 579个,密度为0.0209。得到排名前十的关键词,见表4。进一步分析肺癌免疫治疗的研究情况,可以看出目前肺癌的免疫治疗热点主要集中在单抗药物方面的治疗。免疫检查点抑制剂和相关生物标志物是免疫治疗的重要方面,常用的免疫药物有Nivo
21、lumab和Pembroli-zumab。2.2.3 关键词聚类分析 运用LLR算法对关键词进行聚类,共得到7个聚类,见表5。可知,国外对肺癌免疫治疗的研究除相关因素分析外,目前肺癌免疫治疗的研究热点主要是树突状细胞、免疫检查点抑制剂、免疫治疗后的不良反应、细胞因子诱导的杀伤细胞和肿瘤生物标志物。2.2.4 关键词突变分析 关键词突变分析发现共237个爆发关键词:(1)2009年开始,树突状细胞、疫苗、免疫反应、基因治疗等为初期研究热点的爆发关键词;(2)20162019年,抗PD-1、抗PD-L1、免疫细胞、免疫治疗等为第二阶段研究热点的爆发关键词;(3)20192021年,奥西替表1 中国
22、知网中肺癌免疫治疗前十位关键词Table 1 Top ten keywords of lung cancer immunotherapy in CNKIKey wordsFrequencyCentrality免疫治疗1600.30非小细胞肺癌1550.48肺癌890.45肺肿瘤540.20树突状细胞460.22化疗400.14细胞因子诱导的杀伤细胞360.17PD-L1230.12临床疗效220.01小细胞肺癌190.06表2 中国知网中肺癌免疫治疗聚类分析情况列表Table 2 List of cluster analysis of lung cancer immunotherapy in
23、CNKICluster numberCluster labels Cluster profile(S)#0肺癌0.752#1PD-10.905#2循环肿瘤细胞0.786#3树突状细胞0.811#4免疫检查点抑制剂0.683#5放射免疫治疗0.811#6肺肿瘤0.790#7流式细胞术0.827#8人工智能0.844#9NK细胞0.919#10Braf0.945#11支持向量机0.996#12支持向量机0.995图1 20052021年中国知网排名前13的肺癌免疫治疗突现关键词Figure 1 Top 13 keywords with the strongest citation bursts o
24、f lung cancer immunotherapy in CNKI from 2005 to 2021肿瘤防治研究2023年第50卷第1期 Cancer Res Prev Treat,2023,Vol.50,No.146尼、免疫检查点抑制剂、PD-L1表达、不良反应等为第三阶段研究热点的爆发关键词,见图2。可知早期对肺癌免疫治疗主要集中在疫苗、基因治疗等,属于探索阶段。2016年左右开始对肺癌免疫单抗药物进行相关研究,并注重抗体药物对肺癌患者的安全疗效,以及临床反应。自2019年开始对免疫检查点抑制剂、PD-L1表达、不良反应等方面进行研究,并持续至今。可见该研究方向已逐渐成为主流,研究内
25、容也在逐渐具体深入,有望持续作为研究热点,引领肺癌免疫治疗研究领域进展。2.2.5 肺癌免疫治疗在Web of Science数据库英文表3 纳入的Web of Science英文肺癌免疫治疗文章被引次数最多的10篇文献Table 3 Top 10 most cited English articles on lung cancer immunotherapy in the Web of Science databaseAuthorsYear of publicationCo-citation frequencyStudy typeImmunotherapy drugsHighlightsBo
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