L'analisi bibliometrica della riprogrammazione metabolica nei linfociti T rivela tendenze di ricerca e emergenti punti caldi, 2016-2025

Sommario

Questa analisi bibliometrica ha utilizzato CiteSpace, VOSviewer e Scimago Graphica per valutare le tendenze di pubblicazione, le reti di collaborazione e i punti di riferimento emergenti nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T dal 2016 al 2025.

Abstract

I linfociti T sono regolatori centrali delle risposte immunitarie e studi recenti hanno dimostrato che i processi metabolici influenzano l'attivazione, la differenziazione e la funzione degli effettori dei linfociti T nel cancro e nelle malattie autoimmuni. Questo studio ha effettuato un'analisi bibliometrica delle pubblicazioni dal 1° gennaio 2016 al 31 dicembre 2025, recuperate dalla Web of Science Core Collection. CiteSpace è stato utilizzato per analisi di co-occorrenza, co-citazione e clustering di riferimenti e parole chiave. VOSviewer è stato applicato per analizzare riviste, autori, riferimenti, paesi e istituzioni, mentre Scimago Graphica visualizzava reti di collaborazione nazionale ed Excel veniva utilizzato per valutare le tendenze annuali delle pubblicazioni. Sono state incluse in totale 1.882 pubblicazioni. La produzione annuale di pubblicazioni è aumentata costantemente, con una crescita significativa osservata nel 2021 e nel 2025. La Cina ha contribuito con il volume più alto di pubblicazioni, mentre gli Stati Uniti hanno mostrato un impatto maggiore sulle citazioni. Frontiers in Immunology fu la rivista più produttiva, mentre Nature mostrò la maggiore influenza sulle citazioni. Le analisi di clustering e citazione di parole chiave hanno identificato punti caldi di ricerca in evoluzione focalizzati sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T, il metabolismo del glucosio e degli amminoacidi, e l'interesse emergente per le interazioni metaboliche delle cellule immunitarie. Nel complesso, questa analisi bibliometrica dimostra la continua espansione della ricerca sull'immunometabolismo dei linfociti T e mette in evidenza direzioni tematiche emergenti, tra cui la regolazione metabolica intercellulare e il metabolismo lipidico.

Introduzione

I linfociti T naïvi si basano principalmente sulla fosforilazione ossidativa mitocondriale (OXPHOS) per mantenere il loro stato metabolico quiescente e a bassa^{energia 1}. Con la stimolazione antigenica, tuttavia, i linfociti T attivati subiscono uno spostamento metabolico verso la glicolisi aerobica per supportare una rapida proliferazione e la funzione degli^{effettori 2}. I linfociti T effettori, in particolare i sottoinsiemi citotossici, dipendono dalla glicolisi per soddisfare le maggiori esigenze bioenergetiche e biosintetiche associate alla produzione di citochine e all'espansione^{cellulare 3}. Sebbene la glicolisi produca meno adenosina trifosfato (ATP) per molecola di glucosio rispetto all'OXPHOS, il suo rapido metabolismo supporta le esigenze funzionali delle cellule immunitarie^{attivate 4}. Un'attività glicolitica eccessiva può anche contribuire a effetti negativi all'interno del microambiente immunitario. L'accumulo di lattato può compromettere la sintesi della serina derivata dal glucosio e alterare l'equilibrio redox intracellulare, sopprimendo così la proliferazione e la funzione dei linfociti^{T 5}. Inoltre, livelli elevati di lattato interrompono le vie migratorie dipendenti dalla glicolisi e riducono la motilità dei linfociti T CD4⁺ e^{CD8⁺ 6,7}.

Il metabolismo cellulare si adatta dinamicamente agli stimoli ambientali e fisiologici attraverso un processo noto come riprogrammazione^{metabolica 8,9}. Evidenze crescenti indicano che la riprogrammazione metabolica svolge un ruolo centrale nella regolazione dell'attivazione, differenziazione e plasticità funzionale dei linfociti^{T 10,11}. Queste alterazioni metaboliche sono particolarmente rilevanti nel cancro e nelle malattie autoimmuni, dove i cambiamenti nel microambiente immunitario influenzano la funzione dei linfociti T e la regolazione^{immunitaria 12,13}. Sebbene diversi studi bibliometrici abbiano valutato l'immunometabolismo in contesti più ampi, inclusi l'immunometabolismo del cancro e il metabolismo immunitario associato a malattie, queste analisi si concentrano principalmente sulle interazioni immuno-metaboliche generalizzate piuttosto che sulla riprogrammazione metabolica specifica dei linfociti^{T 14,15}. Una valutazione bibliometrica completa dedicata specificamente all'immunometabolismo dei linfociti T rimane limitata, in particolare per quanto riguarda le tendenze di ricerca, le reti di collaborazione e i punti caldi tematici in evoluzione all'interno di questo campo.

Per colmare questa lacuna, questo studio ha effettuato un'analisi bibliometrica delle pubblicazioni indicizzate nella Web of Science Core Collection (WOScc) dal 1° gennaio 2016 al 31 dicembre 2025. CiteSpace, VOSviewer e Scimago Graphica sono stati utilizzati per analizzare quantitativamente l'output delle pubblicazioni, i modelli di collaborazione, le relazioni di co-citazione e l'evoluzione tematica nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T. A differenza delle tradizionali revisioni narrative, l'analisi bibliometrica offre una panoramica strutturata e basata sui dati sul panorama scientifico attraverso citazioni, clustering e analisi delle parole chiave. L'obiettivo di questo studio era caratterizzare sistematicamente le tendenze globali della ricerca e i punti caldi emergenti nell'immunometabolismo dei linfociti T e fornire una panoramica organizzata del panorama attuale delle conoscenze in questo campo in rapida evoluzione.

Protocollo

Questo studio ha analizzato esclusivamente dati bibliografici recuperati da database accessibili al pubblico e non ha coinvolto partecipanti umani, animali o dati personali identificabili; Pertanto, non era richiesta l'approvazione etica istituzionale e il consenso informato.

