基于CiteSpace的肺癌免疫治療研究的可視化分析

楊淑燕，莊金滿，劉宇航，朱金秀，林夢(mèng)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(xì)胞肺癌（NSCLC）和小細(xì)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(fù)荷，并可能對(duì)免疫檢查點(diǎn)抑制劑產(chǎn)生反應(yīng)。免疫治療作為一種通過(guò)重塑腫瘤患者免疫系統(tǒng)以殺滅腫瘤細(xì)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(cè)程序性死亡因子配體-1（PD-L1）表達(dá)水平、聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)技術(shù)檢測(cè)微衛(wèi)星穩(wěn)定性以及單細(xì)胞測(cè)序（single-cell sequencing,SCS）技術(shù)等檢測(cè)方法。SCS技術(shù)是從單細(xì)胞水平揭示細(xì)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(xì)胞在不同階段的功能和特性，可以通過(guò)一次建庫(kù)，測(cè)得數(shù)百上千個(gè)單細(xì)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(jī)制，提高腫瘤的診斷效率、預(yù)測(cè)腫瘤轉(zhuǎn)歸并提高個(gè)體化治療水平。

鑒于此，本文檢索了中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)（CNKI）、Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)肺癌免疫治療和SCS的相關(guān)文章，以文獻(xiàn)計(jì)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(diǎn)多元的研究結(jié)果。

1 資料與方法

1.1 資料

本研究資料來(lái)源于中國(guó)知網(wǎng)和Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)。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(shí)間限制為2005年1月1日—2021年3月1日，排除綜述、目錄、會(huì)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(xiàn)400篇，并以Refwork格式保存。在Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)采用主題詞的檢索方式，主題詞為L(zhǎng)ung Cancer和Immunotherapy，檢索時(shí)間限制為2005—2021年，排除綜述、目錄、會(huì)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(xiàn)5 001篇，并以純文本格式保存。在Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)采用主題詞的檢索方式檢索，主題詞為L(zhǎng)ung Cancer、Immunotherapy和Single cell sequencing”，檢索時(shí)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(xiàn)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(xiàn)進(jìn)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(xiàn)導(dǎo)入CiteSpace5.7.R2。參數(shù)設(shè)置中時(shí)間跨度從2005年至2021年，每1年為一個(gè)時(shí)間切片，分別對(duì)納入的中文文獻(xiàn)和英文文獻(xiàn)進(jìn)行相關(guān)分析，對(duì)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(xiàn)繪制知識(shí)圖譜，對(duì)該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)及研究趨勢(shì)進(jìn)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(lái)的研究方向。

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

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

1.2.3 Web of Science核心集數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)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(jìn)行文獻(xiàn)可視化分析。

（1）節(jié)點(diǎn)類型：根據(jù)需要分別對(duì)所選文獻(xiàn)的國(guó)家、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)分析，生成共現(xiàn)（Co-occurrence）分析圖譜；對(duì)來(lái)自Web of Science核心集數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn)進(jìn)行共被引分析，生成共被引（Co-citation）分析圖譜；（2）爆發(fā)（Burst）檢測(cè)：即突發(fā)主題檢測(cè)，用于發(fā)現(xiàn)研究的熱點(diǎn)詞匯；（3）分析中應(yīng)用可視化圖譜標(biāo)識(shí)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(xiàn)的引文歷史。引文年輪最中心部分的顏色代表該文獻(xiàn)的發(fā)表年份；節(jié)點(diǎn)半徑的大小在作者合作網(wǎng)絡(luò)、機(jī)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(guó)知網(wǎng)肺癌免疫治療中文文章的研究熱點(diǎn)

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(guò)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(guó)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(jìn)一步客觀反映肺癌免疫治療發(fā)展的研究方向，以對(duì)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(gè)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(guó)肺癌免疫治療的研究熱點(diǎn)主要是肺癌、樹突狀細(xì)胞以及與化療的聯(lián)合治療、放射免疫治療、免疫檢查點(diǎn)抑制劑幾個(gè)方面。

表2 中國(guó)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(gè)爆發(fā)關(guān)鍵詞：（1）2005年，肺腫瘤、過(guò)繼免疫治療、肺癌為初期研究熱點(diǎn)的爆發(fā)關(guān)鍵詞；（2）2007—2014年，樹突狀細(xì)胞、細(xì)胞因子誘導(dǎo)的殺傷細(xì)胞、CIK細(xì)胞、殺傷細(xì)胞、小細(xì)胞肺癌為第二階段研究熱點(diǎn)的爆發(fā)關(guān)鍵詞；（3）2017年至今，PD-L1、肺腺癌、免疫檢查點(diǎn)抑制劑、不良反應(yīng)和非小細(xì)胞肺癌為第三階段研究熱點(diǎn)的爆發(fā)關(guān)鍵詞，見圖1。

圖1 2005—2021年中國(guó)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(kù)肺癌免疫治療英文文章的研究熱點(diǎn)

