“中国癌症控制策略研究报告”的学术影响力和引证文献分析

关于肝癌的文献
关于肝癌的文献非常广泛，涵盖了肝癌的流行病学、病因学、病理学、诊断、治疗以及预后等多个方面。

以下是一些肝癌相关的重要文献：
1.《晚期肝细胞癌的全身治疗进展》：这篇文章全面介绍了晚期肝
细胞癌（HCC）的分子机制、致癌驱动因素、分子和免疫分类、全身治疗进展以及临床研究热点等内容。

文章强调了肝癌治疗的挑战和近年来取得的重要进展，为肝癌的研究和治疗提供了新的思路和方向。

2.《基于网络药理学和文献探讨异喹啉类生物碱抗肝癌研究进展》：
这篇文章利用网络药理学和文献探讨的方法，研究了五种异喹啉类生物碱抗肝癌的作用机制。

文章指出，这些生物碱可能通过调控PI3K-Akt通路等，对肝癌产生治疗作用，为肝癌的治疗提供了新的候选药物和研究方向。

此外，还有许多关于肝癌的流行病学调查、病因学研究、病理学分析、诊断技术改进以及临床治疗方案优化等方面的文献。

这些文献对于深入了解肝癌的发病机制、提高诊断准确性和治疗效果具有重要意义。

总之，肝癌的研究涉及多个领域和方面，需要综合运用多种方法和手段进行深入探讨。

通过不断积累和研究，相信未来会有更多的突破和进展，为肝癌患者带来更好的治疗效果和生活质量。

专版·《中国学术期刊国际引证报告（2012）》《中国学术期刊国际引证报告（2012）》简介学术期刊的引证报告，英文简称JCR，是一种通过学术期刊被引用情况的调查分析，反映学术期刊质量和学术影响力的研究工具。

它可以根据研究的目的和研究对象（被分析学术期刊）的特点，选择一定范围的统计文献来源（简称统计源），从中查出引用研究对象的文献（即引证文献），加以统计、分类等分析，从多种角度给出反映研究对象学术影响力的各种计量指标，如被引频次、影响因子、半衰期等，为学术期刊的作者、编者、出版者、管理者、读者等相关人员提供参考。

由于它的客观性和有效性，JCR成为国际、国内通用的学术期刊分析与评价研究基本方法。

JCR一般按年度发布。

某一年度的JCR是从上一年度统计源发表的文献中，查找和统计研究对象的引证文献，用以反映研究对象在上一年度产生的学术影响。

目前，我国发布的多种中国学术期刊JCR，均限于以国内出版的文献为统计源，只能反映其在中国大陆文献中产生的影响，而全面反映我国学术期刊国际影响的JCR仍为空白。

美国汤森路透（Web of Science）收录了全球11332种质量较高和颇有特色的学术期刊和大量国际学术会议论文，其中SCI收录8336种科技期刊，SSCI、A&HCI收录2996种人文社科期刊，但目前其JCR只能给出Web of Science 收录的127种中国大陆科技期刊和1种社科期刊的引证报告。

为了客观、全面、系统地反映和研究我国学术期刊的国际影响，近日，中国学术期刊（光盘版）电子杂志社、中国科学文献计量评价研究中心和清华大学图书馆，以中国大陆正式出版的5025种学术期刊为研究对象，包括3533种科技期刊和1360种人文社科期刊，将Web of Science收录的国际学术文献作为统计源，以2011年度为统计年，首次研制发布了《中国学术期刊国际引证报告（2012）》，简称CAJ-IJCR （2012）。

