Articolo di ricerca

Macrofagi nel lupus eritematoso sistemico: un'analisi bibliometrica delle tendenze della ricerca e delle frontiere emergenti

DOI:

10.3791/72238

⸱

11 agosto 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Qihuang School, Beijing University of Chinese Medicine, 2Department of Rheumatology and Immunology, First Teaching Hospital of Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, 3College of Basic Medical Sciences, Zhejiang Chinese Medical University, 4Department of Rheumatology and Immunology, Ruijin Hospital, 5Nephrology Center, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University, 6Division of Nephrology, Tongji Hospital, 7Tongji Medical College and State Key Laboratory for Diagnosis and Treatment of Severe Zoonotic Infectious Diseases, Huazhong University of Science and Technology, 8Shenzhen Institute of Translational Medicine, Shenzhen Second People's Hospital, 9Department of Traditional Chinese Medicine Rheumatology, China-Japan Friendship Hospital, 10Department of Nephrology, China-Japan Friendship Hospital

In questo articolo

Sommario

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Questo studio delinea sistematicamente il panorama della ricerca e le frontiere in evoluzione del campo del lupus eritematoso sistemico e dei macrofagi dal 2016 al 2025 utilizzando l'analisi bibliometrica.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Questo studio ha analizzato sistematicamente 1.197 articoli sul ruolo dei macrofagi nel lupus eritematoso sistemico (SLE) pubblicati dal 2016 al 2025 utilizzando metodi bibliometrici basati sulla Web of Science Core Collection. L'analisi ha esaminato le tendenze di pubblicazione, le reti collaborative, i temi di ricerca e la base di conoscenza per chiarire l'attuale panorama della ricerca, le forze di ricerca fondamentali e l'evoluzione delle frontiere in questo campo. Il numero di pubblicazioni ha raggiunto il picco di 154 nel 2022, mentre le citazioni annuali sono aumentate complessivamente da 184 nel 2016 a 9.030 nel 2025, indicando una ricerca attiva e di grande impatto. La Cina si è classificata prima per volume di pubblicazioni (379 articoli), mentre gli Stati Uniti hanno guidato il numero totale di citazioni (18.838) e la centralità della collaborazione internazionale. L'Università Jiao Tong di Shanghai e l'Istituto Karolinska furono le istituzioni più produttive, con 23 articoli ciascuna. Frontiere in Immunologia (fattore d'impatto = 5,9; Journal Citation Reports quartile 1) è stata la rivista più produttiva. Il clustering per cronologia delle parole chiave ha identificato 13 temi di ricerca principali, inclusi componenti chiave dell'immunità innata come trappole extracellulari per neutrofili, cellule dendritiche e recettori simili a Toll, oltre all'immunità adattativa che coinvolge cellule T, cellule B e cellule dendritiche plasmacitoidi. Questi temi includevano anche meccanismi fondamentali come la polarizzazione dei macrofagi, l'inflamosoma della famiglia dei recettori NOD contenente dominio 3 (NLRP3) e la pulizia delle cellule apopttotiche, insieme a punti critici clinici come la nefrite lupi, la sindrome da attivazione dei macrofagi e l'artrite reumatoide. L'evoluzione dei punti caldi di ricerca riflette una progressione dai primi meccanismi di base della pulizia delle cellule apoptotiche e dei complessi immunitari alla regolazione raffinata delle citochine, dell'immunità innata e dell'immunità adattiva, e infine agli studi sulla terapia mirata alle vie di segnalazione, alla gestione clinica e alla validazione multicentrica, con "pathway" e "diagnosi multicentrica" che si distinguono come frontiere attuali della ricerca.

Introduzione

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Il lupus eritematoso sistemico (LES) è una malattia autoimmune cronica caratterizzata dalla produzione di autoanticorpi, deposizione di complessi immunitari e infiammazionemultiorganale 1,2. Nonostante i notevoli progressi negli approcci diagnostici e nelle strategie terapeutiche negli ultimi decenni, il SLE continua a causare gravi danni ai reni, al sistema ematologico e al sistema nervosocentrale 3,4,5. I trattamenti esistenti, inclusi glucocorticoidi, immunosoppressori e agenti biologici, hanno generalmente un'efficacia terapeutica limitata e sono associati a effetti avversi in misuravariabile 6,7,8. Le strategie di ingegneria cellulare, come la terapia con cellule T del recettore chimerico dell'antigene (CAR-T), hanno dimostrato il potenziale di ottenere una remissione duratura senza farmaci nel SLE attraverso la profonda depauperazione delle cellule Bautoreattive 9,10,11. Come membri chiave del sistema immunitario innato, i macrofagi svolgono funzioni cruciali nella eliminazione dei complessi immunitari, nell'efferocitosi delle cellule apoptotiche e nella secrezione di citochine, mantenendo così l'omeostasiimmunitaria 11,12. Le evidenze accumulate indicano che molteplici forme di disfunzione dei macrofagi sono implicate nella patogenesidel SLE 13,14,15. Una polarizzazione disregolata dei macrofagi in fenotipi proinfiammatori M1 rispetto a quelli antinfiammatori M2 è stata osservata costantemente nella nefrite lupica, dove i macrofagi M1 favoriscono danni tissutali mentre quelli M2 contribuiscono alla riparazione tissutale e al rimodellamentofibrotico 16,17. La formazione eccessiva di trappole extracellulari neutrofile (NET) e l'attivazione aberrante delle vie di segnalazione dell'interferone amplificano ulteriormente le risposte infiammatorie mediate daimacrofagi 18,19,20. Di conseguenza, la disfunzione dei macrofagi è emersa non solo come un nodo centrale nella patogenesi del LES, ma anche come un promettente bersaglioterapeutico 21.

L'ultimo decennio ha assistito a una rapida espansione delle pubblicazioni focalizzate sul ruolo dei macrofagi nel LES, coprendo diverse direzioni di ricerca, tra cui efferocitosi, NETosi, polarizzazione dei macrofagi, riprogrammazione metabolica e modulazione mirata delle vie disegnalazione 22,23,24,25,26 . Tuttavia, la letteratura in crescita porta anche delle sfide, tra cui temi di ricerca frammentati, un'identificazione poco chiara delle forze di ricerca fondamentali e una mappatura ambigua dell'evoluzione delle frontiere, sottolineando l'urgente necessità di una panoramica sistematica dell'attuale panorama della ricerca. La bibliometria impiega metodi matematici e statistici per analizzare quantitativamente le caratteristiche distributive e i modelli evolutivi dei portatori di conoscenza, fornendo dati obiettivi sulle tendenze di pubblicazione, le reti collaborative, i punti caldi di ricerca e le dinamiche difrontiera 27,28,29,30,31 . Sebbene gli approcci bibliometrici siano stati applicati con successo alla mappatura della conoscenza nell'immunoterapia della SLE, nella scoperta di biomarcatori e in campi correlati, la mappatura bibliometrica focalizzata specificamente sui macrofagi nella SLE rimanelimitata 32,33,34. Questo studio recupera la letteratura rilevante dal database Web of Science Core Collection che copre dal 2016 al 2025 e utilizza CiteSpace, VOSviewer e Scimago Graphica per condurre analisi visive multidimensionali. Esaminando i risultati delle pubblicazioni, le collaborazioni tra paesi e regioni e istituzioni, le reti di autori e riviste, la co-ocorrenza di parole chiave e il clustering delle timeline, nonché il rilevamento di episodi di citazione, questo studio mira a chiarire sistematicamente lo stato attuale della ricerca, le forze di ricerca fondamentali, l'evoluzione tematica e le frontiere emergenti nel campo dei macrofagi in SLE, fornendo così una mappa di conoscenza oggettiva e un riferimento direzionale per le future indagini.

Protocollo

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Non è stata richiesta alcuna approvazione etica o consenso informato per questo studio, poiché tutti i dati sono stati derivati da registri bibliografici pubblici nel database Web of Science Core Collection. Nessun partecipante umano, animale o campione clinico è stato coinvolto in questa ricerca.

Strategia di acquisizione dati e ricerca

I dati sono stati recuperati dal database Web of Science Core Collection (WOSCC) in un'unica data (27 aprile 2026) per garantire coerenza e riproducibilità dei dati. La query di ricerca impiegava operatori booleani con la seguente struttura: TS=("Lupus eritematoso, sistemico" OPPURE "Lupus eritematoso sistemico" OPPURE "Lupus eritematoso disseminato") E TS=("macrofago*"). I tipi di documento erano limitati agli articoli e agli articoli di revisione. Il periodo di pubblicazione è andato dal 1° gennaio 2016 al 31 dicembre 2025. Un totale di 1.197 articoli validi sono stati conservati per un'analisi bibliometrica successiva.

