楊淑燕，莊金滿，劉宇航，朱金秀，林夢心，何斐

0 引言

肺癌是人類發(fā)病率和死亡率最高的惡性腫瘤。目前，肺癌的發(fā)病率逐步上升，其病死率在惡性腫瘤中居首位[1]。肺癌的組織學(xué)亞型主要包括兩類：非小細胞肺癌（NSCLC）和小細胞肺癌（SCLC）[2]。SCLC占新診斷的肺癌病例的13%～15%，NSCLC占80%～85%[3]。手術(shù)切除往往是早期NSCLC的首選治療方法，Ⅰ期～ⅢA期NSCLC五年生存率為14%～49%，而ⅢB/Ⅳ期的生存率不到5%[4]。SCLC具有較高的突變負荷，并可能對免疫檢查點抑制劑產(chǎn)生反應(yīng)。免疫治療作為一種通過重塑腫瘤患者免疫系統(tǒng)以殺滅腫瘤細胞的綜合治療方法，與化療相結(jié)合可增加抗腫瘤免疫，有效改善預(yù)后[5]。

在腫瘤的免疫治療中，常用到免疫組織化學(xué)法檢測程序性死亡因子配體-1（PD-L1）表達水平、聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)技術(shù)檢測微衛(wèi)星穩(wěn)定性以及單細胞測序（single-cell sequencing,SCS）技術(shù)等檢測方法。SCS技術(shù)是從單細胞水平揭示細胞基因組、轉(zhuǎn)錄組或表觀遺傳變化的技術(shù)，從不同角度揭示細胞在不同階段的功能和特性，可以通過一次建庫，測得數(shù)百上千個單細胞的信息[6]。SCS技術(shù)能更精準(zhǔn)地從分子層面闡釋腫瘤發(fā)生、發(fā)展、轉(zhuǎn)移和耐藥的機制，提高腫瘤的診斷效率、預(yù)測腫瘤轉(zhuǎn)歸并提高個體化治療水平。

鑒于此，本文檢索了中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫（CNKI）、Web of Science數(shù)據(jù)庫肺癌免疫治療和SCS的相關(guān)文章，以文獻計量學(xué)分析的方法，提煉肺癌免疫治療及SCS領(lǐng)域的相關(guān)前沿和熱點多元的研究結(jié)果。

1 資料與方法

1.1 資料

本研究資料來源于中國知網(wǎng)和Web of Science數(shù)據(jù)庫。在知網(wǎng)中采用主題詞的檢索方式，主題詞為肺癌和免疫治療，檢索時間限制為2005年1月1日—2021年3月1日，排除綜述、目錄、會議通知、產(chǎn)品推廣、征文啟事等與研究主題不相關(guān)的內(nèi)容，共檢索到肺癌免疫治療中文文獻400篇，并以Refwork格式保存。在Web of Science數(shù)據(jù)庫采用主題詞的檢索方式，主題詞為Lung Cancer和Immunotherapy，檢索時間限制為2005—2021年，排除綜述、目錄、會議通知、產(chǎn)品推廣、征文啟事等與研究主題不相關(guān)的內(nèi)容，共檢索到肺癌免疫治療英文文獻5 001篇，并以純文本格式保存。在Web of Science數(shù)據(jù)庫采用主題詞的檢索方式檢索，主題詞為Lung Cancer、Immunotherapy和Single cell sequencing”，檢索時間限制為2005—2021年，排除條件同上，共檢索到肺癌免疫治療英文文獻17篇，并以純文本格式保存。

1.2 研究方法

將知網(wǎng)上導(dǎo)出的Refworks格式文獻進行格式轉(zhuǎn)化后導(dǎo)入CiteSpace5.7.R2，Web of Science上導(dǎo)出的純文本格式文獻導(dǎo)入CiteSpace5.7.R2。參數(shù)設(shè)置中時間跨度從2005年至2021年，每1年為一個時間切片，分別對納入的中文文獻和英文文獻進行相關(guān)分析，對肺癌免疫治療以及SCS在肺癌免疫治療中的應(yīng)用相關(guān)文獻繪制知識圖譜，對該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、研究熱點及研究趨勢進行系統(tǒng)梳理，形成可視化分析。根據(jù)結(jié)果分析與討論提出未來的研究方向。

1.2.1 知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫對檢索到的400篇文章采用CiteSpace5.7.R2軟件進行關(guān)鍵詞分析，總結(jié)中文文章的研究熱點。