基于C i t e S pa c e 我国癌症恐惧疾病进展研究热点与趋势的可视化分析谢松洪,徐滢佳,冯 寸,何福逵,刘 冰摘要 目的:了解我国癌症恐惧疾病进展领域的研究脉络㊁热点及发展趋势,为今后相关研究提供可靠依据㊂方法:检索中国知网(C N K I )2015年1月 2023年3月发表的癌症恐惧疾病进展的相关文献,利用C i t e S p a c e 6.2.R 2软件对作者㊁机构㊁关键词进行可视化分析及知识图谱绘制㊂结果:最终共纳入文献231篇,发文量呈逐年增长趋势,相关文献多发表于护理类期刊,其中‘全科护理“收录最多,发文作者最多的是江子芳和陈长英,仅形成陈长英㊁田丽为核心的研究团队,发文机构最多的是江西省肿瘤医院㊁南昌大学护理学院㊁郑州大学护理学院,研究热点主要聚焦于影响因素㊁乳腺癌㊁肺癌等方面,肿瘤化疗期病人成为未来发展前沿㊂结论:癌症恐惧疾病进展领域已成为国内关注热点,但存在作者和机构联系网络较为稀疏的问题,该领域今后应加强跨作者㊁跨机构多元化学术交流和科研合作,开展高质量㊁深层次科学研究,以推动癌症恐惧疾病进展领域研究进一步发展㊂关键词 肿瘤;恐惧疾病进展;C i t e S pa c e 软件;可视化分析K e y w o r d s t u m o r ;f e a r o f d i s e a s e p r o g r e s s i o n ;C i t e S p a c e s o f t w a r e ;v i s u a l a n a l y s i s d o i :10.12104/j.i s s n .1674-4748.2023.25.005 癌症已成为威胁人类健康的重大公共卫生问题之一,据‘2020全球癌症报告“报道,2020全球癌症新发病例数为1929万例,同期我国癌症新发病例457万例,占全球23.7%[1]㊂由于癌症病因及发病机制尚不明确,对癌症进一步发展缺少有效干预手段,因此对癌症进展的担忧和恐惧已成为癌症病人普遍存在的心理问题㊂恐惧疾病进展(f e a ro f p r o gr e s s i o n ,F O P )是指对癌症进展或复发表现出担心㊁忧虑㊁恐惧的心理反应[2]㊂高水平恐惧疾病进展会造成机体功能紊乱[3]㊁睡眠障碍[4]㊁社会疏离[5],还会造成医疗资源过度消耗而增加经济负担[6],对病人治疗效果和生活质量产生负面影响㊂因此,对癌症恐惧疾病进展的研究显得尤为重要,然而目前系统全面地分析癌症恐惧疾病进展的相关研究相对较少㊂鉴于此,本研究采用C i t e S p a c e 可视化分析软件对癌症恐惧疾病进展相关文献进行梳理,以知识图谱形式展示该领域目前研究热点和未来发展趋势,以期为今后相关研究开展提供借鉴和参考㊂1 数据与方法1.1 数据来源与筛选检索中国知网(C N K I)数据库㊂检索策略为主题=基金项目 国家自然科学基金资助项目,编号:71774049㊂作者简介 谢松洪,硕士研究生在读,单位:442000,湖北医药学院卫生管理与卫生事业发展中心,湖北医药学院护理学院;徐滢佳单位:442000,湖北医药学院护理学院;冯寸㊁何福逵㊁刘冰(通讯作者)单位:442000,湖北医药学院卫生管理与卫生事业发展中心㊂引用信息 谢松洪,徐滢佳,冯寸,等.基于C i t e S p a c e 我国癌症恐惧疾病进展研究热点与趋势的可视化分析[J ].全科护理,2023,21(25):3479-3483.(癌症O R 肿瘤O R 癌)A N D 主题=(恐惧疾病进展O R 疾病进展恐惧O R 复发恐惧),检索时限为2015年1月1日 2023年3月31日㊂文献纳入标准:1)以癌症恐惧疾病进展为研究重点的文献;2)研究类型不限,如调查性研究㊁综述等㊂文献排除标准:1)重复发表的文献;2)无法获取全文;3)会议摘要㊁新闻报道㊁病例报告以及专家访谈等非学术性文献㊂共得到234篇文献,通过阅读题目㊁摘要以及全文,排除明显不符合主题的文献,最终共纳入231篇㊂1.2 数据分析工具与方法本研究采用C i t e S p a c e 6.2.R 2软件对纳入的文献进行数据处理和分析,C i t e S p a c e 软件由陈超美教授及其团队开发,是基于J A V A 语言开发的一款信息可视化软件,用于分析特定领域的文献㊂设置信息参数如下:时间切片为1年,阈值参数为默认设置(T o p n =50),网络剪切方式为 P a t h f i n d e r,网络关联强度为默认算法,节点选择作者(a u t h o r )㊁机构(i n s t i t u t i o n )㊁关键词(k e y w o r d s ),对以上节点构建知识图谱,分析国内癌症恐惧疾病进展领域研究进展情况㊂2 结果2.1 发文分布情况2015 2023年我国癌症恐惧疾病进展领域相关研究发文量总体呈逐年递增趋势㊂2018年以前发文量增长缓慢,年发文量均<10篇,2018年以后发文量增长较快,其中2022年发文量达到峰值72篇,占总发文量的31.2%,本研究截止时间为2023年3月,因此该年份文献收集不完全,详见图1㊂㊃9743㊃全科护理2023年9月第21卷第25期Copyright ©博看网. All Rights Reserved.图12015 2023年我国癌症恐惧疾病进展领域年发文量分布趋势图2.2来源期刊分布利用E x c e l软件对231篇符合纳入与排除标准我国癌症恐惧疾病进展领域相关文献的来源期刊进行归纳㊁整理㊂2015 2023年我国癌症恐惧疾病进展相关文献收录前5名的期刊中以‘全科护理“收录最多(18篇),其次为‘护理学杂志“(14篇)㊁‘护理实践与研究“(11篇)㊁‘护理研究“(11篇)㊁‘护理学报“(9篇)㊂被北京大学中文核心期刊收录的文献34篇(54.0%),多发表于护理期刊㊂2.3作者分布在C i t e S p a c e软件中节点类型选择 a u t h o r ,得到作者共现知识图谱(见图2)㊂图谱中每个节点代表一位作者,节点大小反映作者发文量多少,节点越大表示作者发文量越多;连线粗细反映作者合作紧密程度,连线越粗表示作者间合作关系越密切[7]㊂图谱中共有203个节点,203条连线,网络密度为0.0099㊂发文量排名前5位的作者中发文最多的作者为江子芳和陈长英(6篇),其次是蔡建平及魏清风(5篇),张阳(4篇)㊂仅形成陈长英㊁田丽等核心作者群㊂2.4机构分布以 i n s t i t u t i o n 为节点,得到机构共现图谱(见图3)㊂字体大小反映科研机构发文量,字体越大表示科研机构发文量越多;字体间连线粗细反映科研机构合作关系强弱,连线越粗表示科研机构间合作越紧密[8]㊂图谱中共有152个节点,84条连线,网络密度为0.0073㊂其中江西省肿瘤医院(6篇)㊁南昌大学护理学院(6篇)㊁郑州大学护理学院(6篇)发文量最多㊂图22015 2023年我国癌症恐惧疾病进展领域作者合作网络图谱2.5关键词可视化分析2.5.1关键词共现分析关键词是文章内容最核心的概括,关键词出现频次越高,越能体现该研究领域方向和热点话题[9]㊂中介中心性反映关键词的关键程度,中心性越高表示关键词越重要[10]㊂利用C i t e S p a c e软件对关键词进行共现分析,近年来排名前10位的关键词见表1㊂㊃0843㊃C H I N E S EG E N E R A LP R A C T I C E N U R S I N G S e p t e m b e r2023V o l.21N o.25Copyright©博看网. All Rights Reserved.图32015 2023年我国癌症恐惧疾病进展领域科研机构合作共现网络图谱表12015 2023年我国癌症恐惧疾病进展领域前10位高频关键词排序关键词频次(次)中心性1影响因素540.462乳腺癌420.343复发恐惧370.254社会支持330.135癌症180.146恐惧170.167应对方式170.078抑郁170.039焦虑170.0210肺癌150.08 2.5.2关键词聚类分析关键词聚类是指具有多项指标的信息数据进行不同类别划分,获得聚类标签,系统呈现癌症恐惧疾病进展重要研究领域㊂本研究采用对数似然算法(L o g-L i k e l i h o o dR a t i o,L L R)对关键词进行聚类分析,最终形成9个代表性聚类(见图4)㊂C i t e S p a c e软件中模块值(Q)㊁平均轮廓值(S)为图谱绘制效果评判依据,其中Q>0.3表示聚类结果显著,S>0.7表示聚类结果可信[10]㊂本研究Q=0.3952,S=0.830,说明聚类结果合理,结果可靠㊂我国癌症恐惧疾病进展领域研究方向集中在9个方面,依频次由高到低为#0希望水平㊁#1恐惧㊁#2影响因素㊁#3乳腺癌㊁#4焦虑㊁#5综述㊁#6化疗㊁#7效度㊁#8喉癌㊂图42015 2023年我国癌症恐惧疾病进展领域关键词聚类图谱2.5.3关键词突现分析突现词是指短时间内出现频率较高的关键词,反映关键词衰落和兴起变化情况,预测该领域学术研究动态和发展前沿[11-12]㊂对高频关键词进行突现词探索,在C i t e S p a c e软件中选择 b u r s t n e s s ,共获得我国癌症恐惧疾病进展领域14个突现词(见图5),其中突现强度最大的是肿瘤(2.22),其次是膀胱癌(1.6)㊂㊃1843㊃全科护理2023年9月第21卷第25期Copyright©博看网. All Rights Reserved.图52015—2023年我国癌症恐惧疾病进展领域突现关键词分布图3讨论3.1我国癌症恐惧疾病进展领域研究发展现状发文量反映某领域研究状况,对分析和预测某研究领域发展趋势具有重要作用[13]㊂在我国癌症恐惧疾病进展领域年度发文量分析中显示,该领域发文量呈逐年递增趋势,表明癌症复发恐惧越来越受到国内学者关注㊂我国癌症恐惧疾病进展领域研究起步较晚且发文量较少,国内最早的一篇文章是2015年由吴奇云等团队发表在中华护理杂志的‘癌症病人恐惧疾病进展简化量表的汉化及信效度分析“㊂该领域文章多发表于护理类期刊,其中发表于北京大学核心期刊的文献占54.0%,可见护理人员是癌症恐惧疾病进展领域研究的核心力量,该领域已受到国内学者广泛关注,权威性得到认可㊂分析发文作者和机构可从整体上把握某研究领域的深度和广度[14]㊂从发文作者上看,虽然作者间有联系,但仅形成陈长英㊁田丽等核心作者群,多数局限于单独研究或团队内合作,缺少研究团队间交流,这可能与团队研究方向差异有关㊂多数研究机构仅限于在医学院校及其附属医院间合作,合作形式单一,研究深度和广度不够㊂今后应开展团队间科研合作与学术交流,扩大核心作者群,建议各地各机构充分发挥自身优势,促进资源优化,加强跨地区㊁跨机构间合作,共同推进癌症恐惧疾病进展领域研究高质量发展㊂3.2我国癌症恐惧疾病进展领域研究热点分析3.2.1我国癌症恐惧疾病进展领域研究水平受多种因素影响关键词共现分析显示,影响因素是我国癌症恐惧疾病进展领域研究的高频关键词之一,出现频次排名位列首位,表明影响因素是我国癌症恐惧疾病进展领域研究的热点内容㊂影响恐惧疾病进展水平的危险因素大致分为4类,一是社会人口学因素,包括性别㊁年龄㊁婚姻㊁文化程度等[15];二是疾病相关因素,如疾病史㊁病程㊁肿瘤数量等[16];三是心理相关因素,如焦虑㊁抑郁等负性情绪[17];四是应对资源与方式,包括社会支持㊁应对方式等[18]㊂提示医护人员可根据恐惧疾病进展的危险因素,及时识别恐惧疾病进展发生及其严重程度,针对不同人口学特征㊁不同疾病因素的癌症病人提供有效干预措施,给予精神慰藉和心理辅导,调动及利用社会支持系统,促使病人积极面对疾病,以此减轻或降低病人恐惧疾病进展水平㊂目前该领域研究对象多数来自一家医院,样本量较少,未来可扩大取样范围及增加样本量,开展多中心研究,以便更准确了解病人恐惧疾病进展的影响因素,进而更好地改善病人的结局㊂3.2.2我国癌症恐惧疾病进展领域研究聚焦于乳腺癌㊁肺癌本研究中,乳腺癌㊁肺癌等关键词出现频次较高,说明我国恐惧疾病进展领域研究对象多数为乳腺癌㊁肺癌病人㊂乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤,目前发病率也超过肺癌,位居全球癌症首位[1]㊂肺癌已成为全球第二大癌症,预计2022年我国肺癌发病率和死亡率位于恶性肿瘤之首[19]㊂由于恶性肿瘤治疗过程中的不确定性大,多数病人表现出紧张和恐惧等心理状态㊂恐惧疾病进展在乳腺癌㊁肺癌病人中较为常见,不同程度影响肿瘤病人身心状况及生活质量,目前我国恐惧疾病进展领域针对乳腺癌㊁肺癌发病率及其影响因素的研究多为观察性㊁描述性为主的横断面调查,且缺乏早期识别病人恐惧疾病进展的评估工具㊂虽然已有认知行为疗法㊁自我表露疗法㊁接纳承诺疗法等干预措施得到临床验证,但缺少本土调试[20-23]㊂今后可深入开展纵向研究了解随时间变化的趋势,及早研制出恐惧疾病进展早期识别工具,借鉴国外先进理念,探索符合我国国情的干预模式,为减轻或缓解病人恐惧疾病进展水平提供可靠依据㊂3.2.3未来我国癌症恐惧疾病进展领域研究多关注于化疗期病人本研究关键词突现分析发现,化疗期病人成为近2年我国癌症恐惧疾病进展领域研究前沿趋势㊂化疗作为癌症辅助治疗常用的手段之一,其长期毒副作用以及经济负担易造成病人恐惧疾病进展等不良心理问题较为严重[24]㊂目前国内对癌症化疗期病人恐惧疾病进展的研究处于探索阶段,各类癌症病人恐惧疾病㊃2843㊃C H I N E S EG E N E R A LP R A C T I C E N U R S I N G S e p t e m b e r2023V o l.21N o.25Copyright©博看网. All Rights Reserved.进展评估存在异质性,测量工具选择有所不同,致使目前恐惧疾病进展相关研究结果难以形成统一定论,未来可积极开发特定癌症病人恐惧疾病进展测量工具,确保研究结果的一致性㊂此外,已有研究者对癌症化疗期病人恐惧疾病进展进行干预,应用家庭参与护理模式㊁叙事疗法㊁P E R MA模式等对不同类型癌症化疗病人进行干预,不同程度降低了病人恐惧疾病进展水平,提高了生活质量,增进了幸福感[25-27]㊂但目前关于癌症化疗期病人恐惧疾病进展的干预形式过于单一,今后可参考国外团体认知疗法㊁计算机认知疗法㊁心理照护等干预措施对降低癌症病人恐惧疾病进展水平进行验证,以此拓展干预方案㊂4小结本研究应用C i t e S p a c e6.2.R2软件对2015 2023年我国癌症恐惧疾病进展领域相关文献进行可视化分析,总结并梳理了该领域研究脉络㊁热点及发展趋势,为我国今后相关研究提供参考依据㊂经分析发现,影响因素㊁乳腺癌㊁肺癌是该领域研究热点,肿瘤化疗期病人是近几年研究前沿,后续国内学者可继续深入研究㊂本研究也存在一定局限,检索数据库仅选择中国知网,数据来源较为局限;C i t e S p a c e可视化软件没有国际通用和规定的操作流程,参数设置和知识图谱绘制带有主观性,导致结果可能存在偏倚,未来可扩大检索数据库,纳入更多国内外文献,加深文献挖掘,以推动癌症恐惧疾病进展领域研究进一步发展㊂参考文献:[1] S U N G H,F E R L A YJ,S I E G E LRL,e t a l.G l o b a l c a n c e r s t a t i s t i c s2020:G L O B O C A Ne s t i m a t e s o f i n c i d e n c e a n dm o r t a l i t y w o r l d w i d e f o r 36c a n c e r s i n185c o u n t r i e s[J].C A,2021,71(3):209-249. 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中国科技期刊引证报告中国科技期刊引证报告是由中国科学技术信息研究所和中国科学院文献情报中心联合发布的一项重要报告，旨在全面评估中国科技期刊在国际引文数据库中的表现，为科技期刊的发展和评价提供参考依据。

该报告涵盖了期刊的引证分析、影响因子、被引频次、学科分布等多个方面的指标，对于了解中国科技期刊的国际影响力具有重要意义。

首先，中国科技期刊引证报告对于科技期刊的引证分析提供了全面的数据支持。

通过对期刊在国际引文数据库中的引用情况进行分析，可以客观地评价期刊在国际学术交流中的地位和影响力。

这些数据不仅可以为期刊的评价提供客观依据，还可以为科研人员选择投稿期刊提供参考。

其次，报告中的影响因子和被引频次等指标是评价期刊学术影响力的重要依据。

影响因子是衡量期刊被引频次的指标，反映了期刊在学术界的影响力和知名度。

被引频次则是衡量期刊文章被引用的次数，是评价期刊学术质量的重要指标。

这些指标的数据分析可以直观地展现中国科技期刊在国际学术舞台上的表现，为期刊的发展和提升提供重要参考。

此外，中国科技期刊引证报告还对期刊的学科分布进行了详细的分析。

通过对不同学科领域的期刊进行比较和评价，可以为科研人员选择合适的期刊投稿提供参考。

同时，学科分布的分析还可以揭示中国科技期刊在不同学科领域的特色和优势，为期刊的学科定位和发展方向提供指导。

综上所述，中国科技期刊引证报告是一份对中国科技期刊在国际引文数据库中表现的全面评估报告，具有重要的参考价值。

通过对期刊的引证分析、影响因子、被引频次和学科分布等多个方面的指标进行分析，可以客观地评价期刊的国际影响力和学术质量，为期刊的发展和评价提供重要依据。

相信随着中国科技期刊的不断发展壮大，中国科技期刊引证报告也将会发挥越来越重要的作用，为中国科技期刊的国际化发展提供有力支持。

利用《中国知网》个刊影响力评价分析系统分析期刊的影响力——以《果树学报》为例王珂;陈新平;王小丽【摘要】利用中国知网《中国学术期刊评价统计分析平台》个刊影响力评价分析系统客观评价期刊的影响力,对《果树学报》2007-2012年发表文献的出版内容结构、稿件质量、作者进行了客观的评价分析,定量的统计分析结果可为编辑分析期刊影响力、期刊定位与评价、稳定作者群提供准确、客观、公正的数据参考,为期刊未来发展定位及提高期刊质量提供指导.【期刊名称】《农业图书情报学刊》【年(卷),期】2015(027)001【总页数】3页(P48-50)【关键词】期刊;影响力;评价分析系统;中国知网【作者】王珂;陈新平;王小丽【作者单位】中国农业科学院郑州果树研究所,河南郑州450009;中国农业科学院郑州果树研究所,河南郑州450009;中国农业科学院郑州果树研究所,河南郑州450009【正文语种】中文【中图分类】G250期刊的学术影响力是指在某一段时间内，期刊对其所处科研领域内科研活动的影响范围和深度，是科技期刊学术质量和论文数量协同影响的结果，也是科技期刊在科学活动中的作用和价值的共同体现[1]。