Strategia di raccolta dati e ricerca
I dati sono stati estratti dal WoSCC (https://www.webofscience.com/wos/woscc/) il 27 gennaio 2026. Le edizioni del database selezionate sono state il Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED) e il Social Sciences Citation Index all'interno di WoSCC. La ricerca è stata condotta utilizzando l'interfaccia Advanced Search. La strategia di ricerca è stata applicata nel campo "Topic (TS)" e la query completa e i record risultanti sono presentati nella Tabella 1. Il periodo di ricerca è stato limitato alle pubblicazioni indicizzate tra il 1° gennaio 2016 e il 31 dicembre 2025 utilizzando il filtro "Timespan" di WoSCC. Solo gli articoli di ricerca originali e gli articoli di revisione venivano inclusi utilizzando il filtro "Tipi di documenti". La lingua era limitata all'inglese e non venivano applicate restrizioni riguardo al paese, all'istituzione o all'area di ricerca. Tutti i record sono stati esportati in formato testo semplice con "Record completo e riferimenti citati" selezionati durante l'esportazione. Quando il numero di record recuperati ha superato i 500, i record sono stati scaricati in più lotti e successivamente fusi in un unico dataset prima dell'analisi. Dopo il recupero, tutti i record venivano importati in CiteSpace per la pre-elaborazione e l'analisi bibliometrica. I record duplicati venivano identificati e rimossi utilizzando la funzione di deduplicazione integrata in CiteSpace basata sui metadati bibliografici, inclusi titolo, autori, anno di pubblicazione e rivista di origine. Quando venivano identificate potenziali incongruenze o record bibliografici incompleti, veniva inoltre effettuata una verifica manuale per garantire accuratezza e coerenza dei dati prima dell'analisi.

Set	Risultati	Query di ricerca
#1	252,461	TS=("Cellula T*" O "Cellula T*" O "Linfocita T*" O "Linfociti T*" O "Linfociti T*" O "Cellula T CD4+*" O "Cellula T CD8+*" O "cellula T citotossica*" O "cellula T regolatoria*" O "Treg*" O "cellula T helper*" O "cellula Th*" O "cellula T ingenua*" O "cellula T della memoria*" OPPURE "cellula T effettrice*")
#2	13,799	TS=("riprogrammazione metabolica*" O "rimodellazione metabolica*" O "riorganizzazione metabolica")
#3	1,882	#1 E #2

Tabella 1: Strategia di ricerca Web of Science Core Collection utilizzata per il recupero dei dati bibliometrici. La tabella riassume la strategia di ricerca dettagliata, le combinazioni di parole chiave, gli operatori booleani e i conteggi finali di recupero utilizzati per la raccolta della letteratura dal WoSCC. Le ricerche venivano effettuate utilizzando il campo "Topic (TS)" nell'interfaccia di Ricerca Avanzata. I jolly (*) venivano usati per recuperare le desinenze di più parole e la terminologia correlata. Il dataset finale era costituito da pubblicazioni indicizzate tra il 1° gennaio 2016 e il 31 dicembre 2025 dopo l'applicazione di filtri linguistici e di tipo di documento.

Approcci analitici
Un approccio bibliometrico multitool è stato implementato sistematicamente per l'analisi dei dati. L'analisi è stata condotta in un ambiente di sistema operativo Windows 10. CiteSpace (v.5.7.R2) è stato utilizzato per analizzare riferimenti e parole chiave elaborando dati in formato TXT esportati da WoSCC. I parametri di CiteSpace sono stati configurati come segue: (1) il time slicing è stato impostato dal 2016 al 2025 con un anno per slice; (2) i criteri di selezione sono stati configurati utilizzando l'indice g (k = 25); (3) i metodi di potatura includevano Pathfinder, Pruning Sliced Networks e Pruning the Merged Network per semplificare le strutture di rete preservando le relazioni chiave; e (4) l'analisi di clustering è stata effettuata utilizzando l'algoritmo log-verosimiglianza¹⁶. Questa analisi ha generato reti di co-citazione, mappe di clustering, visualizzazioni di timeline e mappe di rilevamento burst sia per riferimenti che per parole chiave. Nelle mappe di visualizzazione, la dimensione dei nodi rappresentava la frequenza, lo spessore del collegamento indicava la forza di co-incidenza e gli anelli viola rappresentavano un'alta centralità tra le mezze. I nodi burst riflettevano un improvviso aumento della frequenza di citazioni o parole chiave nel tempo.

Successivamente, i file esportati sono stati nuovamente salvati in codifica UTF-8 usando Windows Notepad e importati in VOSviewer (versione 1.6.20) per la mappatura bibliometrica, inclusa analisi di co-autoria, co-citazione e co-occorrenza tra autori, riviste, istituzioni e^{paesi 17}. È stato applicato il metodo del conteggio completo e la normalizzazione è stata eseguita utilizzando il metodo della forza associativa. Le soglie minime di occorrenza sono state stabilite in base alla dimensione del dataset (autori ≥ 5 pubblicazioni; parole chiave ≥ 5 occorrenze; istituzioni ≥ 3 pubblicazioni). La visualizzazione della rete si basava sul peso dell'oggetto e sulla forza totale del legame. Per l'analisi di collaborazione a livello di paese, i file GML esportati da VOSviewer venivano importati in Scimago Graphica (versione 1.0.53), dove i nodi rappresentavano i paesi. La visualizzazione e il clustering della rete sono stati generati utilizzando l'algoritmo predefinito di layout guidato dalla forza per rappresentare relazioni spaziali e modelli di collaborazione tra i paesi. WPS Excel veniva utilizzato per l'analisi statistica descrittiva delle tendenze annuali delle pubblicazioni e per la sintesi di base dei dati. I risultati sono stati visualizzati utilizzando grafici a barre, diagrammi a colonne e grafici a linee.