1.2.2 Web of Science核心集數(shù)據(jù)庫對檢索到的5 001篇肺癌免疫治療文章采用CiteSpace5.7.R2軟件進行文獻可視化分析。

1.2.3 Web of Science核心集數(shù)據(jù)庫對檢索到的17 篇SCS 技術(shù)在肺癌免疫治療文章采用CiteSpace5.7.R2軟件進行文獻可視化分析。

（1）節(jié)點類型：根據(jù)需要分別對所選文獻的國家、機構(gòu)、關(guān)鍵詞進行共現(xiàn)分析，生成共現(xiàn)（Co-occurrence）分析圖譜；對來自Web of Science核心集數(shù)據(jù)庫的文獻進行共被引分析，生成共被引（Co-citation）分析圖譜；（2）爆發(fā)（Burst）檢測：即突發(fā)主題檢測，用于發(fā)現(xiàn)研究的熱點詞匯；（3）分析中應(yīng)用可視化圖譜標(biāo)識的解讀：在CiteSpace繪制的圖譜中，圖中的環(huán)形部分稱為引文年輪（Citation tree-rings），它代表該文獻的引文歷史。引文年輪最中心部分的顏色代表該文獻的發(fā)表年份；節(jié)點半徑的大小在作者合作網(wǎng)絡(luò)、機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)中表示發(fā)文量的多少，在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中表示關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次。

2 結(jié)果

2.1 中國知網(wǎng)肺癌免疫治療中文文章的研究熱點

2.1.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析 本研究梳理出高頻次與高中心性的關(guān)鍵詞，見表1。通過分析關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，設(shè)置最低頻次為19，最低中心性為0.01。

表1 中國知網(wǎng)中肺癌免疫治療前十位關(guān)鍵詞Table 1 Top ten keywords of lung cancer immunotherapy in CNKI

2.1.2 關(guān)鍵詞聚類分析 為更進一步客觀反映肺癌免疫治療發(fā)展的研究方向，以對數(shù)似然率（loglikelihood ratio,LLR）為聚類方法，根據(jù)覆蓋度和唯一性選擇最佳的聚類標(biāo)簽，從而得到13個聚類模塊，模塊化Q值=0.5554，平均輪廓值0.6624，聚類有效，各聚類成員一致性高，見表2。目前我國肺癌免疫治療的研究熱點主要是肺癌、樹突狀細胞以及與化療的聯(lián)合治療、放射免疫治療、免疫檢查點抑制劑幾個方面。

表2 中國知網(wǎng)中肺癌免疫治療聚類分析情況列表Table 2 List of cluster analysis of lung cancer immunotherapy in CNKI

2.1.3 關(guān)鍵詞爆發(fā)分析 關(guān)鍵詞突變分析發(fā)現(xiàn)13個爆發(fā)關(guān)鍵詞：（1）2005年，肺腫瘤、過繼免疫治療、肺癌為初期研究熱點的爆發(fā)關(guān)鍵詞；（2）2007—2014年，樹突狀細胞、細胞因子誘導(dǎo)的殺傷細胞、CIK細胞、殺傷細胞、小細胞肺癌為第二階段研究熱點的爆發(fā)關(guān)鍵詞；（3）2017年至今，PD-L1、肺腺癌、免疫檢查點抑制劑、不良反應(yīng)和非小細胞肺癌為第三階段研究熱點的爆發(fā)關(guān)鍵詞，見圖1。

圖1 2005—2021年中國知網(wǎng)排名前13的肺癌免疫治療突現(xiàn)關(guān)鍵詞Figure 1 Top 13 keywords with the strongest citation bursts of lung cancer immunotherapy in CNKI from 2005 to 2021

2.2 Web of Science數(shù)據(jù)庫肺癌免疫治療英文文章的研究熱點

2.2.1 文獻共被引分析 合成后的網(wǎng)絡(luò)中共計含有1 426個共被引文獻，有7 157條引文關(guān)聯(lián)線，密度為0.007。高被引前10位的文章內(nèi)容主要集中在免疫檢查點抑制劑，包括PD-1抑制劑和PD-L1抑制劑；重點使用藥物為納武單抗（Nivolumab）、帕博利珠單抗（Pembrolizumab）、阿特珠單抗（Atezolizumab）和德瓦魯單抗（Durvalumab）[7-16]，而這些藥物現(xiàn)成為目前國際肺癌免疫治療的主要藥物。從共被引次數(shù)上來看，文獻[7]是目前最被國際同行認可的肺癌免疫治療領(lǐng)域的SCI文章，見表3。