Strumenti analitici

È stata utilizzata una pipeline analitica che incorporava più pacchetti software. CiteSpace (Research Resource Identifier [RRID]: SCR_020932) è stato utilizzato per il clustering delle cronologie delle parole chiave e l'analisi delle citazioni burst35. VOSviewer (RRID: SCR_016598) è stato utilizzato per costruire e visualizzare reti di coautorialità per paesi/regioni, istituzioni e autori, e per generare mappe di co-incidenza di parolechiave 36. Scimago Graphica veniva utilizzato per generare visualizzazioni di rete di collaborazione paese/regione a partire dai file di rete esportati da VOSviewer37. I calcoli statistici di base e la preparazione delle figure venivano eseguiti utilizzando WPS Excel e GraphPad Prism (RRID: SCR_002798). Il flusso di lavoro bibliometrico complessivo è illustrato nella Figura 1.

Configurazione dei parametri in CiteSpace e VOSviewer

In CiteSpace, la slicenza temporale è stata impostata dal 2016 al 2025 con intervalli di 1 anno. L'indice g (k = 10) è stato selezionato come soglia di selezione del nodo. L'algoritmo di potatura Pathfinder è stato applicato due volte: prima per semplificare ogni singola rete di slice temporali e di nuovo dopo aver unito tutte le slice per ridurre la complessità visiva. In VOSviewer, è stato scelto l'algoritmo LinLog/modularità per l'ottimizzazione della disposizione della rete. Le dimensioni dei nodi sono state ponderate in base al numero di documenti o alla frequenza delle citazioni, a seconda dell'analisi specifica. Per la mappatura della collaborazione paese/regione utilizzando Scimago Graphica, i diametri dei nodi riflettevano i volumi di pubblicazione e lo spessore del collegamento rappresentava le intensità di collaborazione tra i paesi.

Risultati

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Produzione annuale di pubblicazioni

Tra il 2016 e il 2025 sono stati pubblicati in totale 1.197 articoli sui macrofagi nella lingua del LES. Il volume annuale di pubblicazioni è oscillato, iniziando a 112 nel 2016, raggiungendo il picco di 154 nel 2022, per poi diminuire leggermente a 133 nel 2025. Nello stesso periodo, il numero annuale di citazioni è aumentato complessivamente da 184 a 9.030, con lievi fluttuazioni, che indicano un progressivo aumento dell'impatto accademico in questo campo (Figura 2).

Contributi per paese/regione e reti di collaborazione transnazionale

Un totale di 76 paesi/regioni ha contribuito alla ricerca sui macrofagi nel LES. Sono presentati i primi 10 paesi/regioni classificati per volume di pubblicazioni (Tabella 1). La Cina si è classificata prima con 379 articoli (31,7% del totale), seguita dagli Stati Uniti (311 articoli, 26,0%), Giappone (74 articoli), Inghilterra (59 articoli) e Germania (57 articoli). In termini di citazioni totali, gli Stati Uniti hanno guidato con 18.838 citazioni, superando di gran lunga le 8.935 citazioni della Cina. In particolare, Inghilterra, Svezia e Germania hanno mostrato le più alte citazioni medie per articolo (66, 64 e 57, rispettivamente), a riflettere i loro contributi ad alto impatto nonostante i volumi di pubblicazione moderati. La forza totale del legame è stata più alta per gli Stati Uniti (178), seguiti dall'Inghilterra (78) dalla Germania (78), con la Cina subito dietro a 77, indicando un livello di intensità di collaborazione internazionale paragonabile a quello dei principali paesi europei. Questi risultati suggeriscono che, sebbene gli Stati Uniti occupino una posizione centrale nella rete globale di collaborazione, sia le nazioni europee che la Cina dimostrano anch'esse una forte attività collaborativa.

Tre grandi gruppi sono stati identificati nella rete di collaborazione paese/regione. Un gruppo includeva Germania, Grecia, Iran, Italia, Giappone, Paesi Bassi e Svizzera; un'altra comprendeva Canada, Francia, Polonia, Spagna, Svezia e Regno Unito; e la terza era costituita da Cina, Messico, Stati Uniti e Australia (Figura 3A). Il diagramma delle corde rivela inoltre l'intensità delle collaborazioni bilaterali tra i paesi/regioni più produttivi, evidenziando i ruoli dominanti di Stati Uniti e Cina nei legami di coautoria (Figura 3B). Le tendenze annuali di pubblicazione dei primi 10 paesi/regioni dal 2016 al 2025 mostrano che la produzione cinese è aumentata costantemente, passando da 18 articoli nel 2016 a 70 articoli nel 2025. Gli Stati Uniti hanno mostrato una tendenza relativamente stabile ma leggermente in calo, iniziando con 51 articoli nel 2016 e chiudendo con 21 articoli nel 2025. Giappone, Inghilterra, Germania e altri paesi europei hanno mantenuto contributi modesti ma costanti per tutto il decennio. Nel complesso, i modelli temporali rivelano un cambiamento nella leadership della ricerca: mentre gli Stati Uniti dominarono i primi anni, la Cina emerse come il contributore più prolifico nella seconda metà del periodo di osservazione (Figura 3C).

Istituti di ricerca e reti di collaborazione

Un totale di 417 istituzioni contribuirono a questo campo. Sono presentate le 10 principali istituzioni per volume di pubblicazione (Tabella 2). La rete di collaborazione istituzionale ha rivelato cinque principali cluster (Figura 4A). Il Cluster 1 (rosso) comprendeva 12 istituzioni, tra cui la Harvard Medical School, il Brigham & Women's Hospital, la Yale University, l'Università di Washington, l'Università del Michigan e la Shanghai Jiao Tong University. Il Cluster 2 (verde) era composto da nove istituzioni, prevalentemente cinesi, come l'Università di Pechino, la Central South University, la Sun Yat-sen University e l'Università di Hong Kong. Il Cluster 3 (blu) comprendeva otto istituzioni, principalmente provenienti dalla Cina orientale, come l'Università di Scienza e Tecnologia di Huazhong, l'Università di Nanchino, l'Università di Soochow e l'Università Medica del Sud. Il Cluster 4 (giallo) comprendeva sette istituzioni, tra cui Fudan University, Anhui Medical University, University of Cambridge, Monash University, University of Melbourne, University of Toronto e Chulalongkorn University. Il Cluster 5 (viola) comprendeva anche sette istituzioni, tra cui l'Accademia Cinese delle Scienze, l'Università dell'Accademia Cinese delle Scienze, l'Istituto Karolinska, l'Ospedale Universitario Karolinska, l'Università Medica Cinese dello Zhejiang, l'Università di Zhejiang e l'Università di Houston.

L'Università Jiao Tong di Shanghai e l'Istituto Karolinska hanno condiviso la produzione più alta con 23 articoli ciascuna, seguiti dall'Università Sun Yat-sen (21 articoli), dall'Università di Scienza e Tecnologia Huazhong (20 articoli) e dall'Università di Nanchino (20 articoli). Tra le prime 10, sette provenivano dalla Cina, mentre le restanti tre erano il Karolinska Institut (Svezia), l'Università di Washington (Stati Uniti) e la Harvard Medical School (Stati Uniti) (Figura 4B). In termini di citazioni, l'Università di Washington ha ricevuto 2.095 citazioni, classificandosi al primo posto, seguita dal Karolinska Institute (1.929), dalla Harvard Medical School (1.265) e dalla Central South University (926). In particolare, il NIAMSD (National Institute of Arthritis and Musculoscheletal and Skin Diseases) aveva solo 13 articoli ma accumulava 2.124 citazioni, riflettendo un impatto eccezionalmente alto per ogni articolo. Viene mostrata la distribuzione delle prime 10 istituzioni produttive per paese/regione. La Cina dominava la lista con otto istituzioni, mentre Svezia e Stati Uniti contribuirono ciascuna con un'istituzione. Al contrario, le prime 10 istituzioni per numero di citazioni hanno mostrato un modello diverso: gli Stati Uniti hanno contribuito con cinque istituzioni, la Cina con tre istituzioni, ovvero la Central South University, l'Accademia Cinese delle Scienze e la Sun Yat-sen University, la Svezia ha contribuito con il Karolinska Institutet, e il Canada ha contribuito con l'Università di Toronto (Figura 4C). Questa disparità indica che, sebbene le istituzioni cinesi siano in prima linea per quantità di ricerca, le istituzioni americane ed europee tendono ad avere un impatto per articolo maggiore e un riconoscimento più ampio.