Un'analisi supplementare a intervalli temporali è stata effettuata utilizzando la stessa strategia di ricerca descritta sopra, con la ricerca limitata alle pubblicazioni indicizzate tra il 1° gennaio 2025 e il 31 dicembre 2025. All'interno dello stesso quadro di query e ambiente analitico WoSCC, sono state recuperate pubblicazioni recenti e output relativi a conferenze per scopi contestuali e descrittivi. Questa procedura è stata condotta interamente all'interno dell'interfaccia analitica integrata del WoSCC. Non è stato creato alcun dataset indipendente e le informazioni recuperate non sono state integrate nel dataset bibliometrico primario né utilizzate per analisi quantitative. Il design complessivo dello studio e il flusso di lavoro dell'analisi bibliometrica sono riassunti in un diagramma di flusso (Figura 1).

Figura 1. Flusso di lavoro dell'analisi bibliometrica della ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T. Panoramica schematica del disegno dello studio e del flusso di lavoro analitico utilizzato in questa analisi bibliometrica. Le pubblicazioni sono state recuperate dalla Web of Science Core Collection (WoSCC) utilizzando strategie di ricerca predefinite e criteri di inclusione. I record recuperati venivano esportati in formato testo semplice e sottoposti a pre-elaborazione, inclusa la rimozione dei duplicati e la standardizzazione dei dati bibliografici. Analisi bibliometriche sono state condotte utilizzando CiteSpace per analisi di co-citazione, co-occorrenza di parole chiave, clustering e rilevamento burst, e VOSviewer per analisi di rete collaborativa tra autori, istituzioni, paesi e riviste. Scimago Graphica veniva utilizzato per visualizzare le reti di collaborazione internazionale, mentre WPS Excel veniva impiegato per analizzare le tendenze annuali delle pubblicazioni e le statistiche descrittive. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Risultati

Produzione di pubblicazioni e tendenze temporali
Per caratterizzare l'evoluzione temporale dell'attività di ricerca in questo campo, è stata effettuata un'analisi bibliometrica utilizzando pubblicazioni indicizzate nel WoSCC. Un totale di 1.991 record sono stati inizialmente recuperati nell'ultimo decennio. Dopo la rimozione di documenti duplicati e non in inglese, furono incluse e analizzate 1.882 pubblicazioni, inclusi 1.046 articoli di ricerca originali e 836 articoli di revisione. Le tendenze annuali di pubblicazione e citazione dal 2016 al 2025 sono presentate nella Figura 2, dimostrando un aumento costante dell'attività di ricerca nel tempo. Nel 2020, il numero di pubblicazioni è aumentato di 40 articoli e il numero di citazioni è aumentato di 1.989 rispetto al 2019. Tra il 2021 e il 2024, il numero di citazioni ha continuato ad aumentare annualmente, mentre il numero delle pubblicazioni ha mostrato variazioni relativamente minori anno su anno, fatta eccezione per un aumento di 55 articoli nel 2021. Nel 2025, il numero di pubblicazioni è aumentato da 252 a 629, mentre quello delle citazioni è passato da 13.045 a 21.103. Questi risultati indicano una crescita sostenuta dell'interesse scientifico e dell'influenza accademica nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T durante il periodo dello studio.

Figura 2. Tendenze annuali di pubblicazione e citazione nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T dal 2016 al 2025. Numero annuale di pubblicazioni e citazioni totali relative alla riprogrammazione metabolica nei linfociti T recuperati dal database WoSCC tra il 2016 e il 2025. Le barre blu rappresentano il conteggio annuale delle pubblicazioni e indicano la produttività annuale della ricerca. La linea arancione rappresenta il totale delle citazioni e riflette l'influenza accademica e l'impatto sulle citazioni delle pubblicazioni indicizzate durante ogni anno. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Contributi e collaborazione a livello nazionale
L'analisi a livello di paese ha indicato che la Cina ha avuto il maggior volume di pubblicazioni, con 997 pubblicazioni, mentre gli Stati Uniti hanno contribuito con 510 pubblicazioni (Figura 3A). Le tendenze di pubblicazione differivano tra i due paesi nel tempo. La produzione di pubblicazioni dalla Cina è aumentata costantemente durante il periodo di studio, mentre gli Stati Uniti hanno registrato due picchi locali di pubblicazione seguiti da un calo della produzione annuale prima del 2025 (Figura 3B). Nel 2025, la produzione di pubblicazioni è aumentata sostanzialmente in entrambi i paesi, con un incremento di 296 pubblicazioni per la Cina e 42 per gli Stati Uniti rispetto all'anno precedente. L'analisi della rete di collaborazione ha identificato interazioni estese tra più paesi (Figura 4A) e ha delineato cinque principali cluster di paesi basandosi su modelli di co-autoria (Figura 4B). Stati Uniti, Cina e Corea del Sud formavano un unico cluster di collaborazione densamente connesso, mentre ulteriori cluster includevano paesi provenienti da Europa, Asia e Americhe. La maggior parte dei paesi ha dimostrato legami di collaborazione con gli Stati Uniti, suggerendo un ruolo centrale per gli Stati Uniti all'interno della rete internazionale di collaborazione.

Figura 3. Tendenze internazionali di pubblicazione nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T dal 2016 al 2025. (A ) Produzione annuale di pubblicazioni dei primi 10 paesi con il volume più alto di pubblicazioni nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T tra il 2016 e il 2025. Linee colorate diverse rappresentano i singoli paesi e illustrano i cambiamenti temporali nella produttività delle pubblicazioni. (B) Tendenze comparative di pubblicazione annuale tra Cina e Stati Uniti che mostrano cambiamenti nella produzione di ricerca nel tempo. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 4. Reti di collaborazione internazionali nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T dal 2016 al 2025. (A ) Rete internazionale di collaborazione tra i primi 20 paesi contributori generata utilizzando l'analisi bibliometrica della rete. La dimensione dei nodi rappresenta il volume di pubblicazione, lo spessore dei link indica la forza della collaborazione tra i paesi, e i diversi colori rappresentano cluster di collaborazione distinti. (B) Diagramma a corde che illustra le interazioni collaborative tra paesi. La larghezza di ogni accordo di collegamento corrisponde all'intensità della collaborazione tra paesi accoppiati. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Produttività e collaborazione istituzionale
L'analisi della produttività istituzionale ha dimostrato che le istituzioni cinesi rappresentavano nove delle prime dieci istituzioni più produttive, mentre il resto dell'istituzione era basato negli Stati Uniti (Figura 5A). L'Università Jiao Tong di Shanghai si è classificata prima con 74 pubblicazioni, seguita dall'Università Fudan con 66 pubblicazioni e dalla Central South University con 51. Le istituzioni cinesi più produttive erano università situate prevalentemente nel sud della Cina. Le classifiche basate sulle citazioni hanno mostrato un modello di distribuzione diverso rispetto alla produttività delle pubblicazioni (Figura 5B). L'Università di Harvard si è classificata prima con 2.997 citazioni, seguita dal Max Planck Institute of Immunobiology and Epigenetics con 2.682 citazioni. Tra le istituzioni cinesi, la Central South University ha avuto il maggior numero di citazioni, con 2.288 citazioni. La rete di collaborazione istituzionale ha dimostrato un'ampia interconnessione tra istituzioni (Figura 5C). L'Università Shanghai Jiao Tong ha mostrato la più alta forza totale di collegamento (62), suggerendo frequenti relazioni collaborative con altre istituzioni, in particolare all'interno della Cina.