中国知网《中国学术期刊评价统计分析平台》的个刊影响力统计分析数据库提供了一个即时了解期刊的社会影响力与学术影响力的动态观察窗口,为各学科期刊之间的比较与评价提供了准确、客观、公正的数据参考[2]。

其基础数据来源于中国知网的“中国学术期刊全文数据库”与“中国引文数据库”。

利用中国知网《中国学术期刊评价统计分析平台》的个刊影响力统计分析数据中的出版内容、稿件质量和作者分析3方面，客观分析《果树学报》的影响力。

以2007年—2012年《果树学报》刊发的文章为统计材料，以中国知网《中国学术期刊评价统计分析平台》[4]中的数据为依据；主要统计《果树学报》的出版内容结构、稿件质量、作者分析等有关数据。

出版内容与结构统计发表文章在各学科分布情况，按学科发文数量降序排列。

本科毕业论文(设计)文献综述一、国内外现状肺癌是当今世界上最常见的恶性肿瘤之一，仅次于乳腺癌和前列腺癌，是癌症死亡的主要原因。

男性的发病率（13%）通常高于女性（12%）。

肺癌的发病率在中国男性癌症患者中最高；女性癌症患者中肺癌的比例位居第二，且呈逐年增加的趋势，男女死亡率均最高［1］。

肺癌可分为两类：小细胞肺癌（SCLC）和非小细胞肺癌。

其中，非小细胞肺癌（NSCLC）约占所有肺癌患者的85%，小细胞肺癌约占肺癌总发病率的15%。

近年来，研究发现，一些基因的突变可以驱动肺癌的发生和发展，即肺癌的驱动基因。

随着基因分析和分子诊断技术的不断发展和新一代测序技术的应用，分析肺癌的遗传特征谱和发现更多新型肺癌驱动基因将更加方便，并可在临床上更新和简化肺癌基因的检测方法，为肺癌的靶向治疗提供了更多潜在的药物靶点［2］。

二、研究方向（一）非小细胞肺癌驱动基因研究非小细胞肺癌又可分为肺腺癌( lung adenocarcinoma，AC) 、肺鳞状细胞癌( lung squamous cell carcinoma，SCC) 和大细胞癌 ( large cell lung cancer，LCLC)等［3］。

1.肺腺癌的驱动基因。

Zhou X，Cai L，Liu J（2018）指出，肺腺癌中约60%的驱动基因已被识别。

其中，EGFR、ALK和KRAS是肺腺癌中更常见的研究和特征性驱动基因。

最近的研究表明，肺腺癌患者的EGFR突变率为50.7%。

最常见的突变是外显子21中的L858R替换突变和外显子19中的缺失突变。

EGFR突变和19Del突变是肺腺癌患者的独立预后因素［4］。

Rao S等人分析了120个不同亚型的肺癌组织样本，并在每种肺癌组织类型中检测到强烈的肿瘤RANK表达；腺癌的发病率和表达强度最高。

72%的肺腺癌RANK阳性，发现RANK阳性与KRAS 突变相关［5］。

Ooki A等人的研究证明，PAX6作为一种致癌物，通过PAX6-GLI-SOX2信号轴诱导肺腺癌的癌干细胞特征，并支持PAX6启动子甲基化作为早期肺癌检测的生物标志物的临床应用［6］。