表3 納入的Web of Science英文肺癌免疫治療文章被引次數(shù)最多的10篇文獻Table 3 Top 10 most cited English articles on lung cancer immunotherapy in the Web of Science database

2.2.2 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析 對納入的5 001篇英文文章的全部關(guān)鍵詞進行共現(xiàn)分析，得到關(guān)鍵詞節(jié)點906個，詞語間連線8 579個，密度為0.0209。得到排名前十的關(guān)鍵詞，見表4。進一步分析肺癌免疫治療的研究情況，可以看出目前肺癌的免疫治療熱點主要集中在單抗藥物方面的治療。免疫檢查點抑制劑和相關(guān)生物標(biāo)志物是免疫治療的重要方面，常用的免疫藥物有Nivolumab和Pembrolizumab。

表4 納入的Web of Science數(shù)據(jù)庫中英文肺癌免疫治療文章出現(xiàn)的前十位關(guān)鍵詞Table 4 Top 10 keywords in English articles on lung cancer immunotherapy in the Web of Science database

2.2.3 關(guān)鍵詞聚類分析 運用LLR算法對關(guān)鍵詞進行聚類，共得到7個聚類，見表5。可知，國外對肺癌免疫治療的研究除相關(guān)因素分析外，目前肺癌免疫治療的研究熱點主要是樹突狀細胞、免疫檢查點抑制劑、免疫治療后的不良反應(yīng)、細胞因子誘導(dǎo)的殺傷細胞和腫瘤生物標(biāo)志物。

表5 納入的Web of Science數(shù)據(jù)庫中英文肺癌免疫治療文章關(guān)鍵詞聚類信息Table 5 Keyword clustering information of English articles on lung cancer immunotherapy in the Web of Science database

2.2.4 關(guān)鍵詞突變分析 關(guān)鍵詞突變分析發(fā)現(xiàn)共237個爆發(fā)關(guān)鍵詞：（1）2009年開始，樹突狀細胞、疫苗、免疫反應(yīng)、基因治療等為初期研究熱點的爆發(fā)關(guān)鍵詞；（2）2016—2019年，抗PD-1、抗PD-L1、免疫細胞、免疫治療等為第二階段研究熱點的爆發(fā)關(guān)鍵詞；（3）2019—2021年，奧西替尼、免疫檢查點抑制劑、PD-L1表達、不良反應(yīng)等為第三階段研究熱點的爆發(fā)關(guān)鍵詞，見圖2?？芍缙趯Ψ伟┟庖咧委熤饕性谝呙?、基因治療等，屬于探索階段。2016年左右開始對肺癌免疫單抗藥物進行相關(guān)研究，并注重抗體藥物對肺癌患者的安全療效，以及臨床反應(yīng)。自2019年開始對免疫檢查點抑制劑、PD-L1表達、不良反應(yīng)等方面進行研究，并持續(xù)至今?？梢娫撗芯糠较蛞阎饾u成為主流，研究內(nèi)容也在逐漸具體深入，有望持續(xù)作為研究熱點，引領(lǐng)肺癌免疫治療研究領(lǐng)域進展。

圖2 2005—2021年Web of Science排名前237的肺癌免疫治療突現(xiàn)關(guān)鍵詞Figure 2 Top 237 keywords with the strongest citation bursts of articles on lung cancer immunotherapy in the Web of Science database from 2005 to 2021

2.2.5 肺癌免疫治療在Web of Science數(shù)據(jù)庫英文文章來源的權(quán)威機構(gòu)、權(quán)威國家和地區(qū) 權(quán)威機構(gòu)排名前5位的分別是美國德克薩斯大學(xué)安德森癌癥中心202篇，美國斯隆凱特森癌癥研究中心143篇，美國國際癌癥研究所和哈佛醫(yī)學(xué)院均為117篇，中山大學(xué)97篇，丹娜-法伯癌癥研究院94篇，見圖3。權(quán)威國家和地區(qū)排名前5位的分別是美國1 968篇，中國1 501篇，日本514篇，德國385篇，法國382篇，見圖4。

圖3 納入的Web of Science英文肺癌免疫治療文章的機構(gòu)合作圖譜Figure 3 Institutional cooperation map of English articles on lung cancer immunotherapy in the Web of Science database

圖4 納入的Web of Science英文肺癌免疫治療文章的國家和地區(qū)圖Figure 4 Country and region map of English articles on lung cancer immunotherapy in the Web of Science database