2.2.1 文獻(xiàn)共被引分析 合成后的網(wǎng)絡(luò)中共計(jì)含有1 426個(gè)共被引文獻(xiàn)，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(diǎn)抑制劑，包括PD-1抑制劑和PD-L1抑制劑；重點(diǎn)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(guó)際肺癌免疫治療的主要藥物。從共被引次數(shù)上來(lái)看，文獻(xiàn)[7]是目前最被國(guó)際同行認(rèn)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(xiàn)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(duì)納入的5 001篇英文文章的全部關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)分析，得到關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)906個(gè)，詞語(yǔ)間連線8 579個(gè)，密度為0.0209。得到排名前十的關(guān)鍵詞，見表4。進(jìn)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(diǎn)主要集中在單抗藥物方面的治療。免疫檢查點(diǎn)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(kù)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(yùn)用LLR算法對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類，共得到7個(gè)聚類，見表5?？芍瑖?guó)外對(duì)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(diǎn)主要是樹突狀細(xì)胞、免疫檢查點(diǎn)抑制劑、免疫治療后的不良反應(yīng)、細(xì)胞因子誘導(dǎo)的殺傷細(xì)胞和腫瘤生物標(biāo)志物。

表5 納入的Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)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(gè)爆發(fā)關(guān)鍵詞：（1）2009年開始，樹突狀細(xì)胞、疫苗、免疫反應(yīng)、基因治療等為初期研究熱點(diǎn)的爆發(fā)關(guān)鍵詞；（2）2016—2019年，抗PD-1、抗PD-L1、免疫細(xì)胞、免疫治療等為第二階段研究熱點(diǎn)的爆發(fā)關(guān)鍵詞；（3）2019—2021年，奧西替尼、免疫檢查點(diǎn)抑制劑、PD-L1表達(dá)、不良反應(yīng)等為第三階段研究熱點(diǎn)的爆發(fā)關(guān)鍵詞，見圖2?？芍缙趯?duì)肺癌免疫治療主要集中在疫苗、基因治療等，屬于探索階段。2016年左右開始對(duì)肺癌免疫單抗藥物進(jìn)行相關(guān)研究，并注重抗體藥物對(duì)肺癌患者的安全療效，以及臨床反應(yīng)。自2019年開始對(duì)免疫檢查點(diǎn)抑制劑、PD-L1表達(dá)、不良反應(yīng)等方面進(jìn)行研究，并持續(xù)至今。可見該研究方向已逐漸成為主流，研究?jī)?nèi)容也在逐漸具體深入，有望持續(xù)作為研究熱點(diǎn)，引領(lǐng)肺癌免疫治療研究領(lǐng)域進(jìn)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(kù)英文文章來(lái)源的權(quán)威機(jī)構(gòu)、權(quán)威國(guó)家和地區(qū) 權(quán)威機(jī)構(gòu)排名前5位的分別是美國(guó)德克薩斯大學(xué)安德森癌癥中心202篇，美國(guó)斯隆凱特森癌癥研究中心143篇，美國(guó)國(guó)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(guó)家和地區(qū)排名前5位的分別是美國(guó)1 968篇，中國(guó)1 501篇，日本514篇，德國(guó)385篇，法國(guó)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(jī)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(guó)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(xì)胞測(cè)序技術(shù)在肺癌免疫治療中的研究

關(guān)鍵詞熱點(diǎn)分析：對(duì)納入的17篇關(guān)于單細(xì)胞測(cè)序在肺癌免疫治療中的應(yīng)用的英文文章關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)分析，得到關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)71個(gè)，詞語(yǔ)間連線128個(gè)，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(shí)圖譜網(wǎng)絡(luò)中起連接作用大小的度量，中心性值越大，說(shuō)明在各節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系越密切，起到樞紐作用，一般認(rèn)為中心性值≥0.1為該網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點(diǎn)。結(jié)果顯示，“expression”為中心性最高的關(guān)鍵詞，見表6。

表6 單細(xì)胞測(cè)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(xì)胞測(cè)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(kù)以“肺癌和免疫治療”為主題，檢索到400篇中文文獻(xiàn)以及5 001篇英文文獻(xiàn)；此外，在Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)以“單細(xì)胞測(cè)序、肺癌、免疫治療”為主題，檢索到17篇英文文獻(xiàn)，再將知識(shí)圖譜可視化分析和文獻(xiàn)計(jì)量法相結(jié)合，應(yīng)用CiteSpace5.7.R2軟件分析并明確了作者、機(jī)構(gòu)、研究方向與研究熱點(diǎn)等文獻(xiàn)特征。

3.1 國(guó)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(xiàn)的高度概括和凝練，能夠大致反映文章的核心研究?jī)?nèi)容與價(jià)值。對(duì)知網(wǎng)中檢索的文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析顯示：NSCLC的免疫治療和細(xì)胞免疫療法方面是研究的熱點(diǎn)。關(guān)鍵詞突變分析顯示研究方向由早期對(duì)肺腫瘤、肺癌相關(guān)的過(guò)繼免疫治療轉(zhuǎn)變?yōu)镻D-L1相關(guān)免疫檢查點(diǎn)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(diǎn)。以上關(guān)鍵詞概括由于只納入了知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)的中文文獻(xiàn)，尚不能代表國(guó)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(xì)胞治療能顯著提高不同階段NSCLC患者臨床療效、延長(zhǎng)生存期、提高近期生存質(zhì)量，尤其對(duì)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(diǎn)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(wú)明確研究證實(shí)其療效[20]。2016年，Atezolizumab被美國(guó)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(guò)可視化分析，對(duì)肺癌免疫治療的深入研究和未來(lái)研究方向有一定參考意義。