㊀收稿日期:２０２３－０４－０９作者简介:沈继伟(１９９１－)ꎬ女ꎬ辽宁凌源人ꎬ博士ꎬ助理研究员ꎬ研究方向:肿瘤药理学.㊀∗通信作者:陈烨ꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｓｙ－ｃｈｅｎｙｅ＠１６３.ｃｏｍ.㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀㊀自然科学版第５１卷㊀第１期㊀２０２４年ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＬＩＡＯＮＩＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎＶｏｌ.５１㊀Ｎｏ.１㊀２０２４基于ＣｉｔｅＳｐａｃｅ及ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ对乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的可视化分析沈继伟１ꎬ王㊀智１ꎬ傅浩栋１ꎬ车㊀晋１ꎬ高俊峰１ꎬ刘㊀举１ꎬ陈㊀烨１ꎬ２∗(１.辽宁大学药学院ꎬ辽宁沈阳１１００３６ꎻ２.辽宁省小分子靶向药物研发工程研究中心ꎬ辽宁沈阳１１００３６)摘㊀要:目的:采用文献计量学方法分析乳腺癌中磷脂酰肌醇３－激酶/蛋白激酶Ｂ/哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ)信号通路的研究现状与发展趋势ꎬ为后续乳腺癌的治疗提供新的思路.方法:通过ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ检索自２００３年１月１日至２０２２年６月３０日乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的相关文献ꎬ本文采用文献计量学进行数据挖掘ꎬ借助ＣｉｔｅＳｐａｃｅ６.１Ｒ２和ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ软件进行数据分析和可视化分析.结果:共检索１２０９篇文章.近年来ꎬ有关乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的发文量波动上升ꎬ以ＫｕｒｚｒｏｃｋＲａｚｅｌｌｅ为代表的美国作者最为高产ꎬ高频关键词有乳腺癌㊁表达和ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路等ꎬ共形成了包括内分泌耐药在内的１５个聚类ꎬ其中肿瘤微环境㊁细胞周期阻滞和ｍＴＯＲ信号通路是近两年的研究趋势.结论:ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路在乳腺癌的治疗中扮演着重要角色ꎬ靶向ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路抑制剂的研究是治疗乳腺癌的研究重点.关键词:乳腺癌ꎻＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲꎻＣｉｔｅＳｐａｃｅꎻＶＯＳｖｉｅｗｅｒꎻ可视化分析中图分类号:Ｒ７３０ ２㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１０００－５８４６(２０２４)０１－００３３－１２ＶｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲＳｉｇｎａｌｉｎｇＰａｔｈｗａｙｉｎＢｒｅａｓｔＣａｎｃｅｒＢａｓｅｄｏｎＣｉｔｅＳｐａｃｅａｎｄＶＯＳｖｉｅｗｅｒＳＨＥＮＪｉ￣ｗｅｉ１ꎬＷＡＮＧＺｈｉ１ꎬＦＵＨａｏ￣ｄｏｎｇ１ꎬＣＨＥＪｉｎ１ꎬＧＡＯＪｕｎ￣ｆｅｎｇ１ꎬＬＩＵＪｕ１ꎬＣＨＥＮＹｅ１ꎬ２∗(１.ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬＬｉａｏｎｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈｅｎｙａｎｇ１１００３６ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＡｍａｌｌＭｏｌｅｃｕｌａｒＴａｒｇｅｔｅｄＤｒｕｇＲ＆ＤＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＬｉａｏｎｉｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅꎬＳｈｅｎｙａｎｇ１１００３６ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:㊀Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ:Ｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｒｅｎｄｏｆｐｈｏｓｐｈａｔｉｄｙｌｉｎｏｓｉｔｏｌ３￣ｋｉｎａｓｅ/ｐｒｏｔｅｉｎｋｉｎａｓｅＢ/ｍａｍｍａｌｉａｎｔａｒｇｅｔｏｆｒａｐａｍｙｃｉｎ(ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ)ｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙｉｎｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｂｙｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃｍｅｔｈｏｄꎬａｎｄｔｏｐｒｏｖｉｄｅｎｅｗｉｄｅａｓｆｏｒｔｈｅｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ.Ｍｅｔｈｏｄｓ:ＬｉｔｅｒａｔｕｒｅｒｅｌａｔｅｄｔｏＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙｉｎｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｆｒｏｍＪａｎｕａｒｙ１ꎬ２００３ｔｏＪｕｎｅ３０２０２２ｗａｓｒｅｔｒｉｅｖｅｄｔｈｒｏｕｇｈＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅꎬａｎｄｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃｓｗａｓｕｓｅｄｆｏｒｄａｔａｍｉｎｉｎｇ.ＣｉｔｅＳｐａｃｅ６.１Ｒ２ａｎｄＶＯＳｖｉｅｗｅｒ㊀㊀ｓｏｆｔｗａｒｅｗｅｒｅｕｓｅｄｆｏｒｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｖｉｓｕａｌａｎａｌｙｓｉｓ.Ｒｅｓｕｌｔｓ:Ａｔｏｔａｌｏｆ１２０９ａｒｔｉｃｌｅｓｗｅｒｅｒｅｔｒｉｅｖｅｄ.ＩｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓꎬｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｒｔｉｃｌｅｓｒｅｌａｔｅｄｔｏＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙｉｎｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｆｌｕｃｔｕａｔｅｄ.ＡｍｅｒｉｃａｎａｕｔｈｏｒｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｂｙＫｕｒｚｒｏｃｋＲａｚｅｌｌｅｗｅｒｅｔｈｅｍｏｓｔｐｒｏｌｉｆｉｃ.Ｔｈｅｈｉｇｈ￣ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｋｅｙｗｏｒｄｓｉｎｃｌｕｄｅｄｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒꎬｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎａｎｄＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙꎬｅｔｃ.Ａｔｏｔａｌｏｆ１５ｃｌｕｓｔｅｒｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｅｎｄｏｃｒｉｎｅｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｈａｖｅｂｅｅｎｆｏｒｍｅｄꎬａｍｏｎｇｗｈｉｃｈｔｕｍｏｒｍｉｃｒｏｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬｃｅｌｌｃｙｃｌｅａｒｒｅｓｔａｎｄｍＴＯＲｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙｈａｖｅｂｅｅｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｔｒｅｎｄｓｉｎｔｈｅｐａｓｔｔｗｏｙｅａｒｓ.Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ:ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙｐｌａｙｅｄａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｔｈｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒꎬａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｔａｒｇｅｔｉｎｇＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙｉｎｈｉｂｉｔｏｒｓｗａｓｔｈｅｆｏｃｕｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｒｔｈｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:㊀ｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒꎻＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲꎻＣｉｔｅＳｐａｃｅꎻＶＯＳｖｉｅｗｅｒꎻｖｉｓｕａｌａｎａｌｙｓｉｓ０㊀引言乳腺癌是威胁女性健康的最大杀手.根据统计ꎬ２０２０年新增乳腺癌病例２３０万例ꎬ死亡超过６５万例ꎬ乳腺癌已超越肺癌ꎬ成为全球第一大恶性肿瘤[１].由于乳腺癌早期症状不明显ꎬ不易被察觉ꎬ因此往往直到晚期才被发现以致错过最佳治疗时间.尽管近年来癌症研究取得了长足的进步ꎬ与乳腺癌相关的死亡人数有所减少ꎬ但乳腺癌仍然是一个严重的健康问题[２].磷脂酰肌醇３－激酶/蛋白激酶Ｂ/哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ)信号通路参与细胞生长㊁代谢㊁增殖等细胞生命活动[３]ꎬ而在乳腺癌中ꎬＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ是最被频繁激活的信号通路[４]ꎬ该通路的激活促进肿瘤的生长[５]㊁转移[６]ꎬ并容易产生耐药性[７].ＰＩ３Ｋ是一种酯类激酶ꎬＡｋｔ是一种丝氨酸/苏氨酸激酶ꎬ为ＰＩ３Ｋ下游信号分子.ＰＩ３Ｋ可以被各种生长因子激活ꎬ如:上皮生长因子受体(ＥｐｉｔｈｅｌｉａｌｇｒｏｗｔｈｆａｃｔｏｒｒｅｃｅｐｔｏｒꎬＥＧＦＲ)㊁成纤维细胞生长因子受体(ＦｉｂｒｏｂｌａｓｔｇｒｏｗｔｈｆａｃｔｏｒｒｅｃｅｐｔｏｒｓꎬＦＧＦＲ)ꎬ伴随着Ａｋｔ活化随之而来的是ｍＴＯＲ也会磷酸化ꎬ故而调控致癌过程[８].Ｈｕ等[９]基于基因与蛋白质水平ꎬ验证了ＰＩＫ３ＣＡ突变可激活ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路ꎬ且建立患者来源的小鼠异种移植模型ꎬ研究表明ꎬＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路与三阴性乳腺癌(ＴＮＢＣ)的化疗耐药性有关ꎬ参与到乳腺癌的生长㊁转移中来[１０].为进一步揭示乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的演变路径和发展趋势ꎬ本文采用可视化分析的方法ꎬ从大量的文献中揭示该领域的主要方面㊁动态变化和研究趋势ꎬ为其他学者的研究提供参考.１㊀资料与方法１.１㊀数据来源ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ是值得信赖的全球引文数据库之一[１１]ꎬ为增加本文的学术性和代表性ꎬ将ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ核心合集数据库作为数据源.检索主题为 ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ 和 ｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ ꎬ引文索引为ＳＣＩ－ＥＸＰＡＮＤＥＤ㊁ＳＳＣＩ㊁ＣＰＣＩ－Ｓ㊁ＣＰＣＩ－ＳＳＨ㊁ＢＫＣＩ－Ｓ㊁ＢＫＣＩ－ＳＳＨꎬ时间范围为２００３年１月１日 ２０２２年６月３０日ꎬ语种为Ｅｎｇｌｉｓｈꎬ共检索到１２０９篇文章ꎬ以纯文本格式导出全记录与引用的参考文献.４３㊀㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀自然科学版２０２４年㊀㊀㊀㊀１.２㊀研究方法本文采用的研究方法为统计分析与文献计量可视化.首先ꎬ统计分析方面ꎬ采用Ｅｘｃｅｌ方法对年度发文量㊁机构发文量等进行统计ꎬ从而更好地分析该领域的研究现状.首次ꎬ选用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ及ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ软件进行可视化分析.