Pubblicazione su riviste e analisi delle citazioni

Un totale di 417 riviste ha pubblicato articoli sui macrofagi nel SLE dal 2016 al 2025. Sono elencate le 10 principali riviste per volume di pubblicazione (Tabella 3). Frontiers in Immunology si è classificato primo con 108 articoli, seguito da Lupus (38 articoli), International Journal of Molecular Sciences (31 articoli), Journal of Immunology (26 articoli) e Arthritis & Rheumatology (24 articoli). In termini di citazioni totali, Frontiers in Immunology ha anche guidato con 6.104 citazioni, superando di gran lunga altre riviste. Nature Reviews Rheumatology aveva solo 11 articoli ma accumulava 1.364 citazioni, riflettendo un alto impatto per articolo. Tra le prime 10 riviste, sette erano nel primo trimestre del Journal Citation Reports (JCR), due nel secondo trimestre e una nel terzo trimestre. La rete di co-citazione delle riviste ha rivelato cinque principali cluster (Figura 5A). Il Cluster 1 includeva riviste di immunologia ad alto impatto come Nature Reviews Rheumatology, Annals of the Rheumatic Diseases, Journal of Autoimmunity e Autoimmunity Reviews. Il Cluster 2 comprendeva Frontiers in Immunology, Clinical Immunology, International Immunopharmacology e International Journal of Molecular Sciences. Il Cluster 3 conteneva Journal of Immunology, Proceedings of the National Academy of Sciences, Nature Communications e Immunity. Il Cluster 4 includeva Artrite e Reumatologia, Lupus, Reumatologia Pediatrica, Reumatologia Internazionale, Biomedicine e Reumatologia Clinica ed Sperimentale. Il Cluster 5 comprendeva Autoimmunity, Clinical Rheumatology, Frontiers in Medicine e International Journal of Life Sciences.

Il grafico a bolle illustra la relazione tra volume di pubblicazioni, numero di citazioni e fattore d'impatto delle riviste tra le 10 riviste più produttive (Figura 5B). Frontiers in Immunology ha mostrato la bolla più grande (più pubblicazioni e citazioni), seguita dall'International Journal of Molecular Sciences e da Arthritis & Rheumatology. Le riviste con alti fattori di impatto, come Arthritis & Rheumatology (fattore d'impatto [IF] = 10,9, Q1) e Autoimmunity Reviews (IF = 8,3, Q1), hanno mostrato volumi di pubblicazione moderati ma forti prestazioni nelle citazioni. Il grafico a barre delle riviste co-citate evidenzia le fonti più influenti in termini di frequenza di citazione (Figura 5C). In termini di frequenza di co-citazioni, le prime cinque riviste sono state classificate come segue: Journal of Immunology, Frontiers in Immunology, Lupus, Annals of the Rheumatic Diseases e Arthritis & Rheumatology. Altre riviste frequentemente citate in comune includevano Nature, Nature Immunology, Proceedings of the National Academy of Sciences e Immunity. Questa distribuzione sottolinea il ruolo fondamentale delle riviste di immunologia classiche e la crescente influenza delle riviste ad accesso aperto e specialistiche in questo ambito di ricerca.

Reti di collaborazione con autori e analisi dell'impatto accademico

Un totale di 787 autori hanno contribuito ai macrofagi nel campo della SLE. La rete di collaborazione con autori era suddivisa in cinque principali cluster (Figura 6A). Il cluster 1 includeva Sun, L.Y. e un gruppo di ricercatori cinesi focalizzati sulla polarizzazione dei macrofagi e sulla nefrite lupusica. Il Cluster 2 vedeva la partecipazione di Kaplan, M.J., Elkon, K.B., Barnes, B.J. e Carmona-Rivera, C., rappresentanti un gruppo altamente interconnesso che lavorava su NET ed efferocitosi. Questo cluster è in linea con le attuali frontiere della ricerca, poiché NETosis e eliminazione compromessa delle cellule apoptotiche sono riconosciute come fattori chiave della patogenesi della SLE. Il Cluster 3 comprendeva Cao, X.T., Lu, Q.J., Zhao, M. e altri, concentrandosi sulla regolazione epigenetica e sull'autoimmunità. Il gruppo 4 includeva Mohan, C., Davidson, A. e Putterman, C., che hanno contribuito in modo significativo alla scoperta della nefrite lupus e dei biomarcatori. Il gruppo 5 conteneva Dong, C., Ji, J. e altri, che studiavano principalmente le vie di segnalazione legate ai macrofago.

Sono presentati i 10 autori principali per volume di pubblicazione (Figura 6B). Kaplan, M.J. si è classificato primo con 12 articoli, seguito da Mohan, C. (10 articoli), Deng, G.M. (10 articoli), Lu, Q.J. (9 articoli) e Sun, L.Y. (8 articoli). In particolare, Kaplan, M.J., ha guidato anche il numero di citazioni con 1.957 citazioni, superando di gran lunga gli altri autori. Elkon, K.B. (1.834 citazioni) e Carmona-Rivera, C. (1.410 citazioni) hanno anch'essi dimostrato un impatto eccezionalmente alto per articolo. In termini di distribuzione tra paesi e regioni tra gli autori più citati, gli Stati Uniti hanno contribuito con sette dei primi dieci, mentre Germania (Munoz, L.E.), Cina (Lu, Q.J.) e Iran (Sahebkar, A.) hanno contribuito con uno ciascuno (Figura 6C). Questo schema indica che, sebbene gli autori cinesi compaiano frequentemente nella classifica della produttività, i ricercatori statunitensi attualmente dominano in termini di influenza accademica.

Nel complesso, la rete di collaborazione con autori rivela comunità di ricerca distinte: una incentrata sulle NET e sull'efferocitosi (Cluster 2) e un'altra focalizzata sulla polarizzazione dei macrofagi e sulla nefrite del lupus (Cluster 1), riflettendo i due principali argomenti di caldo in questo campo. L'elevato numero di citazioni di Kaplan, Elkon e Carmona-Rivera sottolinea il crescente riconoscimento dei meccanismi immunitari innati, in particolare l'infiammazione mediata da NET e la depurazione difettosa delle cellule morenti, come aree critiche per futuri interventi terapeutici.

Clustering delle parole chiave ed evoluzione dei punti di interesse della ricerca

La rete di co-incidenza per parole chiave comprendeva 196 nodi e 254 collegamenti, con una densità di rete di 0,0133 (Figura 7A). La Tabella 4 elenca le prime 10 parole chiave classificate per numero di occorrenze e centralità. La parola chiave più frequente era "lupus eritematoso sistemico" (666 occorrenze), seguita da "espressione" (186), "attivazione" (157), "artrite reumatoide" (149) e "macrofagi" (144). In termini di centralità, che riflette il ruolo di collegamento di una parola chiave nella rete di ricerca, "autoimmune" (0,31), "malattie autoimmuni" (0,30) e "macrofagi" (0,30) hanno mostrato i valori più alti, indicando le loro posizioni fondamentali nel collegare diversi argomenti di ricerca nel campo. La sindrome da attivazione dei macrofagi è stata anche tra le parole chiave più frequenti.

L'analisi del clustering delle cronologie delle parole chiave ha coperto il periodo 2016–2025. La ricerca nelle prime fasi (2016–2019) è stata dominata da cluster fondamentali, tra cui #6 eritematoso, #9 malattie autoimmuni e #12 autoimmuni, concentrandosi sulle caratteristiche cliniche e immunologiche di base del LES, con parole chiave come lupus eritematoso sistemico, macrofagi e infiammazione. Durante il periodo 2020–2023, le priorità di ricerca si sono spostate verso cluster meccanicistici, con NET #1, nefrite lupus #3 e cellule T #4 che hanno guadagnato prominenza. Parole chiave come polarizzazione, regolazione e NETs sono emerse come temi centrali, riflettendo la crescente attenzione alle interazioni e ai meccanismi regolatori tra cellule immunitarie innate e adattative. Nel periodo più recente (2023–2025), i cluster emergenti #0 sindrome di attivazione dei macrofagi, l'espressione genica #2 e le cellule apoptotiche #11 sono diventati dominanti, indicando uno spostamento verso meccanismi molecolari approfonditi, strategie di inibizione mirate e applicazioni terapeutiche traslazionali.

L'analisi delle parole chiave burst (Figura 7B) ha identificato i 25 termini principali con i burst di citazioni più forti, evidenziando le priorità di ricerca in rapida crescita. Le prime parole chiave a scoppio, come cellule apoptotiche e fattore di necrosi tumorale alfa, riflettevano studi fondamentali su infiammazione e morte cellulare. I burst più recenti includevano apoptosi, rischio, gestione e pathway, indicando uno spostamento verso la ricerca traslazionale, i target terapeutici e le applicazioni cliniche. In particolare, termini come terapia e percorso hanno mantenuto forti esplosioni nel 2025, segnalando il loro status di attuali frontiere della ricerca.