2.3 單細胞測序技術(shù)在肺癌免疫治療中的研究

關(guān)鍵詞熱點分析：對納入的17篇關(guān)于單細胞測序在肺癌免疫治療中的應(yīng)用的英文文章關(guān)鍵詞進行共現(xiàn)分析，得到關(guān)鍵詞節(jié)點71個，詞語間連線128個，密度為0.0515，見圖5。得到排名前十的關(guān)鍵詞，根據(jù)中心性值在知識圖譜網(wǎng)絡(luò)中起連接作用大小的度量，中心性值越大，說明在各節(jié)點間聯(lián)系越密切，起到樞紐作用，一般認為中心性值≥0.1為該網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點。結(jié)果顯示，“expression”為中心性最高的關(guān)鍵詞，見表6。

表6 單細胞測序技術(shù)在肺癌免疫治療中的關(guān)鍵詞Table 6 Keywords of single-cell sequencing technology in lung cancer immunotherapy

圖5 單細胞測序技術(shù)在肺癌免疫治療中的關(guān)鍵詞圖譜Figure 5 Keyword map of single-cell sequencing technology in lung cancer immunotherapy

3 討論

本文分別從CNKI、Web of Science數(shù)據(jù)庫以“肺癌和免疫治療”為主題，檢索到400篇中文文獻以及5 001篇英文文獻；此外，在Web of Science數(shù)據(jù)庫以“單細胞測序、肺癌、免疫治療”為主題，檢索到17篇英文文獻，再將知識圖譜可視化分析和文獻計量法相結(jié)合，應(yīng)用CiteSpace5.7.R2軟件分析并明確了作者、機構(gòu)、研究方向與研究熱點等文獻特征。

3.1 國內(nèi)肺癌免疫治療領(lǐng)域研究現(xiàn)狀

關(guān)鍵詞是學(xué)術(shù)文獻的高度概括和凝練，能夠大致反映文章的核心研究內(nèi)容與價值。對知網(wǎng)中檢索的文獻進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析顯示：NSCLC的免疫治療和細胞免疫療法方面是研究的熱點。關(guān)鍵詞突變分析顯示研究方向由早期對肺腫瘤、肺癌相關(guān)的過繼免疫治療轉(zhuǎn)變?yōu)镻D-L1相關(guān)免疫檢查點抑制劑在NSCLC的治療和出現(xiàn)的不良反應(yīng)為主要的研究熱點。以上關(guān)鍵詞概括由于只納入了知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫的中文文獻，尚不能代表國內(nèi)免疫治療的整體研究現(xiàn)狀。另有研究表明，化療聯(lián)合CIK細胞治療能顯著提高不同階段NSCLC患者臨床療效、延長生存期、提高近期生存質(zhì)量，尤其對晚期患者的療效更佳[17]。目前，臨床中應(yīng)用較廣的免疫檢查點抑制劑通常有兩類，一類是PD-1抑制劑（Nivolumab和Pembrolizumab），一類是PD-L1抑制劑（Atezolizumab和Durvalumab）[18-19]。現(xiàn)Pembrolizumab單藥或聯(lián)合化療可用于一線治療肺癌。Nivolumab單藥可用于二線治療晚期NSCLC，而一線治療現(xiàn)尚無明確研究證實其療效[20]。2016年，Atezolizumab被美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）批準(zhǔn)用于二線治療晚期NSCLC[21]，而Durvalumab被批準(zhǔn)用于治療局部不可切除的Ⅲ期NSCLC。通過可視化分析，對肺癌免疫治療的深入研究和未來研究方向有一定參考意義。

3.2 國外肺癌免疫治療領(lǐng)域研究現(xiàn)狀

目前，肺癌的治療已經(jīng)進入精準(zhǔn)分層治療時代[22]。免疫治療尤其集中在免疫檢查點抑制劑的應(yīng)用。通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜可以得知，免疫治療與化療聯(lián)合治療、PD-L1的表達、樹突狀細胞相關(guān)的研究也成為持續(xù)研究重點。基于新抗原的樹突狀細胞疫苗在某些惡性腫瘤的治療中具有顯著作用，是一種很有前景的治療方式[23]。免疫治療后的不良反應(yīng)也成為重點關(guān)注方面，表明目前也十分注重抗體藥物對肺癌患者的安全療效以及臨床反應(yīng)。關(guān)鍵詞爆發(fā)圖譜分析顯示，自2019年開始，免疫檢查點抑制劑、PD-L1表達等方面研究成為熱點，并持續(xù)至今，已逐漸成為主流。權(quán)威機構(gòu)和國家地區(qū)可視化分析發(fā)現(xiàn)，目前對于肺癌免疫治療研究機構(gòu)最多的為美國，其次為中國，可見目前國內(nèi)外對于肺癌免疫治療正在進行深入研究。

