骨髓炎中免疫系统研究的文献计量学与可视化分析（1990–2024）

摘要

本文中，作者提出了一种对免疫相关骨髓炎研究（1990–2024年）进行文献计量与可视化分析的实验方案。该方法可识别全球发表趋势、合作网络及主题热点，系统性地概述了骨骼感染领域向以免疫为中心的管理模式的转变。

摘要

骨髓炎（OM）是一种炎性骨病，其免疫微环境的失调在疾病进展中起着重要作用。本研究通过文献计量学分析，系统描绘了1990年至2024年全球范围内与免疫相关的骨髓炎研究格局。从Web of Science核心合集共检索到3,031篇原始研究论文和综述。利用可视化软件对发表趋势、合作网络及关键词演变进行评估。结果表明，年度发表论文数量稳步增长，美国和中国成为主要的研究贡献国。高影响力研究从早期探索遗传-自身免疫关联，逐步转向金黄色葡萄球菌（Staphylococcus aureus）与宿主相互作用及免疫逃逸机制的研究。学科趋势也从外科学逐渐转向免疫学和计算生物学。关键词分析显示，研究热点从早期的感染相关术语逐步演变为分子免疫机制，包括IL-1β和Th17信号通路。本分析全面揭示了骨髓炎研究领域从以病原体为中心向以免疫为中心的研究范式的转变。

引言

骨髓炎（OM）是一种由微生物感染引起的炎性骨病，其病理特征为进行性骨破坏以及邻近软组织受累^1,2。OM 的主要治疗通常包括长期使用基于培养结果指导的抗生素，常联合手术清创以去除感染或坏死的骨组织^3,4。流行病学研究指出，Staphylococcus aureus 的血源性播散是导致 OM 的最主要原因⁵。随着抗生素耐药性的日益普遍，OM 相关的复发率和致残率不断上升，尤其在患有糖尿病、血管功能不全或神经病变等合并症的老年患者中更为显著，给医疗系统带来沉重负担⁶。

近期的临床观察发现，骨髓炎（OM）与自身炎症综合征之间存在重叠，提示免疫失调可能在疾病发病机制中起关键作用⁷。目前公认，免疫微环境的失调是慢性及难治性骨髓炎的关键病理驱动因素。除了免疫微环境的失调外，异常的骨代谢（例如成骨分化受损）也日益被认为是导致骨髓炎难治性的因素之一，而这一过程可能与铁死亡等特定的细胞死亡方式相关⁸。研究表明，病原体可通过毒力因子损害中性粒细胞的趋化能力，并诱导巨噬细胞极化。虽然病原体相关分子模式的急性暴露通常会触发M1型巨噬细胞极化以促进微生物清除，但持续性感染和生物膜往往诱导巨噬细胞向具有免疫抑制特性的M2样表型转化，从而形成免疫抑制环境^9,10。骨感染过程中的免疫反应极为复杂：髓系来源的抑制性细胞异常扩增会抑制T细胞活化，导致辅助性T细胞功能障碍，而B细胞凋亡增加则削弱了体液免疫监视功能¹¹。此外，近期的遗传学研究发现多种免疫细胞类型（包括记忆B细胞）与骨髓炎风险升高相关¹²。鉴于骨髓炎对社会和临床的重大影响，阐明免疫相互作用的潜在机制对于推动靶向治疗策略的开发至关重要。

文献计量分析是一种用于评估特定研究领域内学术产出特征的方法论¹³，旨在识别文献中的关键趋势和主题集中点¹⁴。与传统研究方法不同，文献计量分析采用可视化工具来探索学术出版物，从而提供更深入的洞察力和显著的分析优势¹⁵。该方法能够评估学术影响力，识别研究热点和新兴主题，并描绘出历史与当前的研究焦点区域，从而为未来的研究提供有价值的指导。尽管骨髓炎（OM）的免疫学维度近年来受到越来越多的关注，但以往在骨感染领域的文献计量研究主要集中在普通外科技术或抗生素材料方面。目前尚缺乏针对免疫微环境及宿主-病原体相互作用的系统性分析。本研究恰逢其时且十分必要，有助于阐明免疫学研究的发展脉络，并明确未来宿主导向治疗的研究空白。为弥补这一空白，作者利用Web of Science核心合集数据库，对1990年1月1日至2024年12月31日期间的数据开展了一项文献计量分析。作者假设，研究重点已从细菌感染的表型描述逐步转向对免疫微环境失调的分子机制理解，标志着骨髓炎研究正迈向精准化管理的新阶段。

方案

本研究使用的所有文献数据均来自公开数据库（Web of Science 核心合集）。该研究未涉及人类受试者或动物实验，因此本分析无需伦理审批和知情同意。

数据获取与检索策略
通过在线书目数据库（参见材料表）检索了关于骨髓炎遗传与免疫学机制的相关研究，具体包括科学引文索引扩展版（Science Citation Index Expanded）和社会科学引文索引（Social Sciences Citation Index），这两个数据库在文献计量学研究中被广泛使用。选择该数据库的原因在于其对同行评审文献的全面覆盖以及期刊分类的高度准确性^16,17。检索策略采用主题（TS）字段，该字段涵盖标题、摘要、作者关键词和关键词补全（Keywords Plus）。所用关键词如下：TS = (骨髓炎 OR 骨髓炎类) AND TS = (immune* OR "T cell" OR "B CELL" OR "NK CELL" OR 中性粒细胞 OR 巨噬细胞 OR "Treg Cell")。纳入1990年1月1日至2024年12月31日期间收录的所有以英文发表的原创性研究论文和综述文章。尽管检索时间范围涵盖至2024年底的研究，最终数据导出时间为2025年4月15日，以确保纳入2024年度所有延迟索引的出版物。未使用任何自动化筛选工具。文献计量数据以"纯文本"格式导出，包含完整记录和被引参考文献。两名研究人员独立进行检索，任何分歧均通过讨论解决。本研究所使用的所有数据均来自公开可获取的数据库，因此该分析无需伦理审批。