Insieme, i risultati statistici e le varie analisi cartografiche elaborano sistematicamente il focus della ricerca, la struttura tematica e le tendenze di sviluppo della ricerca sui macrofagi nel SLE (Figura 7C e Tabella 4). Questi risultati rivelano una traiettoria chiara dagli studi descrittivi sulla funzione delle cellule immunitarie a indagini approfondite sulle vie immunitarie innate, con un'enfasi crescente sulla traduzione della ricerca di base in nuove strategie terapeutiche per il LES e le sue complicanze.

Analisi bibliometrica delle fonti

Dalla rete di co-citazioni, i riferimenti più frequentemente citati sono stati contributi fondamentali e ad alto impatto nell'immunopatologia del LES, nella biologia dei macrofagi e nella ricerca terapeutica correlata. Anders HJ (2020, Nat Rev Dis Primers) si è classificato primo con 35citazioni (38), seguito da Jing C (2020, Proc Natl Acad Sci USA) con 31citazioni e 39, e Tsokos GC (2016, Nat Rev Rheumatol) con29 citazioni e 40. La revisione di Tsokos GC (2016) pubblicata su Nature Reviews Reumatologia rimane una pietra miliare del campo ed è ampiamente citata per la sua panoramica della patogenesidel LES 40. Sono stati inoltre identificati riferimenti ad alta centralità, che svolgono ruoli cruciali di collegamento nella rete della conoscenza. Mohammadi S (2017, Lupus) ha mostrato la centralità più alta (0,69)41, seguito da Funes SC (2018, Immunologia) (0,67)42. Questi riferimenti collegano molteplici direzioni di ricerca, collegando meccanismi immunologici di base, come la polarizzazione dei macrofagi e l'attivazione dell'infiammosoma NLRP3, a manifestazioni cliniche, come la nefrite lupica e le tempeste di citochine (Figura 8A).

L'analisi dei cluster ha identificato 13 principali cluster tematici, riflettendo i domini fondamentali della conoscenza e le comunità di ricerca nel settore. Questi cluster includevano la sindrome di attivazione dei macrofagi#0 43, l'apoptosi #1, la linfo-istiocitosi emofagocitica #2, il #3 lattobacillo delbrueckii, #4 le malattie autoimmuni, la #5 nefrite lupusica, il #6 cellulare mononucleari del sangue periferico (PBMC), il metabolismo #7, l'inflamosoma della famiglia dei recettori NOD contenenti il dominio pirina 3 (NLRP3), l'interferone di tipo I #9, la cellula dendritica #10, le tempeste di citochine #11 e la vitamina D #12. Questi cluster coprono direzioni chiave di ricerca come l'attivazione immunitaria innata, la morte infiammatoria delle cellule, la disregolazione delle citochine, i meccanismi di danno agli organi e gli interventi terapeutici, fornendo così il quadro fondamentale per la ricerca sui macrofagi nella SLE (Figura 8B).

L'analisi di riferimento a raffica ha rivelato l'evoluzione dinamica della base di conoscenza in questo campo (Figura 8C). In termini di forza di scoppio, la revisione di Tsokos GC (2016) ha indicato una forza di esplosione di 10,4544, con un periodo di scoppio dal 2018 al 2021, rappresentando il riferimento più influente in questo periodo. Lo studio di Lood C (2016) ha mostrato una forza di scoppio di 6,23, attiva dal 2016 al 2020, evidenziando l'impatto duraturo della ricerca su NETosis. Da una prospettiva temporale, i riferimenti a scoppi possono essere suddivisi in tre fasi: 2016–2018, dominato da revisioni fondamentali sull'immunopatologia del LES e da studi meccanicistici iniziali sulla disfunzione deimacrofagi 44; 2019–2022, incentrato sui progressi nell'immunità innata, inclusi studi su infiammosomi NLRP3, cellule dendritiche e meccanismi diapoptosi 45,46, e 2023–2025, caratterizzati da ricerche emergenti su tempeste di citochine, metabolismo e interventiterapeutici 47,48, riflettendo uno spostamento verso applicazioni traslazionali e cliniche.

DISPONIBILITÀ DEI DATI:

I dataset generati e analizzati durante questo studio sono attualmente accessibili tramite un link di peer-review della Science Data Bank: https://www.scidb.cn/en/detail?dataSetId=122808b00b8a4040a775db6bcc8d5a8a.

figure-results-1
Figura 1: Panoramica schematica del flusso di lavoro bibliometrico. Il flusso di lavoro comprende quattro fasi principali: recupero della letteratura dalla Web of Science Core Collection; screening ed estrazione dei dati; analisi bibliometrica usando CiteSpace e VOSviewer; e visualizzazione e interpretazione dei risultati. Abbreviazione: WOSCC = Web of Science Core Collection. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

figure-results-2
Figura 2: Volume annuale di pubblicazioni e conteggi delle citazioni dal 2016 al 2025. Le barre rappresentano il numero di pubblicazioni all'anno, mentre la linea rappresenta il numero annuale di citazioni. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

figure-results-3
Figura 3: Analisi bibliometrica di paese/regione. (A) Rete di collaborazione paese/regione. La dimensione del nodo rappresenta il volume di pubblicazione, il colore del nodo indica un cluster di collaborazione e lo spessore del link riflette l'intensità della collaborazione. (B) Diagramma di corde che illustra la forza e la distribuzione della collaborazione tra i principali paesi/regioni. (C) Volume annuale di pubblicazione dei primi 10 paesi/regioni dal 2016 al 2025. Abbreviazioni: Regno Unito = Regno Unito; USA = Stati Uniti d'America. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

figure-results-4
Figura 4: Analisi bibliometrica istituzionale. (A) Rete di collaborazione istituzionale. La dimensione del nodo rappresenta il volume di pubblicazione, il colore del nodo indica un cluster di collaborazione e lo spessore del link riflette l'intensità della coautoria. (B) Top 10 istituzioni per volume di pubblicazione con corrispondente affiliazione paese/regione. (C) Top 10 istituzioni per numero di citazioni con corrispondente affiliazione paese/regione. Abbreviazioni: NIAMSD = National Institute of Arthritis and Muscoloskeletal and Skin Diseases; USA = Stati Uniti d'America. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

figure-results-5
Figura 5: Analisi bibliometrica di riviste. (A) Rete di co-citazione di riviste. La dimensione del nodo rappresenta il volume di pubblicazione, il colore del nodo indica un cluster di riviste e lo spessore del link riflette le relazioni di co-citazione. (B) Tabella delle bolle del diario. L'asse x rappresenta il numero di citazioni, la dimensione della bolla indica il volume di pubblicazione e il colore della bolla indica il fattore d'impatto. (C) Classifica delle riviste co-citate. L'asse x rappresenta il conteggio delle citazioni, l'asse y elenca i nomi delle riviste e il colore della barra indica il fattore d'impatto. Abbreviazioni: IF = fattore d'impatto; JCR = Rapporti di Citazione delle Riviste. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

figure-results-6
Figura 6: Analisi bibliometrica dell'autore. (A) Rete di collaborazione con autori. La dimensione del nodo rappresenta il volume di pubblicazione, il colore del nodo indica un cluster di ricerca e lo spessore del link riflette la forza della coautoria. (B) Classifica ring dei primi 10 autori per volume di pubblicazione; La dimensione dei segmenti è proporzionale al numero di pubblicazioni. (C) Top 10 autori per numero di citazioni con corrispondente affiliatione paese/regione. Abbreviazione: USA = Stati Uniti d'America. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

figure-results-7
Figura 7: Analisi bibliometrica delle parole chiave. (A) Rete di co-incidenza per parole chiave. La dimensione del nodo rappresenta la frequenza delle parole chiave, il colore del nodo indica un cluster tematico e lo spessore del collegamento riflette la forza della co-ocorrenza. (B) Le 25 parole chiave principali con le raffica di citazione più forti, classificate per forza di burst; le barre rosse indicano il periodo di burst. (C) Visualizzazione della timeline per parole chiave che mostra l'evoluzione dei punti caldi di ricerca e l'emergere di nuove direzioni di ricerca dal 2016 al 2025. Abbreviazione: SLE = lupus eritematoso sistemico. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

figure-results-8
Figura 8: Analisi bibliometrica di riferimento. (A) Rete di co-citazione di riferimento. La dimensione del nodo rappresenta la frequenza di citazione, il colore del nodo indica un cluster di riferimenti e i link riflettono relazioni di co-citazione. (B) Mappa di raggruppamento dei riferimenti co-citati in cluster tematici basati su modelli di citazione condivisi. (C) Top 15 riferimenti con le raffica di citazione più forti, classificate per forza di scatto; le barre rosse indicano il periodo di burst, mentre la linea blu rappresenta il periodo di studio. Abbreviazioni: NLRP3 = dominio pirina della famiglia dei recettori simili a NOD-contenente 3; PBMC = cellula mononucleare del sangue periferico. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

GradoPaese/regioneDocumentiCitazioniMedia citazioni per articoloForza totale del legame
1Cina37989352477
2USA3111883861178
3Giappone7415452126
4Inghilterra5939026678
5Germania5732365778
6Italia3921775638
7Australia3814203733
8Svezia3321086440
9Francia3014174740
10Corea del Sud307252420

Tabella 1: I 10 paesi/regioni principali per volume totale di pubblicazioni. Paesi/regioni sono ordinati per volume di pubblicazione.

