Это исследование систематически определяет исследовательский ландшафт и меняющиеся границы в области системной красной волчанки и макрофагов с 2016 по 2025 годы с помощью библиометрического анализа.
Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.
Исследовательская статья
Это исследование систематически определяет исследовательский ландшафт и меняющиеся границы в области системной красной волчанки и макрофагов с 2016 по 2025 годы с помощью библиометрического анализа.
В этом исследовании систематически проанализировали 1 197 статей о роли макрофагов в системной красной волчанке (СКВ), опубликованных с 2016 по 2025 год с использованием библиометрических методов, основанных на Web of Science Core Collection. Анализ рассматривал тенденции публикаций, совместные сети, исследовательские темы и базу знаний для прояснения текущего исследовательского ландшафта, ключевых исследовательских сил и эволюции фронтиров в этой области. Количество публикаций достигло пика в 154 в 2022 году, а ежегодные цитаты выросли с 184 в 2016 году до 9 030 в 2025 году, что свидетельствует об активных и значимых исследованиях. Китай занял первое место по объёму публикаций (379 статей), тогда как США лидировали по общему числу цитирований (18 838) и центральной роли в международном сотрудничестве. Шанхайский университет Цзяо Тун и Каролинский институт были самыми продуктивными учреждениями — по 23 статьи каждый. Границы иммунологии (импакт-фактор = 5,9; Journal Citation Reports квартиль 1) был самым продуктивным журналом. Кластеризация по хронологии ключевых слов выделила 13 основных исследовательских тем, включая ключевые компоненты врождённого иммунитета, такие как нейтрофильные внеклеточные ловушки, дендритные клетки и рецепторы-подобные Толл, а также адаптивный иммунитет с участием Т-клеток, В-клеток и плазмацитоидных дендритных клеток. Эти темы также включали основные механизмы, такие как поляризация макрофагов, инфламмасомы семейства рецепторов, похожих на NOD, содержащие 3 (NLRP3), и клиренс апоптотических клеток, а также клинические горячие точки, такие как волчаночный нефрит, синдром активации макрофагов и ревматоидный артрит. Эволюция горячих точек исследований отражает переход от ранних базовых механизмов очищения апоптотических клеток и иммунного комплекса к усовершенствованной регуляции цитокинов, врождённого иммунитета и адаптивного иммунитета, а также, наконец, к исследованиям терапии сигнальных путей, клинического управления и многоцентровой валидации, при этом «путь» и «многоцентровая диагностика» выделяются как современные направления исследований.
Системная красная волчанка (СКВ) — хроническое аутоиммунное заболевание, характеризующееся выработкой аутоантител, отложением иммунных комплексов и воспалением несколькихорганов 1,2. Несмотря на значительный прогресс в диагностических подходах и терапевтических стратегиях за последние десятилетия, СКВ продолжает вызывать серьёзные повреждения почек, гематологической системы и центральной нервной системы 3,4,5. Существующие методы лечения, включая глюкокортикоиды, иммуносупрессанты и биологические препараты, обычно имеют ограниченную терапевтическую эффективность и связаны с побочными эффектами в разной степени 6,7,8. Стратегии клеточной инженерии, такие как терапия Т (CAR-T) с помощью химерных антигенных рецепторов, показали потенциал для достижения устойчивой безлекарственной ремиссии при СКВ за счет глубокого истощения аутореактивныхВ-клеток 9,10,11. Будучи ключевыми членами врождённой иммунной системы, макрофаги выполняют ключевые функции в очистке иммунных комплексов, эффероцитозе апоптотических клеток и секреции цитокинов, тем самым поддерживая иммунныйгомеостаз 11,12. Накопленные данные указывают на участие нескольких форм дисфункции макрофагов в патогенезеСКВ 13,14,15. Дисрегулированная поляризация макрофагов в проинфламаторный M1 и противовоспалительный M2 фенотипы постоянно наблюдается при волчанке, где макрофаги M1 способствуют повреждению тканей, а макрофаги M2 способствуют восстановлению тканей и фиброзномуремоделированию 16,17. Чрезмерное образование нейтрофильных внеклеточных ловушек (НЭТ) и аномальная активация сигнальных путей интерферона дополнительно усиливают макрофаговые воспалительныереакции 18,19,20. В результате дисфункция макрофагов стала не только центральным узлом патогенеза СКВ, но и перспективной терапевтическойцелью.
За последнее десятилетие наблюдалось стремительное расширение публикаций, посвящённых роли макрофагов в СКВ, охватывающих различные направления исследований, включая эффероцитоз, NETosis, поляризацию макрофагов, метаболическое перепрограммирование и таргетную модуляцию сигнальныхпутей 22,23,24,25,26 . Однако растущая литература также несёт вызовы, включая фрагментированные исследовательские темы, неясное определение основных исследовательских сил и неоднозначное картирование эволюции границ, что подчёркивает острую необходимость систематического обзора современного исследовательского ландшафта. Bibliometrics использует математические и статистические методы для количественного анализа характеристик распределения и эволюционных паттернов носителей знаний, предоставляя объективные данные о тенденциях публикаций, коллаборативных сетях, горячих точках исследований и динамикефронтира 27,28,29,30,31 . Хотя библиометрические подходы успешно применяются для картирования знаний в иммунотерапии СКВ, открытии биомаркеров и смежных областях, библиометрическое картирование, ориентированное исключительно на макрофаги в СКВ, остаётсяограниченным 32,33,34. В данном исследовании получена соответствующая литература из базы данных Web of Science Core Collection за период с 2016 по 2025 год, и используются CiteSpace, VOSviewer и Scimago Graphica для проведения многомерного визуального анализа. Изучая публикации, сотрудничество между странами/регионами и институциональными структурами, сети авторов и журналов, совместное появление ключевых слов и кластеризацию хронологии, а также обнаружение вспышек цитирования, данное исследование направлено на систематическое прояснение текущего состояния исследований, основных исследовательских сил, тематической эволюции и новых рубежей в области макрофагов в СКВ, тем самым предоставляя объективную карту знаний и направление для будущих исследований.