Figura 5. Analisi della produttività istituzionale e della collaborazione nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T dal 2016 al 2025. (A ) Grafico a barre orizzontali che classifica le prime 10 istituzioni in base al volume di pubblicazioni. (B) Grafico a barre orizzontali che classifica le prime 10 istituzioni in base al totale delle citazioni. (C) Rete di collaborazione istituzionale generata utilizzando VOSviewer. La dimensione del nodo rappresenta l'output delle pubblicazioni istituzionali, lo spessore del link riflette la forza della collaborazione e i colori diversi indicano cluster di collaborazione distinti. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Produttività e impatto dell'autore
Tra i primi 10 autori classificati per volume di pubblicazioni, Ping-Chih Ho ha avuto il maggior numero di pubblicazioni (18 documenti), seguito da Li, Hui con 14 pubblicazioni e diversi autori aggiuntivi con 10–12 pubblicazioni (Figura 6A). L'analisi delle citazioni ha dimostrato che Erika L. Pearce aveva il maggior numero di citazioni (2.384), seguita da Ping-Chih Ho (1.641) e Romero Pedro (1.352) (Figura 6B). Ping-Chih Ho ha pubblicato 18 pubblicazioni, ricevuto 1.641 citazioni e mostrato una forza totale di collegamento di 23, suggerendo un ruolo centrale all'interno della rete di collaborazione tra autori. L'analisi delle co-citazioni ha ulteriormente illustrato la distribuzione della frequenza delle citazioni tra gli autori citati. Chang C.H. ha avuto il maggior numero di citazioni (561), mentre l'autore con il punteggio più basso all'interno del gruppo top 10 aveva 278 citazioni (Figura 7A). L'analisi della rete ha dimostrato che gli autori altamente citati generalmente mostravano valori di forza totale del collegamento più elevati, suggerendo relazioni di co-citazione più forti e un'integrazione più ampia all'interno della rete di ricerca (Figura 7B).

Figura 6. Analisi dell'impatto sulla produttività e sulle citazioni degli autori nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T dal 2016 al 2025. (A ) Grafico a barre orizzontale che classifica gli autori in base al volume di pubblicazione. (B) Grafico a barre orizzontale che classifica gli autori in base al totale delle citazioni. La lunghezza della barra rappresenta il numero di pubblicazioni o citazioni associate a ciascun autore. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 7. Analisi degli autori citati nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T dal 2016 al 2025. (A ) Classifica gli autori citati in stile gradiente in base al totale delle citazioni. (B) Grafico a barre in stile gradiente che illustra la forza totale del collegamento tra gli autori citati nella rete di co-citazione. La lunghezza della barra rappresenta la frequenza delle citazioni o la forza totale del legame, mentre un'intensità di colore più scura rappresenta una frequenza di citazione più elevata o relazioni di co-citazione più forti. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Prestazioni delle riviste nelle pubblicazioni e citazioni
La Tabella 2 riassume le 10 riviste con il volume più alto di pubblicazioni nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T, inclusi il conteggio delle citazioni e i valori totali di forza del legame. Frontiers in Immunology ha avuto la maggiore produzione di pubblicazioni con 203 pubblicazioni, mentre Cell Metabolism ha mostrato il fattore d'impatto più alto (30,9) tra le riviste più produttive (Figura 8A). La maggior parte delle riviste è stata classificata nella categoria Q1 Journal Citation Reports (JCR) (Figura 8B). Nella rete di collaborazione con riviste, cinque riviste hanno dimostrato valori totali di forza di collegamento superiori a 100, con Frontiers in Immunology che ha mostrato la massima forza totale di collegamento (549), indicando una forte connettività all'interno della rete di collaborazione con riviste (Figura 8C). L'analisi delle citazioni delle riviste citate ha dimostrato che Nature aveva la frequenza di citazione più alta (6.331), seguita da Immunity (6.061) (Tabella 3 e Figura 9A). Frontiers in Immunology si è classificata terza per frequenza di citazioni (5.685), nonostante avesse un fattore d'impatto inferiore rispetto ad altre riviste molto citate. L'analisi della rete di co-citazione ha mostrato forti relazioni collaborative tra riviste citate, con alti valori totali di forza di collegamento osservati in tutta la rete (Figura 9B). Questi risultati indicano che le riviste altamente influenti in questo campo sono caratterizzate sia da un forte impatto sulle citazioni sia da un'ampia connettività tra riviste.

Grado	Riviste	Frequenza	Citazioni	Forza totale del collegamento
1	Frontiere nell'immunologia	203	3993	549
2	Frontiere nell'oncologia	55	1366	113
3	International Journal of Molecular Sciences	49	1112	128
4	Nature Communications	33	2511	96
5	Cancro	31	659	54
6	Scienze avanzate	27	1476	136
7	Rapporti delle cellule	27	329	56
8	Metabolismo cellulare	25	3076	184
9	Immunofarmacologia Internazionale	23	243	45
10	Rapporti scientifici	22	197	16

Tabella 2: Top 10 riviste per volume di pubblicazioni nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T dal 2016 al 2025. La tabella riassume le 10 riviste con la maggiore produzione di pubblicazioni nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T recuperata dal WoSCC. La frequenza rappresenta il numero di pubblicazioni indicizzate nel dataset. Le citazioni indicano il totale delle citazioni associate alle pubblicazioni di ciascuna rivista. La forza totale del collegamento rappresenta il grado di connettività e associazione collaborativa all'interno della rete di co-incidenza delle riviste generate tramite VOSviewer.