GradoIstituzioneDocumentiCitazioniForza totale del legamePaese/regione
1Università Jiao Tong di Shanghai2330815Cina
2Istituto Karolinska23192918Svezia
3Università Sun Yat-sen2182126Cina
4Università di Scienza e Tecnologia di Huazhong2038411Cina
5Università di Nanchino2051212Cina
6Accademia Cinese delle Scienze1885527Cina
7Università Central South1892617Cina
8Università di Washington1720959USA
9Università Medica di Nanchino1627917Cina
10Scuola di Medicina di Harvard16126516USA

Tabella 2: Top 10 istituzioni per produzione totale di pubblicazioni. Le istituzioni sono ordinate per volume di pubblicazione.

GradoRivistaDocumentiCitazioniForza totale del legameSEQuartile JCR
1Frontiere nell'immunologia10861042215.9Q1
2Lupus38478701.9D3
3International Journal of Molecular Sciences311028474.9Q1
4Rivista di Immunologia26585473.4D2
5Artrite e Reumatologia249115610.9Q1
6Rapporti scientifici23526203.9Q1
7Immunologia Clinica22487623.8D2
8Immunofarmacologia Internazionale21237304.7Q1
9Rivista di Autoimmunità18749347.0Q1
10Recensioni sull'autoimmunità16698688.3Q1

Tabella 3: Volume di pubblicazione di riviste, fattore d'impatto e classifica del quartile. La tabella elenca il conteggio delle pubblicazioni, i fattori di impatto e i quartili dei Journal Citation Reports per le prime 10 riviste. Abbreviazioni: IF = fattore d'impatto; JCR = Rapporti di Citazione delle Riviste.

GradoParola chiave (frequenza)ConteParola chiave (centralità)Centralità
1Lupus eritematoso sistemico666autoimmune0.31
2Espressione186Malattie autoimmuni0.30
3Attivazione157Macrofago0.30
4Artrite reumatoide149eritematoso0.27
5Macrofagi144topi0.27
6Malattia112Aterosclerosi0.26
7Sindrome di attivazione dei macrofagi111Espressione genica0.25
8Cellule dendritiche108Cellule T regolatorie0.24
9Cellule T101Modello del topo0.24
10Celle85Malattia0.23

Tabella 4: Top 10 parole chiave per frequenza e centralità intermedia. Le parole chiave ad alta frequenza indicano punti di interesse della ricerca, mentre le parole chiave ad alta centralità intermedie rappresentano concetti che collegano più temi.

Discussione

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Questo studio bibliometrico delinea sistematicamente il panorama di ricerca dei macrofagi nell'ELS nell'ultimo decennio (2016–2025). Analizzando 1.197 pubblicazioni della Web of Science Core Collection, abbiamo identificato tendenze globali di pubblicazione, reti collaborative, forze di ricerca fondamentali, evoluzione tematica e dinamiche della base di conoscenza, fornendo così una roadmap oggettiva per future indagini in questo campo in rapida evoluzione.

Nel periodo di studio di 10 anni, le pubblicazioni annuali sui macrofagi nella SLE sono aumentate modestamente, passando da 112 nel 2016 a un picco di 154 nel 2022, per poi scendere leggermente a 133 nel 2025. Ancora più importante, il numero annuale di citazioni è aumentato complessivamente da 184 a 9.030, indicando che, nonostante le fluttuazioni nella produzione, l'impatto accademico di questo campo è cresciuto sostanzialmente. Questa traiettoria di crescita è in linea con il crescente riconoscimento dei macrofagi come attori centrali nella patogenesi del SLE, oltre ai loro ruoli tradizionali nella pulizia del complesso immunitario e nell'efferocitosi. L'ultimo decennio ha visto scoperte fondamentali che collegano la disfunzione dei macrofagi a NETosis, alle firme di interferone di tipo I e alla riprogrammazione metabolica, che hanno catalizzato l'interesse della ricerca 49,50,51,52,53. In particolare, il picco del 2022 coincide con la pubblicazione di diversi studi meccanicistici ad alto impatto e l'espansione delle terapie biologiche mirate alle vie immunitarie innate, suggerendo che la traduzione clinica ha iniziato a guidare la ricerca di base.

A livello nazionale, la Cina è la prima per volume di pubblicazioni, rappresentando il principale contributore a livello mondiale, mentre gli Stati Uniti guidano per numero totale di citazioni e centralità nella collaborazione internazionale. Inghilterra, Svezia e Germania, nonostante volumi di pubblicazione moderati, mostrano la media più alta di citazioni per articolo, riflettendo il loro alto impatto sulle citazioni. La rete di collaborazione paese/regione ha formato tre principali cluster, con Stati Uniti e Cina che apparivano nello stesso grande cluster di collaborazione del Messico. Sebbene la forza totale dei legami della Cina sia stata moderata, la sua produzione annua è aumentata costantemente da 18 a 70 articoli nel decennio, superando quella degli Stati Uniti dopo il 2020. Questo cambiamento potrebbe riflettere l'importante investimento della Cina nella ricerca immunologica e la crescente capacità di collaborazione. Le prime 10 istituzioni per volume di pubblicazioni sono prevalentemente in Cina, con collaborazioni nazionali che mostrano un distinto clustering regionale, in particolare tra istituzioni orientali come la Shanghai Jiao Tong University, la Sun Yat-sen University e la Huazhong University of Science and Technology. Al contrario, le 10 istituzioni più citate sono dominate da istituzioni americane ed europee, come l'Università di Washington, il Karolinska Institute e la Harvard Medical School, con il NIAMSD che ha ottenuto un impatto eccezionalmente alto per articolo. L'analisi delle riviste ha identificato Frontiers in Immunology come la rivista più produttiva, riflettendo la crescente influenza del movimento open-access nell'immunologia. Riviste ad abbonamento ad alto impatto come Nature Reviews Rheumatology e Arthritis & Rheumatology pubblicavano meno articoli ma accumulavano citazioni sostanziali, sottolineando il loro ruolo nella definizione del quadro teorico. La mappa delle co-citazioni ha evidenziato Journal of Immunology come la fonte più citata, seguita da Frontiers in Immunology e Lupus, illustrando la combinazione tra riviste classiche di immunologia e riviste specialistiche sul lupus che costituiscono la base di conoscenza. Le reti di collaborazione con autori hanno rivelato cinque grandi cluster. Il cluster 2, incentrato su Kaplan, M.J., Elkon, K.B. e Carmona-Rivera, C., si concentra sulle NET e sull'efferocitosi—meccanismi che hanno rimodellato la nostra comprensione della disregolazione immunitaria innata in SLE54,55. L'elevato numero di citazioni di Kaplan, Elkon e Carmona-Rivera sottolinea il crescente riconoscimento del campo che la depurazione difettosa delle cellule morenti e l'infiammazione mediata dalla rete non sono semplicemente epifenomeni, ma motori patogeni centrali e bersagliterapeutici 56.