3.2 國(guó)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(jìn)入精準(zhǔn)分層治療時(shí)代[22]。免疫治療尤其集中在免疫檢查點(diǎn)抑制劑的應(yīng)用。通過(guò)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(dá)、樹突狀細(xì)胞相關(guān)的研究也成為持續(xù)研究重點(diǎn)。基于新抗原的樹突狀細(xì)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(diǎn)關(guān)注方面，表明目前也十分注重抗體藥物對(duì)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(diǎn)抑制劑、PD-L1表達(dá)等方面研究成為熱點(diǎn)，并持續(xù)至今，已逐漸成為主流。權(quán)威機(jī)構(gòu)和國(guó)家地區(qū)可視化分析發(fā)現(xiàn)，目前對(duì)于肺癌免疫治療研究機(jī)構(gòu)最多的為美國(guó)，其次為中國(guó)，可見目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于肺癌免疫治療正在進(jìn)行深入研究。

3.3 單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)在肺癌免疫中的應(yīng)用

腫瘤細(xì)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(wèn)題，對(duì)此，SCS技術(shù)是一種理想的方法[24]。通過(guò)SCS技術(shù)獲取特定階段的單個(gè)腫瘤細(xì)胞的動(dòng)態(tài)基因組、轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)以及細(xì)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(jī)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(jìn)展、假性進(jìn)展和延遲應(yīng)答，這在常規(guī)細(xì)胞毒性抗腫瘤治療中沒(méi)有觀察到[26-27]，而通過(guò)SCS技術(shù)可用于識(shí)別新輔助免疫化療后的確切浸潤(rùn)細(xì)胞圖譜，揭示CD8+T細(xì)胞和CD14+、CD16+單核細(xì)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(duì)肺癌的發(fā)展有很大影響，表明不同類型免疫細(xì)胞的浸潤(rùn)可能是新的診斷和判斷預(yù)后的生物標(biāo)志物的來(lái)源[28-29]。通過(guò)SCS技術(shù)分析肺癌免疫細(xì)胞浸潤(rùn)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(xì)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(duì)免疫治療療效的潛在影響[32]，將有助于推進(jìn)肺癌免疫治療。

了解免疫檢查點(diǎn)阻斷后T細(xì)胞的功能狀態(tài)和克隆動(dòng)態(tài)對(duì)改善肺癌的治療策略也是有價(jià)值的。通過(guò)肺癌患者在啟動(dòng)PD-1阻斷前后的外周T細(xì)胞進(jìn)行Smart-seq2單細(xì)胞RNA測(cè)序（single cell RNA sequencing,scRNA-seq）分析，并監(jiān)測(cè)它們?cè)诿庖咧委熯^(guò)程中的動(dòng)力學(xué)[33]?；谙鄳?yīng)的scRNA-seq和基因表達(dá)數(shù)據(jù)，鑒定差異表達(dá)的配體-受體對(duì)，并進(jìn)行系統(tǒng)分析，從而提高我們對(duì)腫瘤微環(huán)境促進(jìn)癌癥進(jìn)展的潛在機(jī)制的理解，并有助于確定未來(lái)免疫治療的潛在靶點(diǎn)[34]。

3.4 小結(jié)

通過(guò)肺癌免疫治療研究文獻(xiàn)的可視化分析，可以了解到肺癌治療方案的轉(zhuǎn)變趨勢(shì)，較為直觀地反映了肺癌免疫治療的研究熱點(diǎn)，與此同時(shí)，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(wèn)題。但本文也有不足之處，在中文數(shù)據(jù)庫(kù)分析中，只選取了來(lái)自中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的中文文章，因此，尚不能代表國(guó)內(nèi)免疫治療的整體研究現(xiàn)狀。在英文數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)收錄的相關(guān)文章，而國(guó)外其他的數(shù)據(jù)庫(kù)，如PubMed等未進(jìn)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(guó)際信息。另外，本研究未對(duì)期刊共被引圖譜、基金資助等全部共現(xiàn)進(jìn)行分析，也限于CiteSpace軟件自身的約束，不能對(duì)中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn)做共被引分析，后續(xù)需要研究人員結(jié)合主題動(dòng)態(tài)變化規(guī)律及具體的實(shí)踐需求對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行完善與更新。

綜上所述，通過(guò)CiteSpace軟件對(duì)肺癌免疫治療研究的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)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(shì)。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(xì)胞等細(xì)胞免疫治療也正在成為深入研究方向。本文對(duì)肺癌免疫治療研究進(jìn)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(lái)選題提供一定的參考。