Figura 8. Metriche di performance di riviste e analisi collaborativa di reti nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T. (A ) Distribuzione dei fattori d'impatto tra le prime 10 riviste con il maggior volume di pubblicazioni. (B) La citazione è tra le 10 riviste più produttive. (C) Collaborazione con riviste e rete di co-citazione generata tramite analisi bibliometrica. La lunghezza della barra rappresenta il volume di pubblicazione, il fattore d'impatto, il numero di citazioni o la forza totale dei link all'interno della rete di riviste. I fattori d'impatto e le classifiche quartili sono stati recuperati dai Journal Citation Reports (JCR). Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Grado	Rivista citata	Frequenza	SE	JCR Quartile
1	Natura	6331	48.5	Q1
2	Immunità	6061	26.3	Q1
3	Frontiere nell'immunologia	5685	5.9	Q1
4	Cell	5539	42.5	Q1
5	Rivista di Immunologia	5275	3.4	D2
6	Metabolismo cellulare	4974	30.9	Q1
7	Nature Communications	4515	15.7	Q1
8	Immunologia della natura	4345	27.6	Q1
9	Atti dell'Accademia Nazionale delle Scienze degli Stati Uniti d'America	3838	9.1	Q1
10	Ricerca sul cancro	3818	16.6	Q1

Tabella 3: Le 10 riviste più citate nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T dal 2016 al 2025. La tabella riassume le 10 riviste più citate identificate nell'analisi di co-citazione della ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T recuperata dal WoSCC. La frequenza rappresenta la frequenza totale di citazione di ogni rivista all'interno del dataset. IF indica il fattore d'impatto della rivista, mentre JCR rappresenta la classificazione quartile dei Journal Citation Reports. Le metriche delle riviste sono state utilizzate per valutare l'influenza delle citazioni e la rilevanza accademica delle riviste citate all'interno della rete bibliometrica.

Figura 9. Ha citato metriche di performance di riviste e analisi collaborativa di reti nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T. (A ) Distribuzione in quartile JCR delle 10 riviste più citate. (B) Analisi della rete di co-citazione che illustra le relazioni collaborative tra riviste citate. La lunghezza della barra rappresenta la frequenza delle citazioni o la forza totale del collegamento all'interno della rete di co-citazione delle riviste. Le metriche delle riviste sono state ottenute dal JCR. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Analisi dei riferimenti
L'analisi di clustering di riferimento ha identificato molteplici cluster tematici interconnessi, con i primi 10 cluster presentati nella Figura 10A. Tra questi, cluster #0 (polarizzazione dei macrofago) e cluster #2 (linfociti T) erano associati alla regolazione funzionale delle cellule immunitarie. I cluster #4 (microambiente tumorale) e #7 (esaurimento delle cellule T) hanno dimostrato una stretta connettività di rete, riflettendo i loro temi di ricerca correlati. Sono stati identificati anche altri cluster associati a vie metaboliche, tra cui cluster #3 (lattilazione), cluster #9 (metabolismo della glutammina), cluster #1 (metabolismo lipidico) e cluster #10 (metabolismo degli amminoacidi). Inoltre, la "prognosi" (cluster #6) è stata identificata come un cluster tematico distinto all'interno della rete di co-citazione. L'analisi delle co-citazioni di riferimento ha identificato riferimenti altamente influenti nel campo della ricerca (Figura 10B). I primi 10 riferimenti sono stati classificati in base alla frequenza delle citazioni (Tabella 4) e alla centralità dell'intermedio (Tabella 5). Studi precedenti molto citati, in particolare quelli pubblicati dopo il 2016, si sono concentrati principalmente sui meccanismi regolatori immuno-metabolici e sulle interazioni metaboliche all'interno del microambiente tumorale, inclusa l'adattamento metabolico regolatore delle cellule T. Gli studi pubblicati tra il 2019 e il 2022 hanno sempre più indagato strategie terapeutiche mirate al metabolismo, tra cui il blocco della glutammina e l'asse di segnalazione del lattato–PD-1. I riferimenti ad alta centralità erano principalmente associati a interazioni tra metabolismo cellulare e funzionalità delle cellule immunità, inclusa polarizzazione immunitaria, esaurimento delle cellule T e regolazione epigenetica. Uno studio molto citato pubblicato nel 2018 ha riportato che la riprogrammazione metabolica all'interno del microambiente tumorale era associata a una riduzione dell'efficacia della terapia adottiva con cellule T.

Figura 10. Analisi di cluster di riferimento e co-citazione nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T. (A ) Analisi di cluster di riferimenti citati che mostra i primi 10 cluster di riferimenti identificati tramite CiteSpace. I diversi colori rappresentano gruppi tematici distinti. (B) Rete di co-citazione di riferimento generata tramite analisi bibliometrica. La dimensione del nodo rappresenta la frequenza di citazione, e le linee di collegamento indicano relazioni di co-citazione tra riferimenti. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Grado	Informazioni di riferimento	Titolo dell'articolo	Titolo della rivista	Citazioni
1	Watson, M. J. (2021)	Supporto metabolico delle cellule T regolatorie infiltranti tumorali da parte dell'acido lattico	Natura	133
2	Kumagai, S. (2022)	L'acido lattico promuove l'espressione di PD-1 nelle cellule T regolatorie nei microambienti tumorali altamente glicolitici	Cellula Tumorale	105
3	Xia, L. (2021)	La riprogrammazione metabolica del cancro e la risposta immunitaria	Cancro molecolare	102
4	Leone, R. D. (2019)	Il blocco della glutammina induce programmi metabolici divergenti per superare l'evasione immunitaria del tumore	Scienza	100
5	Faubert, B. (2020)	Riprogrammazione metabolica e progressione del cancro	Scienza	89
6	Sung, H. (2021)	Statistiche sul Cancro 2020: Stime GLOBOCAN dell'incidenza e della mortalità a livello mondiale per 36 tumori in 185 paesi	CA: Una rivista oncologica per clinici	85
7	Leone, R. D. (2020)	Metabolismo delle cellule immunitarie nel cancro	Cancro	83
8	Angelin, A. (2017)	Foxp3 riprogramma il metabolismo delle cellule T per funzionare in ambienti a basso contenuto di glucosio e alto lattato	Metabolismo cellulare	83
9	Chang, C. H. (2015)	La competizione metabolica nel microambiente tumorale è un fattore che guida la progressione del cancro	Cell	74
10	Wang, H. (2020)	L'adattamento metabolico mediato da CD36 supporta la sopravvivenza e la funzione regolatoria delle cellule T nei tumori	Immunologia della natura	74