Le analisi di co-occorrenza delle parole chiave e del clustering temporale rivelano che i temi di ricerca nel campo dei macrofagi nella SLE mostrano caratteristiche evolutive dinamiche prominenti. Le prime ricerche si sono concentrate prevalentemente sui meccanismi fondamentali della disfunzione dei macrofagi nel LES, con enfasi fondamentali sulla polarizzazione dei macrofagi, la clearance delle cellule apoptotiche e la gestione dei complessi immunitari. Attraverso l'analisi dei cluster, sono stati identificati 13 principali cluster tematici in questo campo. Questi molteplici cluster interpretano sistematicamente i ruoli regolatori multifaccettati dei macrofagi nell'attivazione immunitaria innata, nella morte infiammatoria delle cellule, nella disregolazione delle citochine, nei danni multiorganici e nei potenziali interventi terapeutici mirati. Nella fase iniziale della ricerca, gli studiosi si sono concentrati principalmente sulle funzioni fisiologiche di base dei macrofagi, in particolare sull'eliminazione delle cellule apoptotiche e dei complessi immunitari circolanti, nonché sul meccanismo regolatore della tolleranza autoimmune. La scoperta storica dell'efferocitosi mediata dai macrofagi compromessi nel SLE ha stabilito un legame meccanicistico critico tra difetti funzionali dei macrofagi e la progressione della malattia autoimmune55. Dal 2019 al 2022, il focus della ricerca si è spostato verso l'esplorazione meccanicistica approfondita. Oltre alla clearance anomala delle cellule, i macrofagi sono stati ulteriormente riconosciuti come amplificatori infiammatori centrali nel LES, guidando risposte infiammatorie persistenti tramite attivazione dell'inflamosoma e loop di retroazione positiva correlati all'interferone56. L'analisi dei burst di riferimento ha confermato che la ricerca fondamentale su NETs condotta da Lood C (2016) e la revisione tematica autorevole pubblicata da Tsokos GC (2016) hanno mantenuto forti burst di citazioni in questo periodo, altamente coerenti con la tendenza dinamicamente evolutiva delle parole chiave principali nello stesso periodo. Nel frattempo, il metabolismo è emerso gradualmente e ha attirato attenzione sostenuta, indicando che la riprogrammazione immunometabolica dei macrofagi è diventata un punto caldo di ricerca in questo campo. Negli ultimi anni, le frontiere della ricerca di questo campo sono state ulteriormente aggiornate ed ampliate, con cluster emergenti come tempeste di citochine, metabolismo e vitamina D, insieme a direzioni di ricerca a orientamento clinico. Tra questi, la diagnosi "pathway" e la "multicentricità" sono diventate focus di ricerca all'avanguardia, indicando che questo campo si sta gradualmente evolvendo verso la terapia mirata a percorso e la diagnosi clinica standardizzata. È importante notare che non tutte le parole chiave emergenti rappresentano direzioni di ricerca sostenute. Distinguendo tra scoppi transitori e tendenze a lungo termine, abbiamo osservato che i termini correlati al COVID-19 apparivano come fenomeni di breve durata, probabilmente riflettendo l'improvviso aumento della ricerca durante il periodo della pandemia globale. Al contrario, argomenti come la polarizzazione dei macrofagi, la riprogrammazione metabolica e la terapia mirata hanno mostrato un traguardo più costante e duraturo durante il periodo dello studio, indicando che rappresentano veri e duraturi frontiere di ricerca piuttosto che punti caldi effimeri. Le parole chiave ad alto burst nell'ultima fase includono principalmente la tempesta di citochine, la riprogrammazione metabolica, la vitamina D, la polarizzazione dei macrofagi e il target terapeutico, che riflettono pienamente le ultime priorità di ricerca. Inoltre, due direzioni esplorative emergenti hanno attirato l'attenzione. Uno è Lactobacillus delbrueckii, che riflette un crescente interesse per la regolazione del microbioma intestinale nel LES57. L'altro sono le firme molecolari delle cellule mononucleari del sangue periferico (PBMC), che forniscono nuove idee non invasive per biomarcatori per la diagnosi ausiliaria e la valutazione delle condizioni del LES58. In particolare, la nefrite da lupus è rimasta un punto caldo di ricerca persistente in tutte le fasi evolutive, dimostrando pienamente che la lesione renale, come la complicanza organale grave più comune del LES, è ancora la sfida clinica principale che guida la ricerca approfondita sui macrofagi59. La vitamina D e la riprogrammazione metabolica mostrano un'elevata intensità di citation-burst, che le segna come le frontiere emergenti più dinamiche e promettenti nell'attuale panorama della ricerca.

Sebbene la ricerca sistematica in biologia dei sistemi non abbia ancora prodotto argomenti indipendenti di clustering in questo campo, tecnologie emergenti come il sequenziamento a RNA a singola cellula, i multi-omics e il machine learning sono state ampiamente applicate in pubblicazioni di alta qualità e grande impatto. La tecnologia della trascrittologia a singola cellula ha identificato con successo molteplici sottogruppi di macrofagi funzionalmente difettosi nei pazienti con SLE, come i macrofagi fagocitici MerTK⁺, fornendo una base per ulteriori indagini sui meccanismi della malattia e bersagli terapeutici per un'esplorazione approfondita dei meccanismi dellamalattia 60,61,62,63 . L'integrazione del sequenziamento a singola cellula, della trascrittomica spaziale e di altre tecnologie avanzate offre nuove prospettive per rivelare la complessa patogenesi delle lesioniautoimmuni 64,65,66. L'analisi delle co-citazioni di riferimento conferma ulteriormente che questo campo possiede una base di conoscenza completa e strutturata. Gli studi fondamentali rappresentati da Tsokos GC (2016, Nature Reviews Rheumatology) e Lood C (2016, Nature Medicine) costituiscono il quadro teorico centrale di questo ambito di ricerca. L'analisi delle citazioni burst divide chiaramente l'evoluzione del sistema della conoscenza in tre fasi progressive, riflettendo intuitivamente il continuo approfondimento e l'innovazione dei contenuti di ricerca in questo campo.

Nonostante questi progressi, rimangono diverse sfide. L'eterogeneità dei macrofagi nel SLE è ancora poco caratterizzata. Il sequenziamento dell'RNA a singola cellula ha rivelato sottoinsiemi inaspettati, come i macrofagi fagocitici MerTK+ difettosi nei pazienticon LES 67. Come questi sottogruppi contribuiscono differenzialmente all'innesco della malattia, alle riacutizzazioni e al danno agli organi richiede ulterioriindagini 68,69. Sebbene il mirare ai macrofagi abbia potenzialità terapeutica—ad esempio, promuovere l'efferocitosi tramite agonisti gamma dei recettori attivati dal proliferatore di perossisomi (PPARγ), inibire l'inflammasoma NLRP3 con MCC950 o distorcere la polarizzazione a favore dei fenotipi M2—la maggior parte degli interventi rimane preclinica. Sono urgentemente necessari studi controllati randomizzati di alta qualità, multicentrici, per valutare terapie mirate ai macrofagi nel LES. La traduzione delle firme multi-omiche in biomarcatori clinicamente attuabili e algoritmi terapeutici rimane una lacuna. Le ricerche future dovrebbero integrare approcci alla biologia dei sistemi con un rigoroso fenotipaggio clinico per ottenere la medicina di precisione per il LES.

Questo studio presenta diverse limitazioni che vanno riconosciute. Innanzitutto, i dati sono stati forniti esclusivamente dalla Web of Science Core Collection, escludendo altri database come PubMed, Scopus o database cinesi (CNKI, Wanfang). Questo potrebbe aver introdotto un bias di selezione, in particolare per studi di rilevanza regionale. Sebbene WOSCC sia ampiamente utilizzato per l'analisi bibliometrica e i nostri risultati siano generalmente coerenti con studi precedenti che si basavano principalmente su WOSCC, l'inclusione di ulteriori database come Scopus o PubMed potrebbe aver catturato una gamma più ampia di pubblicazioni e potenzialmente alterare i modelli di collaborazione osservati. In secondo luogo, la nostra ricerca è stata limitata a pubblicazioni in lingua inglese, che potrebbero aver sottorappresentato contributi importanti pubblicati in altre lingue, in particolare da paesi non anglofoni con programmi attivi di ricerca sull'LES. In terzo luogo, l'analisi bibliometrica descrive caratteristiche esterne e relazioni di co-incidenza, ma non può valutare la qualità, l'innovazione o la validità clinica dei singoli studi. Quarto, è stato scelto il periodo 2016–2025 per coprire il decennio più recente; tuttavia, alcuni lavori fondamentali pubblicati prima del 2016 sono inevitabilmente sottorappresentati nel rilevamento delle esplosioni. In quinto luogo, gli indicatori basati sulle citazioni soffrono intrinsecamente di ritardo nelle citazioni, il che significa che studi di alta qualità pubblicati di recente potrebbero aver accumulato meno citazioni semplicemente perché non hanno avuto abbastanza tempo per accumularle, substimandone il reale impatto. Questo bias temporale è particolarmente rilevante per le pubblicazioni del 2025 incluse nella nostra analisi. Infine, riconosciamo che la nostra analisi non ha specificamente considerato le potenziali ritratte. Il nostro dataset è stato derivato dalla Web of Science Core Collection, che non esclude automaticamente gli articoli ritirati. Poiché l'analisi non ha identificato né quantificato i dati ritirati, l'entità della loro influenza sui modelli bibliometrici aggregati è sconosciuta.