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Для этого исследования не требовалось этическое одобрение или информированное согласие, поскольку все данные были получены из общедоступных библиографических записей в базе данных Web of Science Core Collection. В этом исследовании не участвовали люди, животные или клинические образцы.
Стратегия сбора и поиска данных
Данные были извлечены из базы данных Web of Science Core Collection (WOSCC) в одну дату (27 апреля 2026 года) для обеспечения согласованности и воспроизводимости данных. В поисковом запросе использовались булевые операторы со следующей структурой: TS=("Красная волчанка, системная" ИЛИ "Системная красная волчанка" ИЛИ "Красная волчанка диссеминататус") И TS=("макрофаг*"). Типы документов были ограничены статьями и обзорными статьями. Период публикации длился с 1 января 2016 года по 31 декабря 2025 года. Всего было сохранено 1 197 действительных статей для последующего библиометрического анализа.
Аналитические инструменты
Использовался аналитический конвейер, включающий несколько программных пакетов. CiteSpace (Research Resource Identifier [RRID]: SCR_020932) использовался для кластеризации хронологии ключевых слов и анализа всплескицитирования 35. VOSviewer (RRID: SCR_016598) использовался для создания и визуализации сетей соавторства для стран/регионов, учреждений и авторов, а также для создания карт совместного появления ключевыхслов 36. Scimago Graphica использовалась для генерации визуализаций сетей сотрудничества между странами и регионами из сетевых файлов, экспортированных из VOSviewer37. Базовые статистические расчёты и подготовка рисунков выполнялись с помощью WPS Excel и GraphPad Prism (RRID: SCR_002798). Общий библиометрический рабочий процесс иллюстрируется на рисунке 1.
Конфигурация параметров в CiteSpace и VOSviewer
В CiteSpace временной срез устанавливался с 2016 по 2025 год с интервалом в 1 год. g-индекс (k = 10) был выбран в качестве порога выбора узла. Алгоритм обрезки Pathfinder применялся дважды: сначала для упрощения каждой отдельной сети временных срезов, а затем после объединения всех срезов для снижения визуальной сложности. В VOSviewer для оптимизации планировки сети был выбран алгоритм LinLog/модульность. Размеры узлов взвешивались по количеству документов или частоте цитирования, в зависимости от конкретного анализа. Для картирования сотрудничества страны и регионов с использованием Scimago Graphic диаметры узлов отражали объёмы публикаций, а толщина связей — интенсивность сотрудничества между странами.
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Годовой выпуск публикаций
В период с 2016 по 2025 год было опубликовано всего 1 197 статей о макрофагах в СКВ. Годовой объём публикаций колеблся: начиная с 112 в 2016 году, достигнув пика в 154 в 2022 году, а затем немного снизился до 133 в 2025 году. За тот же период годовое количество цитирований выросло с 184 до 9 030, с незначительными колебаниями, что свидетельствует о постепенном росте академического влияния в этой области (
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Это библиометрическое исследование систематически определяет ландшафт исследований макрофагов в SLE за последнее десятилетие (2016–2025). Анализируя 1 197 публикаций из Web of Science Core Collection, мы выявили глобальные тенденции публикаций, совместные сети, основные исследовательские силы, тематическую эволюцию и динамику базы знаний, тем самым предоставив объективную дорожную карту для будущих исследований в этой быстро меняющейся области.
За 10-летний пе...
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
У авторов нет конфликта интересов, которые можно было бы заявлять. При подготовке этой рукописи не использовались инструменты с помощью ИИ, включая анализ данных, генерацию изображений или написание.
Эта работа была поддержана Инициативой по совершенствованию и инновациям Китайско-японской больницы дружбы (Грант No ZRZC2025-KCC02), Национальное финансирование клинических исследований высокоуровневых больниц (Грант No 2025-NHLHCRF-JBGS-B-WZ-15), Национальный фонд естественных наук Китая (Грант No 82400846), Крупный инновационный проект в области лекарственных средств Министерства науки и технологий Китая (Грант No 2017ZX09301001) и Программа иностранных ведущих учёных Российского национального научного фонда (Грант No 257431017).
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
| Имя | Компания | Каталожный номер | Комментарии |
|---|---|---|---|
| CiteSpace (version 6.4.R1) | Drexel University, Philadelphia, PA, USA | N/A | Keyword timeline clustering and citation burst analysis; RRID: SCR_020932; URL: https://citespace.podia.com |
| GraphPad Prism (version 10.1) | Dotmatics, Boston, MA, USA | N/A | Figure preparation and data visualization; RRID: SCR_002798; URL: https://www.graphpad.com |
| Scimago Graphica (version 1.0.25) | Scimago Lab, Madrid, Spain | N/A | Country/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, Netherlands | N/A | Coauthorship network construction and keyword co-occurrence mapping; RRID: SCR_016598; URL: https://www.vosviewer.com |
| Web of Science Core Collection | Clarivate Analytics, Philadelphia, PA, USA | N/A | Literature retrieval and data source; URL: https://clarivate.com/webofscience |
| WPS Excel (2023) | Kingsoft, Zhuhai, China | N/A | Basic statistical calculations and bar, line, and pie charts; RRID: not available; URL: https://www.wps.com |
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.