Tabella 4: Top 10 riferimenti più citati nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T dal 2016 al 2025. La tabella riassume le 10 fonti più frequentemente citate identificate tramite analisi di co-citazione nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T. La frequenza delle citazioni rappresenta il numero totale di citazioni ricevute all'interno del dataset bibliometrico recuperato dal WoSCC. La tabella include il primo autore, l'anno di pubblicazione, il titolo dell'articolo, il titolo della rivista e il totale delle citazioni associate a ciascuna fonte.

Grado	Informazioni di riferimento	Titolo dell'articolo	Titolo della rivista	Centralità
1	Leone, R. D. (2019)	Il blocco della glutammina induce programmi metabolici divergenti per superare l'evasione immunitaria del tumore	Scienza	0.55
2	Huang, S. C. (2016)	La riprogrammazione metabolica mediata dall'asse di segnalazione mTORC2-IRF4 è essenziale per l'attivazione alternativa ai macrofagi	Immunità	0.52
3	Brand, A. (2016)	La produzione di acido lattico associata alla LDHA attenua l'immunosorveglianza tumorale da parte delle cellule T e NK	Metabolismo cellulare	0.5
4	Nakaya, M. (2014)	Le risposte infiammatorie delle cellule T si basano sulla facilitazione del trasportatore di amminoacidi ASCT2 per l'assorbimento della glutammina e dall'attivazione della mTORC1 chinasi	Immunità	0.48
5	Cascone, T. (2018)	L'aumento della glicolisi tumorale caratterizza la resistenza immunitaria alla terapia adottiva con cellule T	Metabolismo cellulare	0.44
6	Ma, X. Z. (2019)	Il colesterolo induce l'esaurimento delle cellule T CD8+ nel microambiente tumorale	Metabolismo cellulare	0.41
7	Yang, W. (2016)	Potenziare la risposta antitumorale delle cellule T CD8(+) modulando il metabolismo del colesterolo	Natura	0.39
8	Geiger, R. (2014)	L-arginina modula il metabolismo delle cellule T e migliora la sopravvivenza e l'attività antitumorale	Cell	0.37
9	Freemerman, A. J. (2014)	Riprogrammazione metabolica dei macrofagi: il metabolismo del glucosio mediato dal trasportatore di glucosio 1 (GLUT1) guida un fenotipo proinfiammatorio	Il Journal of Biological Chemistry	0.31
10	Bian, Y. (2020)	Il SLC43A2 tumorale altera il metabolismo della metionina delle cellule T e la metilazione degli itoni.	Natura	0.29

Tabella 5: Top 10 riferimenti classificati per centralità tra le linfociti nel ricerno sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T dal 2016 al 2025. La tabella riassume le 10 principali fonti con la più alta centralità di intermedietà identificata tramite l'analisi della rete di co-citazione tramite CiteSpace. La centralità tra le due elementi riflette l'importanza relativa di un riferimento nel collegare diversi cluster di ricerca all'interno della rete bibliometrica. Valori di centralità più elevati indicano ruoli di collegamento più forti tra le aree tematiche e una maggiore influenza sulla struttura della rete della conoscenza.

Analisi delle parole chiave e tendenze temporali
L'analisi del clustering delle parole chiave ha raggruppato i termini ad alta frequenza in più categorie tematiche (Figura 11A). Tra queste parole chiave, "riprogrammazione metabolica" e "microambiente tumorale" coincidevano frequentemente, indicando una forte associazione tematica all'interno del campo della ricerca. Parole chiave come "cellule T" e "cellule dendritiche" apparivano anch'esse strettamente associate, riflettendo un interesse di ricerca costante sui ruoli delle cellule immunitarie nella progressione tumorale e nella regolazione correlata all'immunoterapia. L'analisi temporale delle tendenze (Figure 11B e 11C) ha mostrato l'evoluzione delle priorità di ricerca durante il periodo dello studio. I primi studi pubblicati tra il 2016 e il 2018 si sono concentrati principalmente sull'attivazione delle cellule immunitarie e sul metabolismo del glucosio. Le ricerche pubblicate tra il 2018 e il 2020 hanno sempre più enfatizzato la regolazione metabolica della differenziazione delle cellule T e della funzione immunitaria. Dal 2021 in poi, parole chiave come "metilazione del DNA", "fosforilazione ossidativa" e "IDO" sono apparse più frequenti, suggerendo un crescente interesse per la regolazione epigenetica, il metabolismo mitocondriale e le vie di segnalazione immuno-metabolica nella ricerca sui linfociti T.