In conclusione, questa analisi bibliometrica fornisce una mappatura completa e oggettiva dei macrofagi nel campo delle SLE. I risultati dimostrano un'evoluzione dinamica dalle osservazioni immunologiche di base alle indagini meccanicistiche dettagliate e, più recentemente, ad applicazioni traslazionali e cliniche. La Cina è emersa come il maggiore contributore per volume, mentre gli Stati Uniti e i paesi europei continuano a guidare l'impatto e la centralità della collaborazione. La base di conoscenza è ancorata a revisioni fondamentali e studi meccanicistici su NETosis, interferone di tipo I ed efferocitosi. Le attuali frontiere si concentrano sulle tempeste di citochine, l'immunometabolismo e le terapie mirate alle vie di ricerca, con la "diagnosi multicentrica" e le "vie dell'interferone di tipo I" che rappresentano i fronti di ricerca più dinamici. Oltre a riassumere i risultati attuali, questo studio propone diverse applicazioni specifiche dell'analisi bibliometrica per guidare future ricerche sull'ESLE. Innanzitutto, abbiamo identificato direzioni di ricerca sostenute, in particolare la polarizzazione dei macrofagi, la riprogrammazione metabolica e la terapia mirata. Queste aree forniscono indicazioni basate su evidenze per aiutare le agenzie di finanziamento a dare priorità all'allocazione delle risorse verso settori che hanno dimostrato una trazione scientifica a lungo termine. In secondo luogo, la sottorappresentazione delle pubblicazioni degli studi clinici e la scarsità di studi di validazione multicentrici rivelati nella nostra analisi mettono in evidenza lacune critiche nella ricerca che giustificano investimenti mirati. In terzo luogo, le reti collaborative osservate sono in gran parte concentrate in Cina e Stati Uniti, mentre i collegamenti tra cluster con altre regioni rimangono relativamente scarsi. Questo schema suggerisce opportunità per facilitare iniziative collaborative internazionali, specialmente tra centri di ricerca in Asia, Europa e America Latina, per accelerare i progressi globali nelle terapie LES mirate ai macrofagi. Gli sforzi futuri dovrebbero dare priorità alla collaborazione internazionale, agli studi clinici di alta qualità e all'integrazione di approcci multi-omici per tradurre la biologia dei macrofagi in benefici tangibili per i pazienti con LES.

Dichiarazioni

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Gli autori non hanno conflitti di interesse da dichiarare. Non sono stati utilizzati strumenti assistiti dall'IA nella preparazione di questo manoscritto, inclusa l'analisi dei dati, la generazione di figure o la scrittura.

Ringraziamenti

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Questo lavoro è stato sostenuto dall'Iniziativa di Eccellenza e Innovazione dell'Ospedale di Amicizia Cina-Giappone (Grant No. ZRZC2025-KCC02), il Finanziamento Nazionale per la Ricerca Clinica Ospedaliera di Alto Livello (Grant n. 2025-NHLHCRF-JBGS-B-WZ-15), la National Natural Science Foundation of China (Grant No. 82400846), il Progetto Maggiore di Innovazione Farmacologica del Ministero della Scienza e Tecnologia della Cina (Grant No. 2017ZX09301001) e il Programma per Scienziati Stranieri della Fondazione Nazionale Russa per la Scienza (Grant No. 257431017).

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo
NomeAziendaNumero di catalogoCommenti
CiteSpace (version 6.4.R1)Drexel University, Philadelphia, PA, USAN/AKeyword timeline clustering and citation burst analysis; RRID: SCR_020932; URL: https://citespace.podia.com
GraphPad Prism (version 10.1)Dotmatics, Boston, MA, USAN/AFigure preparation and data visualization; RRID: SCR_002798; URL: https://www.graphpad.com
Scimago Graphica (version 1.0.25)Scimago Lab, Madrid, SpainN/ACountry/region collaboration network visualization; RRID: not available; URL: https://www.graphica.app
VOSviewer (version 1.6.19)Centre for Science and Technology Studies, Leiden University, Leiden, NetherlandsN/ACoauthorship network construction and keyword co-occurrence mapping; RRID: SCR_016598; URL: https://www.vosviewer.com
Web of Science Core CollectionClarivate Analytics, Philadelphia, PA, USAN/ALiterature retrieval and data source; URL: https://clarivate.com/webofscience
WPS Excel (2023)Kingsoft, Zhuhai, ChinaN/ABasic statistical calculations and bar, line, and pie charts; RRID: not available; URL: https://www.wps.com