3.3 單細胞測序技術(shù)在肺癌免疫中的應(yīng)用

腫瘤細胞的異質(zhì)性是腫瘤研究和診斷治療中亟待解決的關(guān)鍵問題，對此，SCS技術(shù)是一種理想的方法[24]。通過SCS技術(shù)獲取特定階段的單個腫瘤細胞的動態(tài)基因組、轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)以及細胞表觀遺傳信息，并構(gòu)建與腫瘤發(fā)生、發(fā)展和轉(zhuǎn)移以及產(chǎn)生耐藥性等機制相關(guān)的遺傳圖譜[25]。有研究證明，免疫治療后可能出現(xiàn)非典型反應(yīng)模式，包括超進展、假性進展和延遲應(yīng)答，這在常規(guī)細胞毒性抗腫瘤治療中沒有觀察到[26-27]，而通過SCS技術(shù)可用于識別新輔助免疫化療后的確切浸潤細胞圖譜，揭示CD8+T細胞和CD14+、CD16+單核細胞之間可能的相互作用。有研究發(fā)現(xiàn)，腫瘤免疫微環(huán)境對肺癌的發(fā)展有很大影響，表明不同類型免疫細胞的浸潤可能是新的診斷和判斷預(yù)后的生物標(biāo)志物的來源[28-29]。通過SCS技術(shù)分析肺癌免疫細胞浸潤特征及相關(guān)標(biāo)志基因[30]。在肺癌患者中以高分辨率表征了他們的T細胞景觀[31]，表征腫瘤內(nèi)免疫反應(yīng)相關(guān)基因的異質(zhì)性，并以此證明它們對免疫治療療效的潛在影響[32]，將有助于推進肺癌免疫治療。

了解免疫檢查點阻斷后T細胞的功能狀態(tài)和克隆動態(tài)對改善肺癌的治療策略也是有價值的。通過肺癌患者在啟動PD-1阻斷前后的外周T細胞進行Smart-seq2單細胞RNA測序（single cell RNA sequencing,scRNA-seq）分析，并監(jiān)測它們在免疫治療過程中的動力學(xué)[33]。基于相應(yīng)的scRNA-seq和基因表達數(shù)據(jù)，鑒定差異表達的配體-受體對，并進行系統(tǒng)分析，從而提高我們對腫瘤微環(huán)境促進癌癥進展的潛在機制的理解，并有助于確定未來免疫治療的潛在靶點[34]。

3.4 小結(jié)

通過肺癌免疫治療研究文獻的可視化分析，可以了解到肺癌治療方案的轉(zhuǎn)變趨勢，較為直觀地反映了肺癌免疫治療的研究熱點，與此同時，還了解到目前肺癌免疫治療研究領(lǐng)域的現(xiàn)狀以及出現(xiàn)的相關(guān)問題。但本文也有不足之處，在中文數(shù)據(jù)庫分析中，只選取了來自中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫收錄的中文文章，因此，尚不能代表國內(nèi)免疫治療的整體研究現(xiàn)狀。在英文數(shù)據(jù)庫分析中，限于CiteSpace軟件自身的約束，只分析研究了Web of Science數(shù)據(jù)庫收錄的相關(guān)文章，而國外其他的數(shù)據(jù)庫，如PubMed等未進行檢索分析，就目前所能收集的信息及相關(guān)分析尚不能代表所有肺癌免疫治療領(lǐng)域的國際信息。另外，本研究未對期刊共被引圖譜、基金資助等全部共現(xiàn)進行分析，也限于CiteSpace軟件自身的約束，不能對中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫的文獻做共被引分析，后續(xù)需要研究人員結(jié)合主題動態(tài)變化規(guī)律及具體的實踐需求對研究結(jié)果進行完善與更新。

綜上所述，通過CiteSpace軟件對肺癌免疫治療研究的相關(guān)文獻進行分析，直觀展現(xiàn)出目前該領(lǐng)域研究的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢。目前，關(guān)于肺癌的免疫治療研究主要集中在免疫抑制劑相關(guān)的研究，而樹突狀細胞等細胞免疫治療也正在成為深入研究方向。本文對肺癌免疫治療研究進行了系統(tǒng)的可視化分析，以期為該領(lǐng)域的深入研究和未來選題提供一定的參考。