Figura 11. Cluster di parole chiave, rilevamento delle raffiche e analisi delle tendenze cronologiche nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T. (A ) Analisi dei cluster dei primi 15 cluster di parole chiave identificati tramite analisi bibliometrica. I diversi colori rappresentano aree tematiche distinte. (B) Visualizzazione della timeline dei primi 10 cluster di parole chiave che mostrano l'evoluzione temporale dei principali temi di ricerca. (C) Le 20 prime parole chiave a raffica identificate tramite analisi di rilevamento a raffica. Le barre rosse indicano periodi di forte aumento della frequenza delle parole chiave nel tempo. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Questa analisi bibliometrica ha mappato sistematicamente il panorama globale della ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T basandosi su pubblicazioni recuperate dal WoSCC. La produzione scientifica e l'impatto sulle citazioni sono aumentati costantemente nel corso dello studio, con Cina e Stati Uniti identificati come i principali contributori alla produttività delle pubblicazioni e all'influenza delle citazioni. Le analisi delle reti di collaborazione hanno dimostrato relazioni di ricerca internazionale e istituzionale sempre più interconnesse, rivelando al contempo differenze tra il volume di pubblicazioni e l'impatto sulle citazioni tra i contributori. La struttura intellettuale del campo era principalmente incentrata sulla regolazione delle cellule immunitarie e sulla riprogrammazione metabolica all'interno del microambiente tumorale, con l'evoluzione temporale da studi focalizzati sull'attivazione immunitaria fondamentale fino a indagini sulla regolazione epigenetica, la fosforilazione ossidativa e le interazioni immune-metaboliche. Nel complesso, questo studio fornisce una panoramica strutturata dello sviluppo, dei principali contributori, dei modelli collaborativi e delle nuove direzioni tematiche nella ricerca sulla riprogrammazione metabolica dei linfociti T.

Disponibilità dei dati:
I dataset analizzati in questo studio sono stati recuperati dalla Web of Science Core Collection (WoSCC). I dataset bibliometrici originali e i relativi file di analisi generati durante questo studio sono stati forniti come materiali supplementari e sono pubblicamente disponibili tramite il repository Zenodo all'indirizzo: https://doi.org/10.5281/zenodo.20270392. In questo studio non sono stati utilizzati dati vincolati, riservati o personalmente identificabili.

Discussione

La nostra analisi bibliometrica della riprogrammazione metabolica nelle cellule T ha rivelato un aumento sostenuto della produzione di ricerca nel tempo. Nel 2020 si è verificato un aumento significativo del numero di pubblicazioni e citazioni, con 40 pubblicazioni aggiuntive e 1.989 citazioni aggiuntive rispetto al 2019. Questo aumento ha coinciso temporalmente con diverse pubblicazioni molto citate, tra cui Glutamine blockade induces programmi metabolici divergenti per superare l'evasione immunitaria tumorale (pubblicato il 22 novembre 2019)¹⁸, che si è classificato tra i riferimenti più citati e con la centralità più alta nel dataset. Questo studio è stato frequentemente citato all'interno del campo ed è associato a progressi concettuali nell'immunometabolismo e nell'evasione immunitaria dei tumori, contribuendo potenzialmente a un aumento dell'attenzione accademica in questo periodo. Il volume di pubblicazioni si è poi stabilizzato, fatta eccezione per un aumento nettamente di 55 articoli nel 2021, che ha coinciso con la pubblicazione di diversi studi frequentemente citati. Una pubblicazione chiave di quell'anno, Supporto metabolico delle cellule T regolatorie infiltranti tumorali dall'acido lattico (pubblicata a marzo 2021), ha evidenziato come i fattori metabolici intracellulari influenzino la funzione antitumorale delle cellule^{T 19}. Un'altra pubblicazione, The cancer metabolic reprogramming and immune response (pubblicata il 5 febbraio 2021), ha riassunto in modo completo come l'immunità tumorale sia influenzata da metaboliti, enzimi metabolici, vie metaboliche e programmazione metabolica delle cellule^{immunitarie 20}.

Nel 2025 si è osservato un forte aumento, quando sia i volumi di pubblicazione che quelli di citazione erano circa il doppio rispetto all'anno precedente. L'interfaccia analitica integrata di WoSCC è stata utilizzata per esaminare ulteriormente il modello di crescita del 2025 e i punti di ricerca emergenti. Le principali conferenze internazionali che si sono tenute nel 2025 includono la 28ª Riunione Annuale della American Society of Gene and Cell Therapy, la Riunione Annuale dell'American Association for Cancer Research, la Riunione Annuale dell'American Association of Immunologists, la 67ª Riunione Annuale della American Society of Hematology, la Riunione Annuale della Society for Investigative Dermatology, e la Conferenza Internazionale della American Thoracic Society. Queste conferenze hanno rappresentato il 14,6% (6/41) dei principali incontri individuati nell'ultimo decennio. Queste osservazioni potrebbero riflettere un aumento dell'attività accademica e della visibilità all'interno del settore durante questo periodo. L'articolo più votato identificato nel 2025 si intitolava la modifica m1A del tRNA regola la biosintesi del colesterolo per promuovere l'immunità antitumorale delle cellule T CD8⁺ (pubblicato a marzo 2025 su The Journal of Experimental Medicine). Questo studio ha identificato la modifica m1A del tRNA come un punto di controllo metabolico nella biosintesi del colesterolo e ne ha dimostrato l'importanza nel supportare la funzione delle cellule T CD8⁺. Questa osservazione è coerente con i risultati bibliometrici che indicano una crescente attenzione della ricerca sul metabolismo lipidico nell'immunometabolismo delle cellule^{T 21}.

I primi 10 paesi per volume di pubblicazioni nell'ultimo decennio sono stati Cina, Stati Uniti, Germania, Regno Unito, Italia, Svizzera, Francia, India, Spagna e Giappone, che hanno contribuito collettivamente con 1.062 pubblicazioni (56,43% della produzione totale). Nel 2016, gli Stati Uniti hanno guidato il campo con 25 pubblicazioni, mentre la maggior parte degli altri paesi ha contribuito con meno di 10 pubblicazioni all'anno. Gli Stati Uniti sono entrati in una fase di produzione relativamente elevata tra il 2020 e il 2022, seguita da un plateau stabile e da un rimbalzo a 99 pubblicazioni nel 2025. La Cina ha dimostrato una crescita continua dopo il 2021, superando le 100 pubblicazioni annuali a partire dal 2022. Nel 2025, la produzione di pubblicazioni cinesi era superiore del 64,9 volte rispetto al 2016 e ha superato il 358,6% della produzione di pubblicazioni degli Stati Uniti nello stesso anno. Tra i paesi europei, la Germania ha registrato la maggiore produzione di pubblicazioni (133 pubblicazioni). Anche Svizzera e Paesi Bassi hanno mostrato una produttività di ricerca relativamente alta, con Ping-Chih Ho (Svizzera) e Mihai G. Netea (Paesi Bassi) che hanno contribuito rispettivamente con 18 e 12 pubblicazioni. Erika L. Pearce, dalla Germania, si è classificata 10ª tra gli autori più prolifici (9 pubblicazioni) e 9ª tra gli autori più citati (281 citazioni), con una forza totale di 179 link. Questi risultati indicano modelli di collaborazione sempre più globalizzati e una partecipazione internazionale in espansione alla ricerca sull'immunometabolismo delle cellule T.