Riferimenti

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Tanaka Y. Systemic lupus erythematosus. Best Pract Res Clin Rheumatol. 2022;36(4):101814.
  2. Cascarano G, et al. Systemic lupus erythematosus: one year in review 2026. Clin Exp Rheumatol. 2026;44(3):427-37.
  3. Mejia-Vilet JM, Turner-Stokes T, Houssiau F, Rovin BH. Kidney involvement in systemic lupus erythematosus: from the patient assessment to a tailored treatment. Best Pract Res Clin Rheumatol. 2023;37(4):101925.
  4. Zheng Z, et al. Immune thrombocytopenia in patients with systemic lupus erythematosus. Clin Rheumatol. 2025;44(1):97-104.
  5. Justiz-Vaillant AA, et al. Neuropsychiatric systemic lupus erythematosus: molecules involved in its immunopathogenesis, clinical features, and treatment. Molecules. 2024;29(4):747.
  6. Fanouriakis A, et al. EULAR recommendations for the management of systemic lupus erythematosus: 2023 update. Ann Rheum Dis. 2024;83(1):15-29.
  7. Su X, et al. Systemic lupus erythematosus: pathogenesis and targeted therapy. Mol Biomed. 2024;5(1):54.
  8. Morand EF, Fernandez-Ruiz R, Blazer A, Niewold TB. Advances in the management of systemic lupus erythematosus. BMJ. 2023;383:e073980.
  9. Mackensen A, et al. Anti-CD19 CAR T cell therapy for refractory systemic lupus erythematosus. Nat Med. 2022;28(10):2124-32.
  10. Wang Q, et al. In vivo CD19 CAR T-cell therapy for refractory systemic lupus erythematosus. N Engl J Med. 2025;393(15):1542-4.
  11. Wang W, et al. BCMA-CD19 compound CAR T cells for systemic lupus erythematosus: a phase 1 open-label clinical trial. Ann Rheum Dis. 2024;83(10):1304-14.
  12. Bao Y, Wang G, Li H. Approaches for studying human macrophages. Trends Immunol. 2024;45(4):237-47.
  13. Bernier ED, Bartnicki E, Khanna KM. Macrophages: sentinels, warriors, and healers. Hum Mol Genet. 2025;34(R1):R110-20.
  14. Zhang L, Sheng J, Liu T. Macrophages in lupus nephritis: insights into its pathogenesis and emerging treatments. Front Biosci (Landmark Ed). 2025;30(10):39365.
  15. Yang S, Zhao M, Jia S. Macrophage: key player in the pathogenesis of autoimmune diseases. Front Immunol. 2023;14:1080310.
  16. Chavanisakun C, Keawvichit R, Benjakul N. M1 and M2 macrophage polarization correlates with activity and chronicity indices in lupus nephritis. Life (Basel). 2025;15(1):55.
  17. Zhao L, et al. Regulation of macrophage polarization by targeted metabolic reprogramming for the treatment of lupus nephritis. Mol Med. 2024;30(1):96.
  18. Fresneda Alarcon M, McLaren Z, Wright HL. Neutrophils in the pathogenesis of rheumatoid arthritis and systemic lupus erythematosus: same foe different M.O. Front Immunol. 2021;12:649693.
  19. Postal M, et al. Type I interferon in the pathogenesis of systemic lupus erythematosus. Curr Opin Immunol. 2020;67:87-94.
  20. Lood C, et al. Neutrophil extracellular traps enriched in oxidized mitochondrial DNA are interferogenic and contribute to lupus-like disease. Nat Med. 2016;22(2):146-53.
  21. Cutolo M, et al. Dynamic macrophage phenotypes in autoimmune and inflammatory rheumatic diseases. Nat Rev Rheumatol. 2025;21(9):546-65.
  22. Wu R, et al. Polydopamine-encapsulated probiotics restore gut homeostasis and reinstate macrophage efferocytosis in systemic lupus erythematosus. Adv Sci (Weinh). 2026;13(24):e22637.
  23. Suvandjieva V, et al. Modelling the impact of NETosis during the initial stage of systemic lupus erythematosus. Bull Math Biol. 2024;86(6):66.
  24. Zhao CL, et al. Long non-coding RNA H19 contributes to M1 macrophage polarization mediated inflammation via miR-145-5p-PAI-1 axis in systemic lupus erythematosus. Autoimmunity. 2026;59(1):2649582.
  25. Su H, et al. Glucose metabolic reprogramming in systemic lupus erythematosus and lupus nephritis: theoretical foundations and therapeutic implications. Front Immunol. 2026;17:1799232.
  26. Lv Q, et al. ANGPTL3 in podocytes contributes to the pathogenesis of lupus nephritis by activating MSR1 in macrophages. Kidney Dis (Basel). 2026;12(1):288-301.
  27. Chen G, Yan Z, Wang Y, Tao Q. Rheumatoid arthritis and fibromyalgia syndrome: a bibliometric and bioinformatics perspective on comorbidity research. J Multidiscip Healthc. 2025;18:6811-27.
  28. Wang Y, et al. Research trends and hotspots in JAK inhibitors for ulcerative colitis: a bibliometric analysis from 2015 to 2024. J Multidiscip Healthc. 2025;18:6755-71.
  29. Ma L, Yao T, Jin D, Yan Z. Mapping the knowledge landscape of muscle disorders in rheumatoid arthritis: a bibliometric and bioinformatics study. J Vis Exp. 2026;(230):e70373.
  30. Jia MY, Bai XX. Mapping the knowledge landscape of atopic dermatitis and allergic rhinitis comorbidity: a bibliometrics study. J Vis Exp. 2026;(230):e70363.
  31. Zhao Y, Chen GY, Fang M. Research trends of rheumatoid arthritis and depression from 2019 to 2023: a bibliometric analysis. J Multidiscip Healthc. 2024;17:4465-74.
  32. Fu D, Cao Y, Ma T, Wu H. A bibliometric analysis on immunotherapy treatments for systemic lupus erythematosus: analysis of published evidence from 2014 to 2024. Clin Rheumatol. 2026;45(2):831-44.
  33. Yan YL, et al. Research trends of the aetiology of systemic lupus erythematosus in the past 10 years: a bibliometric analysis (2014-2023). Clin Exp Rheumatol. 2025;43(9):1650-60.
  34. Yu H, et al. Mapping theme evolution and identifying hotspots in biomarkers of systemic lupus erythematosus based on global research. Biomark Med. 2024;18(7):321-32.
  35. Synnestvedt MB, Chen C, Holmes JH. CiteSpace II: visualization and knowledge discovery in bibliographic databases. AMIA Annu Symp Proc. 2005;2005:724-8.
  36. van Eck NJ, Waltman L. Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics. 2010;84(2):523-38.
  37. Wang YF, et al. Global trends and hotspots of artificial intelligence in pain management: a bibliometric analysis. Digit Health. 2026;12:20552076261460708.
  38. Anders HJ, et al. Lupus nephritis. Nat Rev Dis Primers. 2020;6(1):7.
  39. Jing C, et al. Macrophage metabolic reprogramming presents a therapeutic target in lupus nephritis. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020;117(26):15160-71.
  40. Tsokos GC, et al. New insights into the immunopathogenesis of systemic lupus erythematosus. Nat Rev Rheumatol. 2016;12(12):716-30.
  41. Mohammadi S, Saghaeian-Jazi M, Sedighi S, Memarian A. Immunomodulation in systemic lupus erythematosus: induction of M2 population in monocyte-derived macrophages by pioglitazone. Lupus. 2017;26(12):1318-27.
  42. Funes SC, et al. Implications of macrophage polarization in autoimmunity. Immunology. 2018;154(2):186-95.
  43. Carter SJ, Tattersall RS, Ramanan AV. Macrophage activation syndrome in adults: recent advances in pathophysiology, diagnosis and treatment. Rheumatology (Oxford). 2019;58(1):5-17.
  44. da Cruz HLA, et al. Differential expression of the inflammasome complex genes in systemic lupus erythematosus. Immunogenetics. 2020;72(4):217-24.
  45. Caricchio R, Gallucci S. Systemic lupus erythematosus and cytokine storm. Adv Exp Med Biol. 2024;1448:355-64.
  46. Ahamada MM, Jia Y, Wu X. Macrophage polarization and plasticity in systemic lupus erythematosus. Front Immunol. 2021;12:734008.
  47. Sadeghi M, et al. Neutrophil extracellular trap: a key player in the pathogenesis of autoimmune diseases. Int Immunopharmacol. 2023;116:109843.
  48. Wang X, et al. Recent advances of type I interferon on the regulation of immune cells and the treatment of systemic lupus erythematosus. J Inflamm Res. 2025;18:4533-49.
  49. Hanata N, Kaplan MJ. The role of neutrophil extracellular traps in inflammatory rheumatic diseases. Curr Opin Rheumatol. 2025;37(1):64-71.
  50. Lee S, et al. AIM2 forms a complex with pyrin and ZBP1 to drive PANoptosis and host defence. Nature. 2021;597(7876):415-9.
  51. Kraaij T, et al. A novel method for high-throughput detection and quantification of neutrophil extracellular traps reveals ROS-independent NET release with immune complexes. Autoimmun Rev. 2016;15(6):577-84.
  52. Li Q, Liu H, Yin G, Xie Q. Efferocytosis: current status and future prospects in the treatment of autoimmune diseases. Heliyon. 2024;10(7):e28399.
  53. Dehdashtian E, Caricchio R. From innate immunity to autoimmunity: neutrophils in systemic lupus erythematosus pathogenesis. Lupus. 2025;34(10):989-1002.
  54. Maria NI, Davidson A. Renal macrophages and dendritic cells in SLE nephritis. Curr Rheumatol Rep. 2017;19(12):81.
  55. Ma C, Xia Y, Yang Q, Zhao Y. The contribution of macrophages to systemic lupus erythematosus. Clin Immunol. 2019;207:1-9.
  56. Kahlenberg JM, Kaplan MJ. The inflammasome and lupus: another innate immune mechanism contributing to disease pathogenesis? Curr Opin Rheumatol. 2014;26(5):475-81.
  57. Khorasani S et al. Amelioration of regulatory T cells by Lactobacillus delbrueckii and Lactobacillus rhamnosus in pristane-induced lupus mice model. J Cell Physiol. 2019;234(6):9778-9786.
  58. Xu H, Yuan K, Chen G. Single-cell transcriptomics reveals CCL3+ classical monocyte subset linked to autoimmune pathogenesis. J Inflamm Res. 2025;18:16273-91.
  59. Wei S, et al. Integrative analysis of single-cell and bulk transcriptome data reveal the significant role of macrophages in lupus nephritis. Arthritis Res Ther. 2024;26(1):84.
  60. Nehar-Belaid D et al. Mapping systemic lupus erythematosus heterogeneity at the single-cell level. Nat Immunol. 2020;21(9):1094-1106.
  61. Liu SY, et al. Hydroxychloroquine enhances efferocytosis and modulates inflammation via MerTK/Gas6 signaling in a pristane-induced lupus mouse model. Front Immunol. 2025;16:1524315.
  62. Xing Y, et al. Single-cell spatial transcriptomics reveals pathogenic mechanism of renal fibrosis in imiquimod-induced lupus nephritis in mice. Biochem Biophys Rep. 2025;43:102087.
  63. Zhao J, et al. Cxcl9high macrophages recruit circulating Cxcr3+ plasmablasts into kidneys to promote pathogenesis of lupus nephritis mice. Commun Biol. 2025;8(1):1446.
  64. Zhou H, et al. Machine learning combined multi-omics analysis to explore key oxidative stress features in systemic lupus erythematosus. Front Immunol. 2025;16:1567466.
  65. Wang K, Li X, Tang Y, Zhao L. Exploring key genes of glutathione metabolism in systemic lupus erythematosus based on Mendelian randomisation, single-cell RNA sequencing and multiple machine learning approaches. IET Syst Biol. 2025;19(1):e70021.
  66. Lee M, et al. Inhibition of salt-inducible kinases resolves autoimmune arthritis by promoting macrophage efferocytosis. Signal Transduct Target Ther. 2025;10(1):293.
  67. Hoover PJ, et al. A human-mouse atlas of intrarenal myeloid cells identifies conserved disease-associated macrophages in lupus nephritis. J Exp Med. 2025;222(11):e20241873.
  68. Zhu H, et al. The expression and clinical significance of different forms of Mer receptor tyrosine kinase in systemic lupus erythematosus. J Immunol Res. 2014;2014:431896.
  69. Yin Y, et al. Amino acid metabolism modulates macrophage polarization: implications for autoimmune-related diseases. Front Immunol. 2026;17:1736082.

Ristampe e permessi

Richiedi il permesso di riutilizzare il testo o le figure di questo articolo JoVE

Richiedi permesso

Tag

Polarizzazione dei macrofagiimmunit innataimmunit adattativainflammasoma NLRP3rimozione delle cellule apoptotichenefrite lupicarecettori Toll likesindrome da attivazione macrofagica

Articoli correlati