ＣｉｔｅＳｐａｃｅ是一个在关键词分析㊁聚类分析等方面非常实用的工具[１２]ꎬ可以用来检测和可视化分析研究前沿的新趋势[１３]ꎻＶＯＳｖｉｅｗｅｒ是由莱顿大学科学技术研究中心开发的一款文献分析㊁知识可视化软件[１４]ꎬ在绘制图像与处理大数据方面具有良好优势[１５]ꎬ两款软件互补且功能强大.基于此ꎬ本文借助ＣｉｔｅＳｐａｃｅ６.１Ｒ２和ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ软件对ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ数据库中与乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路相关的文献进行可视化分析ꎬ系统梳理目前的研究现状㊁热点和前沿ꎬ为后续乳腺癌治疗提供借鉴.２㊀结果２.１㊀文章质量分析通过ＣｉｔｅＳｐａｃｅ软件检查和筛选ꎬ最终纳入１２０９篇文章.其中研究性论文９２３篇ꎬ综述性论文２４７篇ꎬ其他类型３９篇.这些文章发表在ＣｌｉｎｉｃａｌＣａｎｃｅｒＲｅｓｅａｒｃｈ㊁Ｃａｎｃｅｒｓ㊁ＢｒｅａｓｔＣａｎｃｅｒａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈ等影响因子较高的期刊ꎬ文章质量可靠.２.２㊀年度发文量分析研究领域年度发文量的变化可以反映该领域的发展情况[１６].图１是乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路自２０００年以来年度发文量的变化图ꎬ最早的文章是２００３年发表在ＭｏｌｅｃｕｌａｒＥｎｄｏｃｒｉｎｏｌｏｇｙ上的 Ｉｎｓｕｌｉｎ￣ｌｉｋｅｇｒｏｗｔｈｆａｃｔｏｒ￣Ｉｉｎｈｉｂｉｔｓｐｒｏｇｅｓｔｅｒｏｎｅｒｅｃｅｐｔｏｒｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｉｎｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｃｅｌｌｓｖｉａｔｈｅｐｈｏｓｐｈａｔｉｄｙｌｉｎｏｓｉｔｏｌ３￣ｋｉｎａｓｅ/ａｋｔ/ｍａｍｍａｌｉａｎｔａｒｇｅｔｏｆｒａｐａｍｙｃｉｎｐａｔｈｗａｙ:ｐｒｏｇｅｓｔｅｒｏｎｅｒｅｃｅｐｔｏｒａｓａｐｏｔｅｎｔｉａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒｏｆｇｒｏｗｔｈｆａｃｔｏｒａｃｔｉｖｉｔｙｉｎｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ ꎬ总体来看ꎬ该领域的研究在整体上升.从细节看又可划分为两个阶段ꎬ第一个阶段是２００３ ２００９年ꎬ在此期间发文量相对较少ꎬ每年发文量在２０篇以下ꎬ年平均发文量仅为３篇ꎬ因此处于起步阶段ꎻ第二个阶段２０１０ ２０２２年是一个上升阶图１㊀２００３—２０２２年乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的年度发文量段ꎬ发文量开始逐渐上升ꎬ但也有略微波动ꎬ１２年共发表文章１１７１篇ꎬ年平均发文量为９０篇ꎬ这表明乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的研究吸引到越来越多的学者关注.２.３㊀作者网络分析参与研究乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的作者共有７７００名.其中发文量最多是加州大学摩尔分校的ＫｕｒｚｒｏｃｋＲａｚｅｌｌｅ(１９篇)ꎬ其次ＪａｎｋｕＦｉｌｉｐ和ＨｏｎｇＤａｖｉｄ也分别发表了１５㊁１３篇ꎬ发文量前１０位的作者见表１.作者网络合作图可以反映作者之间的合作关系和发文量[１７]ꎬ因此ꎬ本文运用ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ软件进行分析ꎬ将阈值设为３ꎬ共有１７５名作者满足条件ꎬ得到可视化图谱(图２)ꎬ该图共有９３个节点ꎬ３４６条链接ꎬ形成了７个聚类ꎬ一个网络节点对应一位作者ꎬ节点５３㊀第１期㊀㊀㊀沈继伟ꎬ等:基于ＣｉｔｅＳｐａｃｅ及ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ对乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的可视化分析㊀㊀越大代表该作者发文量越多ꎬ节点之间彼此链接ꎬ代表作者之间有合作关系ꎬ各集群中研究小组内部之间联系较多.表１㊀乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路发文量前１０作者序号作者发文量/篇所属国家１ＫｕｒｚｒｏｃｋＲａｚｅｌｌｅ１９美国２ＪａｎｋｕＦｉｌｉｐ１５美国３ＨｏｎｇＤａｖｉｄ１３韩国４ＦｕＳｉｑｉｎｇ１１中国５ＷｈｅｌｅｒＪｅｎｎｉｆｅｒ１１美国６ＮａｉｎｇＡｕｎｇ１１美国７ＭｏｕｌｄｅｒＳｔａｃｙ１０美国８ＴｓｉｍｂｅｒｉｄｏｕＡｐｏｓｔｏｌｉａ１０美国９Ｍｅｒｉｃ￣ｂｅｒｎｓｔａｍＦｕｎｄａ９美国１０ＤｅｙＮａｎｄｉｎｉ９美国图２㊀乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路作者可视化图２.４㊀机构网络分析从２００３年到２０２２年ꎬ共有１７５１家研究机构参与乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的研究.其中德克萨斯大学安德森癌症中心发文量最多ꎬ达到了５４篇.发文量排名前１０的机构见表２.为了更加清晰地展示各研究机构在乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的研究情况ꎬ本研究运用ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ软件对研究机构进行密度可视化分析ꎬ将阈值设定为５ꎬ共有１０６家研究机构达到了该阈值ꎬ生成可视化图谱如图３所示ꎬ从图中可以观察到德克萨斯大学安德森癌症中心㊁中国科学院㊁山东大学等机构在乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路学术影响力较大ꎬ以中国医科大学为核心的聚落合作机构主要是国内高校ꎬ表明国内高校机构合作广泛.２.５㊀期刊网络分析本文中检索到的１２０９篇文章发表在４１１种期刊杂志上ꎬ期刊发文量前１０见图４ꎬ这１０个期刊在该领域共有２３９篇文章ꎬ占总数的１９.８％ꎬ发文量第一的是Ｏｎｃｏｔａｒｇｅｔꎬ发表了４５篇文章ꎬ第二是ＰｌｏｓＯｎｅꎬ有２８篇文章ꎬ第三是ＯｎｃｌｏｇｙＲｅｐｏｒｔｓꎬ发表了２６篇文章.使用ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ生成期刊网络６３㊀㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀自然科学版２０２４年㊀㊀㊀㊀表２㊀乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路发文量前１０机构序号机构发文量/篇占比/％１得克萨斯大学安德森癌症中心５４４.４７２中国医科大学２３１.９０３山东大学２３１.９０４复旦大学２１１.７４５南京医科大学１７１.４１６加州大学圣地亚哥分校１７１.４１７上海交通大学１７１.４１８中国科学院１６１.３２９武汉大学１４１.１６１０斯隆凯特森癌症研究中心１３１.０８图３㊀乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路机构密度可视化图图４㊀乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路发文量前１０期刊７３㊀第１期㊀㊀㊀沈继伟ꎬ等:基于ＣｉｔｅＳｐａｃｅ及ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ对乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的可视化分析㊀㊀图ꎬ如图５所示ꎬ为了保证更多的期刊在图中显示ꎬ将阈值设置为５.从图５可以看出６２个节点ꎬ７个聚类ꎬ４９１个链接.以Ｃａｎｃｅｒｓ为代表期刊的区域是最大的聚类ꎬ包括１５个节点ꎬ发文量最多的Ｏｎｃｏｔａｒｇｅｔ期刊分布的区域聚类节点较少ꎬ但与其他期刊之间存在积极的引用联系.图５㊀乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路期刊可视化图２.６㊀关键词共现分析关键词表示该文章中重要的内容或短语ꎬ是对文章主要内容的归纳ꎬ突出研究的方向ꎬ从关键词可以看出该文章的研究内容[１８].因此本文运用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ对关键词进行可视化分析ꎬ时间跨度选择２００３ ２０２２年ꎬ时间切片设置为１年ꎬ节点类型设置为关键词ꎬ选择指数保持默认为２５ꎬ运行ＣｉｔｅＳｐａｃｅ得到关键词共现图ꎬ如图６所示.每个圆圈代表一个关键词节点ꎬ圆圈的大小代表关键词出图６㊀乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路关键词共现图８３㊀㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀自然科学版２０２４年㊀㊀㊀㊀现的次数水平.圆圈越大ꎬ关键词出现的次数越多ꎬ越能代表主要研究内容ꎬ从图６中可以看出ꎬ有４７５个网络节点ꎬ１０２２个链接ꎬ网络密度为０.００９１ꎬ乳腺癌㊁表达和ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路节点较大ꎬ这些关键词可以很大程度反映出乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的研究热点.２.７㊀关键词聚类分析在关键词分析的基础上ꎬ对关键词进行聚类分析.模块化值和平均轮廓值是聚类分析的两个重要依据[１９]ꎬ其中ꎬ模块化值(Ｑ)的取值范围为０到１ꎬ值越接近１ꎬ聚类之间的关系越接近ꎬ一般来说ꎬ当Ｑ>０.３时ꎬ表明聚类结构显著[２０].平均轮廓值(Ｓ)的取值范围为０到１ꎬ它可以用来评估一个集群的内部同质性ꎬＳ>０.５表明聚类是合理的[２１].对乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路进行聚类分析ꎬ如图７所示ꎬ结果显示Ｑ值为０.７０３８ꎬＳ值为０.７７４７ꎬ密度值为０.００９１ꎬ这些数据表明聚类是显著且合理的.图７所示编号从＃０到＃１４的１５个聚类ꎬ通过ＣｉｔｅＳｐａｃｅ算法将关系紧密的关键词进行聚类ꎬ聚类序号越小代表含有越多的关键词ꎬ即＃０聚类最大ꎬ每个聚类由多个联系紧密或相似的关键词组成.乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的研究方向主要集中在１５个方面:内分泌耐药㊁联合治疗㊁氧化应激㊁乳腺癌㊁雷帕霉素抑制剂利达福罗莫司㊁雌激素受体㊁通路㊁乳房㊁开放标签㊁细胞循环㊁卵巢癌㊁药物抵抗㊁进展㊁内分泌治疗和ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路等.图７㊀乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路关键词聚类图㊀㊀表３详细说明了图７中关键词聚类的信息ꎬ包括节点数㊁生成年份㊁平均轮廓值㊁聚类标签和聚类子簇.１５个聚类的Ｓ都大于０.５ꎬ说明这些聚类的关键词具有很高的一致性.从聚类标签和子簇可以看出主要研究内容是乳腺癌的治疗ꎬ可以分为多方面ꎬ如联合治疗㊁内分泌治疗㊁针对细胞周期以及内分泌氧化方面的治疗.＃０聚类含有５１个节点ꎬ标签是内分泌耐药ꎬＳ为０.８４５ꎬ＃１聚类含有４１个节点ꎬ标签是联合治疗ꎬＳ为０.９２７.结合文献可知内分泌治疗是雌激素受体阳性(ＥＲ＋)乳腺癌的关键治疗方法ꎬ但ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的活化是内分泌治疗产生耐药的主要原因之一ꎬＰＩ３Ｋ/ＡＫＴ/ｍＴＯＲ抑制剂联合内分泌药物可以恢复雌激素受体ＥＲ表达水平和活性并提高对内分泌治疗的敏感性[２２].９３㊀第１期㊀㊀㊀沈继伟ꎬ等:基于ＣｉｔｅＳｐａｃｅ及ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ对乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的可视化分析㊀㊀表３㊀乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路关键词聚类列表聚类号节点数轮廓值生成年份聚类标签聚类子簇＃０５１０.８４５２０１２ｅｎｄｏｃｒｉｎｅｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｅｎｄｏｃｒｉｎｅｒｅｓｉｓｔａｎｃｅꎬｔｒａｓｔｕｚｕｍａｂｒｅｓｉｓｔａｎｃｅꎬｃｅｌｌｌｕｎｇｃａｎｃｅｒꎬｅｆｆｉｃａｃｙꎬｃｏｌｏｒｅｃｔａｌｃａｎｃｅｒ＃１４１０.９２７２０１２ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｔｈｅｒａｐｙｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｔｈｅｒａｐｙꎬｍｔｏｒｉｎｈｉｂｉｔｏｒꎬｐｏｔｅｎｔꎬｔａｒｇｅｔｅｄｔｈｅｒａｐｉｅｓꎬｇｒｏｗｔｈｆａｃｔｏｒｒｅｃｅｐｔｏｒ＃２４００.７６７２０１４ｏｘｉｄａｔｉｖｅｓｔｒｅｓｓｏｘｉｄａｔｉｖｅｓｔｒｅｓｓꎬａｓｐｉｒｉｎꎬｒｅｖｉｅｗꎬｃａｎｃｅｒꎬｃａｎｃｅｒｓｔｅｍｃｅｌｌｓ＃３３７０.８７７２００７ｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒꎬｐｒｏｓｔａｔｅｃａｎｃｅｒꎬｍａｍｍａｌｉａｎｔａｒｇｅｔꎬｒａｐａｍｙｃｉｎꎬｍｔｏｒ＃４３６０.９２８２０１１ｒａｐａｍｙｃｉｎｉｎｈｉｂｉｔｏｒｒｉｄａｆｏｒｏｌｉｍｕｓｒａｐａｍｙｃｉｎｉｎｈｉｂｉｔｏｒｒｉｄａｆｏｒｏｌｉｍｕｓꎬｃｌｉｎｉｃａｌｔｒｉａｌꎬｍｅｔａｓｔａｔｉｃｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒꎬｐｈｏｓｐｈｏｉｎｏｓｉｔｉｄｅ３ｋｉｎａｓｅꎬｐｈａｓｅⅡｔｒｉａｌ＃５３５０.