Le 10 riviste principali per volume di pubblicazioni in questo campo erano Frontiers in Immunology, Cell Metabolism, Nature Communications, Advanced Science, Frontiers in Oncology, International Journal of Molecular Sciences, Cancers, Cell Reports, International Immunopharmacology e Scientific Reports. Sette di queste riviste avevano fattori d'impatto che variavano da 3 a 7, mentre le restanti tre riviste avevano fattori d'impatto superiori a 10. Cell Metabolism ha avuto il fattore d'impatto più alto (30,9) ma si è classificato all'ottavo posto per volume di pubblicazioni con 25 pubblicazioni, mentre Frontiers in Immunology ha avuto la produzione più alta di pubblicazioni con 203 pubblicazioni, con una media di circa 20 pubblicazioni all'anno. In particolare, lo studio Foxp3 riprogramma il metabolismo delle cellule T per funzionare in ambienti a basso contenuto di glucosio e alto lattato pubblicato su Cell Metabolism²² si è classificato all'ottavo posto tra le prime 10 fonti più citate. Tuttavia, nessuna pubblicazione di Frontiers in Immunology apparve nella lista delle fonti più citate. Quattro delle 10 fonti più citate sono state pubblicate su Cell, Nature e Science. Immunity si è classificata seconda per frequenza di citazioni e ha dimostrato una forte rappresentanza tra le fonti altamente centrali. Due pubblicazioni tra le prime 10 fonti classificate per centralità sono state pubblicate su Immunity, anche se una è stata pubblicata prima del 2016^{con 23,24}. Al contrario, Cell Metabolism ha mantenuto una forte influenza delle citazioni durante tutto il periodo di studio 2016–2025^25,26. Tra le 1.882 pubblicazioni incluse in questa analisi, 1.046 erano articoli di ricerca originali e 836 articoli di revisione, rappresentando una proporzione insolitamente alta di articoli di revisione nel settore. In particolare, tre delle 10 fonti più citate erano articoli di revisione. Questo schema potrebbe riflettere la natura in rapida evoluzione della ricerca sull'immunometabolismo delle cellule T, che ha generato una crescente domanda di revisioni integrative che riassumano i risultati emergenti e gli sviluppi concettuali.

Finora, la ricerca in questo campo si è concentrata principalmente sulla regolazione metabolica dei sottoinsiemi delle cellule T, inclusi i linfociti T effettori, i leccini T di memoria e i regolatori T l'alveglio, con il bersaglio mammifero della rapamicina che rappresenta uno dei percorsi di segnalazione più frequentemente studiati. Oltre alle cellule T, l'attenzione crescente della ricerca si è concentrata anche sulle cellule dendritiche, che svolgono ruoli essenziali nell'attivazione delle cellule T e nella regolazione immunitaria. L'analisi bibliometrica ha inoltre dimostrato un'attenzione disomogenea tra le vie metaboliche. Sebbene il metabolismo degli amminoacidi e del glucosio siano stati ampiamente studiati, il metabolismo dei lipidi rimane relativamente poco esplorato nonostante il crescente interesse recente. Questi risultati suggeriscono che future indagini potrebbero concentrarsi sempre più sulla regolazione immunitaria mediata dai lipidi, sul dialogo metabolico all'interno del microambiente tumorale e sulle interazioni epigenetico-metaboliche. Questo quadro bibliometrico può anche aiutare i ricercatori a identificare temi immunometabolici emergenti, collaborazioni influenti e direzioni terapeutiche poco esplorate rilevanti per la ricerca sull'immunoterapia oncologica e la regolazione immunitaria.

Questo studio presenta diverse limitazioni. Innanzitutto, i dati sono stati recuperati esclusivamente dal WoSCC, il che potrebbe aver portato all'omissione di studi rilevanti indicizzati in altri database come Scopus o PubMed, introducendo così un potenziale bias di selezione nonostante l'alta qualità dell'indicizzazione WoSCC. In secondo luogo, sono state incluse solo pubblicazioni in lingua inglese, che potrebbero aver introdotto un bias linguistico. In terzo luogo, le metriche basate sulle citazioni possono essere influenzate dall'età delle pubblicazioni, dalla visibilità delle riviste e dalle pratiche di citazione e quindi potrebbero non riflettere pienamente la qualità scientifica o la rilevanza clinica. Infine, sebbene siano stati applicati più indicatori bibliometrici, non sono stati inclusi indicatori più standardizzati come l'indice H e la media delle citazioni per articolo. Studi futuri che integrano molteplici database, indicatori bibliometrici aggiuntivi e approcci di validazione longitudinale potrebbero fornire una comprensione più completa del panorama in evoluzione della ricerca sull'immunometabolismo delle cellule T.

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo

Nome	Azienda	Numero di catalogo	Commenti
CiteSpace	Drexel University	v.5.7.R2	SCR_025121
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	v.2604 Build 16.0.19929.20136	SCR_016137 (Microsoft Excel)
WPS Excel	Kingsoft Office	v.12.1.0.26375
Scimago Graphica	Scimago Lab	v.1.0.53	Non disponibile
VOSviewer	Leiden University	v.1.6.20	SCR_023516
Web of Science Core Collection	Clarivate Analytics	consultato il 27 gennaio 2026; versione non applicabile	Non disponibile
Windows Operating System	Microsoft Corporation	Windows 10	Non disponibile