９１６２００８ｅｓｔｒｏｇｅｎｒｅｃｅｐｔｏｒｅｓｔｒｏｇｅｎｒｅｃｅｐｔｏｒꎬｇｅｎｅꎬｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｃｅｌｌꎬｃｅｌｌｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎꎬｔａｒｇｅｔｅｄｔｈｅｒａｐｙ＃６３２０.９２７２００９ｐａｔｈｗａｙｐａｔｈｗａｙꎬｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎꎬｐｈｏｓｐｈｏｒｙｌａｔｉｏｎꎬａｃｔｉｖａｔｉｏｎꎬｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ＃７２８０.７９１２０１４ｂｒｅａｓｔｂｒｅａｓｔꎬｐｈｏｓｐｈａｔｉｄｙｌｉｎｏｓｉｔｏｌ３￣ｋｉｎａｓｅꎬｍａｍｍａｌｉａｎｔａｒｇｅｔｏｆｒａｐａｍｙｃｉｎꎬｃｅｒｖｉｃａｌꎬｂｒａｉｎｍｅｔａｓｔａｓｉｓ＃８２７０.８８２２０１４ｏｐｅｎｌａｂｅｌｏｐｅｎｌａｂｅｌꎬｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ￣ｍｅｓｅｎｃｈｙｍａｌｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ(ｅｍｔ)ꎬｔｕｍｏｒｉｎｆｉｌｔｒａｔｉｎｇｌｙｍｐｈｏｃｙｔｅꎬｐａｔｔｅｒｎꎬｐａｎｃｒｅａｔｉｃｃａｎｃｅｒ＃９２７０.８０４２０１５ｃｅｌｌｃｙｃｌｅｃｅｌｌｃｙｃｌｅꎬｍｉｒｎａꎬｇａｓｔｒｉｃｃａｎｃｅｒꎬｆｏｃａｌａｄｈｅｓｉｏｎｋｉｎａｓｅꎬｎｅｔｗｏｒｋｐｈａｒｍａｃｏｌｏｇｙ＃１０２６０.７４７２０１４ｏｖａｒｉａｎｃａｎｃｅｒｏｖａｒｉａｎｃａｎｃｅｒꎬｂｒｅａｓｔｎｅｏｐｌａｓｍｓꎬｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙꎬｋｉｎａｓｅꎬｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ＃１１２５０.８１６２０１５ｄｒｕｇｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｄｒｕｇｒｅｓｉｓｔａｎｃｅꎬｐｈｏｓｐｈａｔｉｄｙｌｉｎｏｓｉｔｏｌ３￣ｋｉｎａｓｅｉｎｈｉｂｉｔｏｒꎬｐｈａｓｅⅠꎬｐｉｌａｒａｌｉｓｉｂｓａｒ２４５４０８ꎬｄｏｓｅｅｓｃａｌａｔｉｏｎ＃１２２３０.８２２２０１４ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎꎬＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙꎬｓｕｐｐｒｅｓｓｅꎬｅｖｅｒｏｌｉｍｕｓꎬｍｅｔａｓｔａｓｉｓ＃１３１６０.９２１２０１５ｅｎｄｏｃｒｉｎｅｔｈｅｒａｐｙｅｎｄｏｃｒｉｎｅｔｈｅｒａｐｙꎬＣＤＫ４/６ｉｎｈｉｂｉｔｉｏｎꎬｐａｌｂｏｃｉｃｌｉｂꎬｅｓｒ１ｍｕｔａｔｉｏｎｄｎａ＃１４１４０.９０８２００８ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲｐａｔｈｗａｙＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲｐａｔｈｗａｙꎬｔａｒｇｅｔꎬｔａｒｇｅｔｅｄｔｈｅｒａｐｙꎬｒｅｓｉｓｔａｎｃｅꎬａｐｏｐｔｏｓｉｓ２.８㊀突现词分析关键词突现检测是一种有价值的分析工具ꎬ当某个关键词的引用数量激增时ꎬ就会出现关键词突现ꎬ可以在一定程度上预测未来的研究趋势[２３].表４中显示的是引用强度最高的２５个突现关键词ꎬ我们可以清晰地看到研究热点的角度转移.从突现强度看ꎬ哺乳动物靶标㊁双盲法和生长因子受体排在前３位ꎻ从持续时间来看ꎬ哺乳动物靶标㊁生长因子受体㊁雷帕霉素持续时间最长ꎻ从出现时间排序来看ꎬ可以分为３个阶段ꎬ２００３ ２００８年间ꎬ乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路领域突现词的０４㊀㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀自然科学版２０２４年㊀㊀㊀㊀突现强度较强且维持时间较长ꎬ突现词主要包括:哺乳动物靶标㊁生长因子受体㊁雷帕霉素和抗肿瘤活性ꎻ２００４ ２０１９年间ꎬ研究热点主要集中在抑癌基因㊁磷酸化和治疗靶点等ꎻ２０２０年以来ｍＴＯＲ信号通路㊁细胞周期阻滞和肿瘤微环境是最新的研究热点ꎬ突现强度分别为:５.５㊁４.８２和３.９７ꎬ这几个关键词表示过去两年在这些方面的研究已经在该领域盛行.表４㊀引用强度最高的２５个突现关键词关键词年份强度开始时间结束时间２００３ ２０２２年ｍａｍｍａｌｉａｎｔａｒｇｅｔ２００３１３.０２２００３２０１４ｇｒｏｗｔｈｆａｃｔｏｒｒｅｃｅｐｔｏｒ２００３６.５３２００５２０１５ｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙ２００３５.７７２００５２０１２ｒａｐａｍｙｃｉｎ２００３５.１９２００５２０１４ｐｈａｓｅⅡ２００３４.７８２００５２０１３ａｎｔｉｔｕｍｏｒａｃｔｉｖｉｔｙ２００３５.２５２００８２０１４ｔｒａｓｔｕｚｕｍａｂｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ２００３５.９７２００９２０１３ａｃｔｉｖａｔｅｄｐｒｏｔｅｉｎｋｉｎａｓｅ２００３４.１６２００９２０１３ｔｕｍｏｒｓｕｐｐｒｅｓｓｏｒ２００３４.４９２０１０２０１２ＰＩＫ３ＣＡ２００３３.９８２０１０２０１５ｐｔｅｎ２００３４.０４２０１１２０１４ｍｔｏｒｉｎｈｉｂｉｔｏｒ２００３４.０４２０１２２０１６ｍｕｔａｔｉｏｎ２００３５.２５２０１３２０１５ｐｈｏｓｐｈａｔｉｄｙｌｉｎｏｓｉｔｏｌ３ｋｉｎａｓｅ２００３４.４２０１３２０１７ｐｈｏｓｐｈｏｒｙｌａｔｉｏｎ２００３３.６９２０１４２０１６ａｄｖａｎｃｅｄｓｏｌｉｄｔｕｍｏｒ２００３４.４１２０１６２０１８ｍｉｇｒａｔｉｏｎ２００３４.７５２０１７２０２０ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｔａｒｇｅｔ２００３４.３７２０１７２０１９ｏｐｅｎｌａｂｅｌ２００３４２０１７２０２０ｔｒｉｐｌｅｎｅｇａｔｉｖｅｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ２００３３.９７２０１７２０２０ｄｏｕｂｌｅｂｌｉｎｄ２００３７.８７２０１８２０２２ｍｕｌｔｉｃｅｎｔｅｒ２００３４.２２０１９２０２２ｍｔｏｒｐａｔｈｗａｙ２００３５.５２０２０２０２２ｃｅｌｌｃｙｃｌｅａｒｒｅｓｔ２００３４.８２２０２０２０２２ｔｕｍｏｒｍｉｃｒｏｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ２００３３.９７２０２０２０２２㊀㊀１)ｍＴＯＲ信号通路在２０２０年出现爆发点.ｍＴＯＲ是由ｍＴＯＲＣ１(Ｍａｍｍａｌｉａｎｔａｒｇｅｔｏｆｒａｐａｍｙｃｉｎｃｏｍｐｌｅｘ１)和ｍＴＯＲＣ２(Ｍａｍｍａｌｉａｎｔａｒｇｅｔｏｆｒａｐａｍｙｃｉｎｃｏｍｐｌｅｘ２)组成的复合物ꎬ靶向ｍＴＯＲ的抑制剂依维莫司在２０１２年被美国食品药品监督管理局(ＦＤＡ)批准与依西美坦联合治疗激素受体阳性(ＨＲ＋)/人表皮生长因子受体－２阴性(ＨＥＲ２－)晚期乳腺癌患者[２４].Ｌｉｍ等[２５]研究发现Ｓａｐａｎｉｓｅｒｔｉｂ是高选择性的腺苷三磷酸(ＡＴＰ)竞争性ｍＴＯＲ激酶抑制剂ꎬ对ｍＴＯＲ复合物(ｍＴＯＲＣ１和ｍＴＯＲＣ２)表现出双重特异性ꎬ在一项ＩＢ/Ⅱ期研究中ꎬ评估了Ｓａｐａｎｉｓｅｒｔｉｂ与依西美坦或氟维司群联合在１１８名激素受体阳性(ＨＲ＋)/ＨＥＲ２阴性(ＨＥＲ２－)晚期乳腺癌患者中的安全性㊁耐受性和１４㊀第１期㊀㊀㊀沈继伟ꎬ等:基于ＣｉｔｅＳｐａｃｅ及ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ对乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的可视化分析㊀㊀抗肿瘤活性ꎬ结果表明Ｓａｐａｎｉｓｅｒｔｉｂ联合依西美坦或氟维司群耐受良好并在晚期乳腺癌绝经后妇女中显示出临床益处.由此可见ꎬ靶向ｍＴＯＲ信号通路治疗乳腺癌无疑是当前研究的热点.㊀㊀２)细胞周期的失调是导致癌细胞扩散增殖的原因ꎬ而细胞周期阻滞会阻止细胞从一个阶段进入下一个阶段.当细胞周期正常时ꎬ如果ＤＮＡ出现损伤ꎬ细胞周期停在相应检查点ꎬ细胞周期阻滞为细胞提供额外的时间用于修复损伤ꎬ从而减少突变的发生ꎬ避免肿瘤的产生[２６].Ｏｃｋ等[２７]发现薯蓣皂苷通过调节ｐ３８丝裂原活化蛋白激酶和Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路ꎬ能够诱导Ｇ２/Ｍ和Ｇ０/Ｇ１细胞周期阻滞ꎬ减少乳腺癌干细胞的增殖ꎬ因此ꎬ这些发现表明薯蓣皂苷可能作为靶向乳腺癌干细胞的潜在治疗候选物.３)肿瘤微环境是指由肿瘤细胞周围的细胞及非细胞成分所构成的环境ꎬ包括免疫细胞㊁血管内皮细胞㊁成纤维细胞等ꎬ可以促进肿瘤的发生ꎬ是决定临床结果的关键因素ꎬ并可预测临床结果[２８].Ｓｉｄｉｒｏｐｏｕｌｏｓ等[２９]研究发现Ｅｎｔｉｎｏｓｔａｔ降低免疫抑制可以促进ＨＥＲ２＋乳腺癌微环境中的抗肿瘤反应.抗ＰＤ－１(Ｐｒｏｇｒａｍｍｅｄｄｅａｔｈｒｅｃｅｐｔｏｒ)免疫疗法是近年来新兴的免疫手段ꎬ可以增强免疫细胞活性ꎬ起到杀伤癌细胞的作用.Ｓａｉ等[３０]通过乳腺癌患者来源的小鼠实验发现ＰＩ３Ｋ抑制剂会增强抗ＰＤ－１反应ꎬ有效抑制乳腺癌的增殖.３㊀讨论本文通过检索ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ核心数据库获得２００３ ２０２２年乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的相关文献ꎬ并使用ＣｉｔｅＳｐａｃｅ６.１Ｒ２和ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ两种文献计量可视化工具对研究现状进行可视化分析.本文首先从文献发展趋势㊁作者研究机构等方面进行数据统计以及对其发展趋势进行了初步分析.其次ꎬ本文从关键词共现㊁聚类和突现分析了当前的研究热点和未来的前沿.总体而言ꎬ文献年度发文量可简单分为两个阶段:起步阶段(２００３ ２００９年)ꎬ发展阶段(２０１０ ２０２２年).ＫｕｒｚｒｏｃｋＲａｚｅｌｌｅ㊁ＪａｎｋｕＦｉｌｉｐ㊁ＨｏｎｇＤａｖｉｄ是核心作者ꎬ在该领域发挥了重要作用.德克萨斯大学安德森癌症中心是最有影响力的机构ꎬ但中国的各大高校也作出了巨大贡献ꎬ因此要持续加强中美以及中美研究机构和作者的合作ꎬ从而更好地推动发展.１２０９篇文章发表在以Ｏｎｃｏｔａｒｇｅｔ为主的４１１种期刊上ꎬ各期刊之间互相引用ꎬ联系紧密.从关键词共现和聚类分析我们发现通过ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路治疗乳腺癌仍然是当前的研究热点.通过关键词突现分析ꎬ可以看到随着时间的推移ꎬ研究的重点也在迅速变化ꎬ针对ｍＴＯＲ信号通路㊁细胞周期阻滞㊁肿瘤微环境等方面治疗乳腺癌是未来的研究前沿.综上所述ꎬ本文总结了近２０年来乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的研究现状及发展趋势.多数患者在乳腺癌的治疗过程中出现内分泌耐药的情况ꎬ而ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路活化是乳腺癌内分泌发生耐药的主要原因ꎬ因此通过ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路靶向药物治疗实现内分泌药物治疗逆转是要密切关注的问题.未来的研究趋势在于深入研究细胞周期及乳腺癌微环境等方面ꎬ并将联合药物治疗融入其中ꎬ这将会发挥更大的作用.参考文献:[１]㊀ＳｕｎｇＨꎬＦｅｒｌａｙＪꎬＳｉｅｇｅｌＲＬꎬｅｔａｌ.Ｇｌｏｂａｌｃａｎｃｅｒｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ２０２０:ＧＬＯＢＯＣＡＮｅｓｔｉｍａｔｅｓｏｆｉｎｃｉｄｅｎｃｅａｎｄｍｏｒｔａｌｉｔｙｗｏｒｌｄｗｉｄｅｆｏｒ３６ｃａｎｃｅｒｓｉｎ１８５ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ[Ｊ].ＣＡꎬ２０２１ꎬ７１(３):２０９－２４９.２４㊀㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀自然科学版２０２４年㊀㊀㊀㊀[２]㊀ＷａｋｓＡＧꎬＷｉｎｅｒＥＰ.Ｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｔｒｅａｔｍｅｎｔ:Ａｒｅｖｉｅｗ[Ｊ].ＪＡＭＡꎬ２０１９ꎬ３２１(３):２８８－３００.[３]㊀ＮｏｏｒｏｌｙａｉＳꎬＳｈａｊａｒｉＮꎬＢａｇｈｂａｎｉＥꎬｅｔａｌ.ＴｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎＰＩ３Ｋ/ＡＫＴｓｉｇｎａｌｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙａｎｄｃａｎｃｅｒ[Ｊ].Ｇｅｎｅꎬ２０１９ꎬ６９８:１２０－１２８.[４]㊀ＡｌｚａｈｒａｎｉＡＳ.ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲｉｎｈｉｂｉｔｏｒｓｉｎｃａｎｃｅｒ:Ａｔｔｈｅｂｅｎｃｈａｎｄｂｅｄｓｉｄｅ[Ｊ].ＳｅｍｉｎａｒｓｉｎＣａｎｃｅｒＢｉｏｌｏｇｙꎬ２０１９ꎬ５９:１２５－１３２.[５]㊀ＭａｒｔｏｒａｎａＦꎬＭｏｔｔａＧꎬＰａｖｏｎｅＧꎬｅｔａｌ.ＡＫＴｉｎｈｉｂｉｔｏｒｓ:Ｎｅｗｗｅａｐｏｎｓｉｎｔｈｅｆｉｇｈｔａｇａｉｎｓｔｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ?[Ｊ].ＦｒｏｎｔｉｅｒｓｉｎＰｈａｒｍａｃｏｌｏｇｙꎬ２０２１ꎬ１２:６６２２３２.[６]㊀ＰｉｅｒｏｂｏｎＭꎬＲａｍｏｓＣꎬＷｏｎｇＳꎬｅｔａｌ.ＥｎｒｉｃｈｍｅｎｔｏｆＰＩ３Ｋ￣ＡＫＴ￣ｍＴＯＲｐａｔｈｗａｙａｃｔｉｖａｔｉｏｎｉｎｈｅｐａｔｉｃｍｅｔａｓｔａｓｅｓｆｒｏｍｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ[Ｊ].ＣｌｉｎｉｃａｌＣａｎｃｅｒＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２０１７ꎬ２３(１６):４９１９－４９２８.[７]㊀Ｇｕｅｒｒｅｒｏ￣ＺｏｔａｎｏＡꎬＭａｙｅｒＩＡꎬＡｒｔｅａｇａＣＬ.ＰＩ３Ｋ/ＡＫＴ/ｍＴＯＲ:Ｒｏｌｅｉｎｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎꎬｄｒｕｇｒｅｓｉｓｔａｎｃｅꎬａｎｄｔｒｅａｔｍｅｎｔ[Ｊ].ＣａｎｃｅｒａｎｄＭｅｔａｓｔａｓｉｓＲｅｖｉｅｗｓꎬ２０１６ꎬ３５(４):５１５－５２４.[８]㊀ＺｈｕＫＲꎬＷｕＹＱꎬＨｅＰꎬｅｔａｌ.ＰＩ３Ｋ/ＡＫＴ/ｍＴＯＲ￣ｔａｒｇｅｔｅｄｔｈｅｒａｐｙｆｏｒｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ[Ｊ].Ｃｅｌｌｓꎬ２０２２ꎬ１１(１６):２５０８.[９]㊀ＨｕＨＹꎬＺｈｕＪＹꎬＺｈｏｎｇＹＴꎬｅｔａｌ.ＰＩＫ３ＣＡｍｕｔａｔｉｏｎｃｏｎｆｅｒｓｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｔｏｃｈｅｍｏｔｈｅｒａｐｙｉｎｔｒｉｐｌｅ￣ｎｅｇａｔｉｖｅｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｂｙｉｎｈｉｂｉｔｉｎｇａｐｏｐｔｏｓｉｓａｎｄａｃｔｉｖａｔｉｎｇｔｈｅＰＩ３Ｋ/ＡＫＴ/ｍＴＯＲｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙ[Ｊ].ＡｎｎａｌｓｏｆＴｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌＭｅｄｉｃｉｎｅꎬ２０２１ꎬ９(５):４１０.[１０]㊀ＳｈａｒｍａＶＲꎬＧｕｐｔａＧＫꎬＳｈａｒｍａＡＫꎬｅｔａｌ.ＰＩ３Ｋ/ＡＴＫ/ｍＴＯＲｉｎｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒｐａｔｈｗａｙａｎｄｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ:Ｆａｃｔｏｒｓꎬｍｅｃｈａｎｉｓｍａｎｄｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ[Ｊ].ＣｕｒｒｅｎｔＰｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌＤｅｓｉｇｎꎬ２０１７ꎬ２３(１１):１６３３－１６３８.[１１]㊀ＺｈｕＪＷꎬＬｉｕＷＳ.Ａｔａｌｅｏｆｔｗｏｄａｔａｂａｓｅｓ:ＴｈｅｕｓｅｏｆＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＳｃｏｐｕｓｉｎａｃａｄｅｍｉｃｐａｐｅｒｓ[Ｊ].Ｓｃｉｅｎｔｏｍｅｔｒｉｃｓꎬ２０２０ꎬ１２３(１):３２１－３３５.[１２]㊀ＦａｎＪＣꎬＧａｏＹꎬＺｈａｏＮꎬｅｔａｌ.ＢｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｎＣＯＶＩＤ￣１９:ＡｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｂｅｔｗｅｅｎＥｎｇｌｉｓｈａｎｄＣｈｉｎｅｓｅｓｔｕｄｉｅｓ[Ｊ].ＦｒｏｎｔｉｅｒｓｉｎＰｕｂｌｉｃＨｅａｌｔｈꎬ２０２０ꎬ８:４７７.[１３]㊀ＣｈｅｎＣＭꎬＳｏｎｇＩＹꎬＹｕａｎＸＪꎬｅｔａｌ.ＴｈｅｔｈｅｍａｔｉｃａｎｄｃｉｔａｔｉｏｎｌａｎｄｓｃａｐｅｏｆＤａｔａａｎｄＫｎｏｗｌｅｄｇｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ(１９８５－２００７)[Ｊ].Ｄａｔａ＆ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ２００８ꎬ６７(２):２３４－２５９.[１４]㊀ｖａｎＥｃｋＮＪꎬＷａｌｔｍａｎＬ.Ｓｏｆｔｗａｒｅｓｕｒｖｅｙ:ＶＯＳｖｉｅｗｅｒꎬａｃｏｍｐｕｔｅｒｐｒｏｇｒａｍｆｏｒｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃｍａｐｐｉｎｇ[Ｊ].Ｓｃｉｅｎｔｏｍｅｔｒｉｃｓꎬ２０１０ꎬ８４(２):５２３－５３８.[１５]㊀ＤｏｎｔｈｕＮꎬＫｕｍａｒＳꎬＰａｔｔｎａｉｋＤ.Ｆｏｒｔｙ￣ｆｉｖｅｙｅａｒｓｏｆＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓＲｅｓｅａｒｃｈ:Ａｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃａｎａｌｙｓｉｓ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２０２０ꎬ１０９:１－１４.[１６]㊀ＹａｎｇＹＦꎬＱｕＧＦꎬＨｕａＬＬ.Ｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓꎬｈｏｔｓｐｏｔｓꎬａｎｄｅｖｏｌｕｔｉｏｎｔｒｅｎｄｏｆｄｅｃｉｓｉｏｎ￣ｍａｋｉｎｇｉｎｍａｒｉｎｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｕｓｉｎｇＶＯＳｖｉｅｗｅｒａｎｄＣｉｔｅＳｐａｃｅ[Ｊ].ＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＰｒｏｂｌｅｍｓｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ２０２２ꎬ２０２２:８２８３４１７.[１７]㊀ＬｉａｎｇＹＤꎬＬｉＹꎬＺｈａｏＪꎬｅｔａｌ.Ｓｔｕｄｙｏｆａｃｕｐｕｎｃｔｕｒｅｆｏｒｌｏｗｂａｃｋｐａｉｎｉｎｒｅｃｅｎｔ２０ｙｅａｒｓ:ＡｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃａｎａｌｙｓｉｓｖｉａＣｉｔｅＳｐａｃｅ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰａｉｎＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２０１７ꎬ１０:９５１－９６４.[１８]㊀ＳｕｎＷＪꎬＨｕａｎｇＰＸꎬＳｏｎｇＨＬꎬｅｔａｌ.ＢｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆａｃｕｔｅｐａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓｉｎＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅｄａｔａｂａｓｅｂａｓｅｄｏｎＣｉｔｅＳｐａｃｅｓｏｆｔｗａｒｅ[Ｊ].Ｍｅｄｉｃｉｎｅꎬ２０２０ꎬ９９(４９):ｅ２３２０８.[１９]㊀李杰ꎬ陈超美.ＣｉｔｅＳｐａｃｅ:科技文本挖掘及可视化[Ｍ].北京:首都经济贸易大学出版社ꎬ２０１６.[２０]㊀ＨｕａｎｇＬＹꎬＸｕＧＸꎬＨｅＪＭꎬｅｔａｌ.Ｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｍａｇｎｅｔｉｃｒｅｓｏｎａｎｃｅｉｍａｇｉｎｇｓｔｕｄｉｅｓｏｎａｃｕｐｕｎｃｔｕｒｅａｎａｌｇｅｓｉａｏｖｅｒｔｈｅｐａｓｔ２０ｙｅａｒｓ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰａｉｎＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２０２１ꎬ１４:３７７３－３７８９.[２１]㊀ＹｅＮꎬＫｕｅｈＴＢꎬＨｏｕＬＳꎬｅｔａｌ.Ａｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｃｏｒｐｏｒａｔｅｓｏｃｉａｌｒｅｓｐｏｎｓｉｂｉｌｉｔｙｉｎｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ３４㊀第１期㊀㊀㊀沈继伟ꎬ等:基于ＣｉｔｅＳｐａｃｅ及ＶＯＳｖｉｅｗｅｒ对乳腺癌中ＰＩ３Ｋ/Ａｋｔ/ｍＴＯＲ信号通路的可视化分析４４㊀㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀自然科学版２０２４年㊀㊀ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｅａｎｅｒＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎꎬ２０２０ꎬ２７２:１２２６７９.[２２]㊀ＮｕｎｎｅｒｙＳＥꎬＭａｙｅｒＩＡ.ＴａｒｇｅｔｉｎｇｔｈｅＰＩ３Ｋ/ＡＫＴ/ｍＴＯＲｐａｔｈｗａｙｉｎｈｏｒｍｏｎｅ￣ｐｏｓｉｔｉｖｅｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ[Ｊ].Ｄｒｕｇｓꎬ２０２０ꎬ８０(１６):１６８５－１６９７.[２３]㊀ＫｌｅｉｎｂｅｒｇＪ.Ｂｕｒｓｔｙａｎｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｓｔｒｅａｍｓ[Ｊ].ＤａｔａＭｉｎｉｎｇａｎｄＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙꎬ２００３ꎬ７(４):３７３－３９７.[２４]㊀ＳａｋｓｅｎａＲꎬＷｏｎｇＳＴ.Ｃｌｉｎｉｃａｌｅｖｉｄｅｎｃｅｏｆｔｈｅｅｆｆｉｃａｃｙｏｆｅｖｅｒｏｌｉｍｕｓａｎｄｉｔｓｐｏｔｅｎｔｉａｌｉｎｔｈｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ[Ｊ].ＢｒｅａｓｔＣａｎｃｅｒꎬ２０１３ꎬ５:２７－３５.[２５]㊀ＬｉｍＢꎬＰｏｔｔｅｒＤＡꎬＳａｌｋｅｎｉＭＡꎬｅｔａｌ.Ｓａｐａｎｉｓｅｒｔｉｂｐｌｕｓｅｘｅｍｅｓｔａｎｅｏｒｆｕｌｖｅｓｔｒａｎｔｉｎｗｏｍｅｎｗｉｔｈｈｏｒｍｏｎｅｒｅｃｅｐｔｏｒ￣ｐｏｓｉｔｉｖｅ/ＨＥＲ２￣ｎｅｇａｔｉｖｅａｄｖａｎｃｅｄｏｒｍｅｔａｓｔａｔｉｃｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ[Ｊ].ＣｌｉｎｉｃａｌＣａｎｃｅｒＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２０２１ꎬ２７(１２):３３２９－３３３８.[２６]㊀ＣａｎａｕｄＧꎬＢｏｎｖｅｎｔｒｅＪＶ.Ｃｅｌｌｃｙｃｌｅａｒｒｅｓｔａｎｄｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｃｈｒｏｎｉｃｋｉｄｎｅｙｄｉｓｅａｓｅｆｒｏｍａｃｕｔｅｋｉｄｎｅｙｉｎｊｕｒｙ[Ｊ].ＮｅｐｈｒｏｌｏｇｙＤｉａｌｙｓｉｓＴｒａｎｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎꎬ２０１５ꎬ３０(４):５７５－５８３.[２７]㊀ＯｃｋＣＷꎬＫｉｍＧＤ.Ｅｒｒａｔｕｍ:Ｄｉｏｓｃｉｎｄｅｃｒｅａｓｅｓｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｓｔｅｍ￣ｌｉｋｅｃｅｌｌｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎｖｉａｃｅｌｌｃｙｃｌｅａｒｒｅｓｔｂｙｍｏｄｕｌａｔｉｎｇｐ３８ｍｉｔｏｇｅｎ￣ａｃｔｉｖａｔｅｄｐｒｏｔｅｉｎｋｉｎａｓｅａｎｄＡＫＴ/ｍＴＯＲｓｉｇｎａｌｉｎｇｐａｔｈｗａｙｓ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣａｎｃｅｒＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎꎬ２０２１ꎬ２６(４):３１８.[２８]㊀ＤａｎｅｎｂｅｒｇＥꎬＢａｒｄｗｅｌｌＨꎬＺａｎｏｔｅｌｌｉＶＲＴꎬｅｔａｌ.Ｂｒｅａｓｔｔｕｍｏｒｍｉｃｒｏｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓａｒｅａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｇｅｎｏｍｉｃｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｃｌｉｎｉｃａｌｏｕｔｃｏｍｅ[Ｊ].ＮａｔｕｒｅＧｅｎｅｔｉｃｓꎬ２０２２ꎬ５４:６６０－６６９.[２９]㊀ＳｉｄｉｒｏｐｏｕｌｏｓＤＮꎬＲａｆｉｅＣＩꎬＪａｎｇＪＫꎬｅｔａｌ.ＥｎｔｉｎｏｓｔａｔｄｅｃｒｅａｓｅｓｉｍｍｕｎｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｔｏｐｒｏｍｏｔｅａｎｔｉｔｕｍｏｒｒｅｓｐｏｎｓｅｓｉｎａＨＥＲ２＋ｂｒｅａｓｔｔｕｍｏｒｍｉｃｒｏｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ[Ｊ].ＣａｎｃｅｒＩｍｍｕｎｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２０２２ꎬ１０(５):６５６－６６９. [３０]㊀ＳａｉＪＱꎬＯｗｅｎｓＰꎬＮｏｖｉｔｓｋｉｙＳＶꎬｅｔａｌ.ＰＩ３Ｋｉｎｈｉｂｉｔｉｏｎｒｅｄｕｃｅｓｍａｍｍａｒｙｔｕｍｏｒｇｒｏｗｔｈａｎｄｆａｃｉｌｉｔａｔｅｓａｎｔｉｔｕｍｏｒｉｍｍｕｎｉｔｙａｎｄａｎｔｉ￣ＰＤ１ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ[Ｊ].ＣｌｉｎｉｃａｌＣａｎｃｅｒＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２０１７ꎬ２３(１３):３３７１－３３８４.(责任编辑㊀郭兴华)㊀㊀。

中国科技核心引证报告
《中国科技核心期刊引证报告》是一份关于中国科技类核心期刊的引用和影响力分析报告。

该报告通常由中国科学技术信息研究所等权威机构发布，旨在评估中国科技类核心期刊的学术质量和影响力，为科研工作者、学术机构、期刊编辑部和图书馆等提供参考。

报告的主要内容通常包括：
核心期刊列表：列出被认定为科技核心的期刊名单，这些期刊通常是在各自学科领域内具有较高学术水平和影响力的期刊。

引证数据分析：包括各核心期刊的总被引频次、影响因子、即年指标、他引率、引用刊数、学科扩散指标、学科影响指标、被引半衰期、H指数等，这些指标从不同角度反映了期刊的学术影响力。

来源期刊分析：分析引用这些核心期刊的论文主要来自哪些期刊，从而揭示学科间的交叉引用和学术联系。

基金论文分析：统计和分析各期刊发表的受各类科研基金资助的论文数量，反映科研资助对期刊论文产出的影响。

作者和机构分析：分析在各核心期刊上发表论文的高产作者和机构，揭示科研产出的集中度和合作情况。

学科分布和热点分析：分析各核心期刊所属学科领域的论文分布，以及当前研究的热点和趋势。

国际影响力分析：评估中国科技类核心期刊在国际上的被引用情况和学术地位。

《中国科技核心期刊引证报告》对于期刊编辑部来说，是了解期刊学术地位和影响力的重要依据；对于科研工作者和学术机构来说，是选择投稿期刊、评估研究成果和进行学术评价的重要参考；对于图书馆等文献情报机构来说，是进行期刊收藏和资源建设的重要指导。

2023期刊引证报告引言期刊引证报告是一种对期刊的引证情况进行全面分析和评估的报告。

通过分析期刊引证的数量和质量，可以评估期刊的影响力和学术质量，为研究者和科研机构提供重要的参考指标。

本报告将以2023年为基准，对近年来文献引证情况进行分析，以便更好地了解期刊的学术地位和发展趋势。

方法为了进行期刊引证分析，我们使用了以下几个指标来评估期刊的影响力和学术质量：1.引证指数（Citation Index）：表示某一期刊被其他文献引证的次数，是衡量期刊影响力的重要指标之一。

2.影响因子（Impact Factor）：是期刊被引频次的平均值，也是评估期刊影响力的重要指标之一。

3.H指数（H-index）：是对学术领域研究者影响力的综合评价指标，既考虑了研究者的学术产出数量，也考虑了学术产出的引证次数。

4.文献引证网络分析：通过构建期刊之间的引证网络，分析期刊之间的相互关联和信息流动，进一步揭示期刊的影响力和学术质量。

结果与分析引证指数（Citation Index）我们根据2023年的数据统计，找到了一些引证指数排名靠前的期刊。

其中最高的引证指数达到了1000次，显示出该期刊在学术界具有很高的影响力。

影响因子（Impact Factor）通过对期刊的影响因子进行分析，我们发现有一些期刊在近几年间的影响因子持续增长，显示出该期刊的学术质量不断提高。

H指数（H-index）H指数是对期刊学术地位的重要评估指标。

我们根据H指数对期刊进行排名，发现一些期刊的H指数超过了50，显示出该期刊的学术贡献较大。

文献引证网络分析通过文献引证网络分析，我们构建了期刊之间的引证网络图。

通过分析网络图的连接情况和节点的中心性指标，发现一些期刊在网络中起到了重要的桥梁作用，对信息流动起到了重要的促进作用。

结论通过对2023年期刊引证情况的分析，我们可以得出以下结论：1.一些期刊在引证指数、影响因子和H指数等指标上表现突出，具有较高的学术影响力和学术质量。

2023中国期刊引证报告引言本文是对2023年中国期刊引证情况进行的报告。

通过对中国期刊的引证数据进行分析和解读，可以了解到中国期刊的学术影响力和研究引用情况，为学术界、出版界和读者提供有价值的参考。

数据来源本报告的数据来源于中国国家图书馆提供的中国期刊引证数据库。

该数据库汇集了中国期刊的引证数据，包括文章被引用的次数、引用的文献来源、引用的期刊等信息。

通过对该数据库的分析，可以对中国期刊的引证情况进行深入研究。

数据分析1. 期刊引用数量根据数据统计，2023年中国期刊共收录了X篇文章的引用数据。

其中，引用数量在1-10次的文章占比为XX%，引用数量在11-50次的文章占比为XX%，引用数量超过50次的文章占比为XX%。

这些数据显示了中国期刊在学术界的知名度和影响力。

2. 引用来源通过对引证数据的分析，我们可以了解中国期刊文章的引用来源。

根据数据统计，中国期刊文章最常引用的来源包括学术期刊（XX%）、会议论文（XX%）、学位论文（XX%）等。

这些统计数据显示了中国期刊与其他不同类型的学术文献之间的关系。

3. 最常被引用的期刊根据引证数据统计，2023年中国期刊中最常被引用的期刊包括A期刊、B期刊和C期刊等。

这些期刊在中国学术界具有很高的知名度和影响力，其发表的文章被广泛引用。

4. 引证时间分析通过对引证数据的时间分析，我们可以了解中国期刊引证的趋势和周期。

根据数据统计，2023年中国期刊文章的最早引证时间为X年，最晚引证时间为X年，平均引证时间为X年。

这些数据有助于研究者了解中国期刊文章被引证的延迟情况和引证的时间规律。

结论通过对2023年中国期刊引证数据的分析，我们可以得出以下结论：1.中国期刊在2023年共收到了大量的引证次数，表明其在学术界中具有较高的知名度和影响力。

2.引用数据显示中国期刊文章的引用来源多样，包括学术期刊、会议论文和学位论文等。

3.某些中国期刊具有很高的知名度和影响力，其发表的文章被广泛引用。

癌症免疫治疗的研究及其临床应用一、引言癌症是当今世界面临的严重公共卫生问题之一，每年造成数百万人死亡。

癌症免疫治疗是近年来备受研究关注的新兴领域，它利用机体自身免疫系统来检测和销毁肿瘤细胞，为癌症的治疗提供了新的希望。

本报告将对癌症免疫治疗的研究现状进行分析，并提出存在的问题和对策建议。

二、现状分析1. 癌症免疫治疗的基本原理癌症免疫治疗是通过激活和增强机体免疫系统来抵御癌细胞的生长和扩散。

目前主要采用的方法包括：抗CTLA-4抗体、PD-1抗体、CAR-T细胞疗法、肿瘤疫苗等。

这些治疗手段通过不同途径激活或增强T细胞的免疫应答，以达到消除癌细胞的效果。

2. 癌症免疫治疗的临床应用近年来，癌症免疫治疗已经取得了一定的成功，尤其是在恶性黑色素瘤、非小细胞肺癌和转移性膀胱癌等恶性肿瘤的治疗中。

例如，PD-1抗体和CTLA-4抗体已被广泛应用于临床实践，并取得了显著的疗效。

CAR-T细胞疗法也在治疗白血病和淋巴瘤方面表现出突出的潜力。

三、存在问题1. 治疗有效性的不确定性尽管癌症免疫治疗在某些病例中取得了显著的疗效，但并非所有患者都能从中受益。

个体差异和肿瘤异质性等因素导致疗效的不一致性，有些患者可能对治疗无反应，甚至出现严重的副作用。

如何在临床应用中准确选择适合免疫治疗的患者以提高治疗效果仍然是一个亟待解决的问题。

2. 免疫耐受性的产生一些患者在接受癌症免疫治疗后会出现免疫耐受性，导致治疗效果减弱或失效。

这可能是由于肿瘤细胞改变了其表面分子的表达，使得免疫系统无法识别和攻击。

如何克服免疫耐受性，增强治疗的持久性和效果仍然是一个研究的热点。

四、对策建议1. 加强研究合作癌症免疫治疗是一个高度复杂的领域，需要多学科间的合作来解决其中的问题。

研究机构、医院和制药公司应加强合作，共享资源和数据，共同攻克癌症免疫治疗的难题。

建立国际合作平台，加强国际交流和合作，也是解决当前问题的一个重要途径。

2. 提高治疗个体化水平癌症免疫治疗的有效性与患者的个体差异密切相关。

癌症免疫治疗的研究及其临床应用Ⅰ. 现状分析癌症免疫治疗是近年来癌症治疗领域的一项前沿研究，一直备受人们关注。

免疫治疗通过调节患者的免疫系统来攻击癌细胞，从而实现治疗目的。

与传统的放疗、化疗等治疗方式相比，免疫治疗具有独特的优势，如针对性强、副作用低、长期有效等。

在癌症免疫治疗领域，目前主要有三种方法得到广泛应用，分别是癌症疫苗、细胞免疫治疗和抗CTLA-4抗体治疗。

癌症疫苗通过注射癌症相关抗原刺激免疫系统，激发机体抗癌免疫应答。

细胞免疫治疗则通过提取患者自身的T细胞，进行基因改造后再注入患者体内，使其具有更强的抗癌能力。

抗CTLA-4抗体治疗则通过阻断CTLA-4分子，增强T细胞活性。

这些方法在临床试验中已取得一些积极效果，为进一步推进免疫治疗提供了有力支持。

Ⅱ. 存在问题尽管癌症免疫治疗在一些特定类型的癌症中取得了显著效果，但仍存在一些问题亟待解决。

1. 个体差异性问题：免疫治疗在不同个体中的疗效差异较大。

一些患者对免疫治疗的反应较好，但也有一部分患者对免疫治疗无效。

这可能与个体的免疫状态、肿瘤生物学特征等因素有关，需要深入研究。

2. 耐药性问题：免疫治疗在初期可能会取得良好的效果，但随着时间推移，患者可能会出现耐药性。

免疫逃逸和免疫抑制机制是导致耐药性的主要原因之一。

如何提高患者对免疫治疗的持续响应性，是亟待解决的问题。

3. 副作用问题：虽然免疫治疗相对传统治疗方式来说副作用较小，但仍有可能引发一些副作用，如免疫相关性的肺炎、肝炎等。

应加强监测和管理，降低副作用对患者的影响。

Ⅲ. 对策建议为了克服上述问题，提高癌症免疫治疗的疗效，需要采取一系列的对策。

1. 个体化治疗：针对个体差异性问题，需要进一步研究个体免疫状态、肿瘤特征等因素与免疫治疗效果的关系，建立预测模型，为患者提供个体化的治疗方案，提高治疗效果。

2. 组合治疗：在解决耐药性问题上，可以考虑与其他治疗方式联合应用。

如与放疗、化疗等相关技术相结合，取得协同效应，延长患者对免疫治疗的反应时间。

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