数据编目与标准化
使用电子表格软件（参见材料表）对关键信息进行编目，包括标题、所属机构、出版来源（期刊或书籍）、作者、参考文献、学科类别和关键词。在处理过程中，通过标准化关键词同义词（例如，将 "S. aureus" 与 "Staphylococcus aureus" 合并）以及整合机构名称来进行数据清洗。此类标准化可确保分析软件准确识别合作关联和主题聚类，避免重复。

基于软件的文献计量分析
文献计量分析采用多种专业的可视化和统计工具相结合的方式进行。使用文献计量可视化工具 VOSviewer（版本 1.6.20）（参见材料表）生成国家与机构之间的合作网络。在生成这些可视化图谱时，设置了最低阈值（例如，每个节点至少包含 5 或 10 篇文献），以确保图形表达的清晰性。使用文献计量可视化工具 CiteSpace（版本 6.2.R2）（参见材料表）进行参考文献共被引分析和关键词突现分析。时间切片设置为每片 1 年，覆盖 35 年的研究周期。选录标准采用 g 指数，尺度因子 k 设为 25。为识别研究热点，引文突现敏感度（gamma）设为 0.7，最小突现持续时间为 2 年。使用统计软件（参见材料表）评估文献发表趋势和学科分布情况，同时使用文献计量分析软件（参见材料表）评估被引频次。采用知识综合方法对识别出的关键主题术语进行整合与总结¹⁸。所有统计步骤均由两名研究人员独立完成，分歧通过讨论解决，以确保研究结果的准确可重复性。

结果

出版物总体特征
最初共检索到 3,658 篇文献。经过独立筛选并剔除不符合纳入标准的记录后，共有 3,031 篇文章被纳入文献计量分析，其中包括 2,480 篇原始研究论文和 551 篇综述。对 627 条被排除记录的详细分类显示，其中包括 212 篇会议摘要、154 篇社论材料、118 篇通讯文章、85 篇书籍章节、42 篇提前在线发表文章以及 16 篇非英文出版物。这些出版物由隶属于 3,316 个机构的 14,523 名作者发表，刊载于 1,073 种期刊上。对文献类型的定量分析表明，在 1990–2000 年期间，原创性论文约占发表总量的 92%，而 2017–2024 年期间综述的比例上升至 21%。年度发表数量总体呈上升趋势，2024 年达到峰值，共计发表 248 篇（图 1A）。《CUREUS 医学科学杂志》发表的文章数量最多（N = 76），其次是《BMC 传染病》和《临床传染病》，各发表 44 篇文章（图 1B）。

讨论

这项文献计量学研究对全球范围内关于骨髓炎中免疫系统的研究格局进行了系统性评估，发现研究重点已显著从以病原体为中心的探索转向对免疫微环境的分子机制理解。尽管以往关于骨感染领域的文献计量分析主要集中于外科手术技术或抗生素材料，但我们的研究结果强调了学科边界的深刻重构，其中免疫学与计算生物学在重新定义疾病发病机制中正发挥核心作用。具体而言，计算生物学通过提供解析高维数据的算法（例如对单细胞数据集中异质性免疫细胞亚群进行聚类）以及对复杂骨细胞陷窝-小管网络内生物膜生长动态进行数学建模，推动了该领域的发展。这一转变与高通量技术的广泛应用相一致，使该领域从传统的组织病理学研究过渡到对免疫调控网络的精细解析。

总被引频次是衡量某一研究领域内学术关注度的关键指标³¹。2005年关于Majeed综合征的一项基础性研究，以及2007年发表的一篇系统性综述，填补了骨髓炎研究中遗传缺陷与免疫机制之间的空白。特别是LPIN2基因突变的发现，揭示了先天免疫细胞代谢重编程如何驱动慢性炎症，从而将研究焦点引向先天免疫与自身炎症性骨病之间的分子联系。这些基础性研究提出...

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
VOSviewer（版本 1.6.20）	莱顿大学科学技术研究中心（CWTS）	NA	与其他工具结合使用，用于数据分析并生成可视化和图形化结果（例如，绘制具有最强引文突现的顶级学科类别和关键词的图谱）。
CiteSpace（版本 6.2.R2 Basic）	陈超美博士	NA	与其他工具结合使用，用于数据分析并生成可视化和图形化结果（例如，合作网络、引文网络）。
R（版本 4.3.1）	统计计算 R 项目（R 基金会）	NA	与其他工具结合使用，用于数据分析并生成可视化和图形化结果。
Hiscite Pro（版本 2.0）	科学信息研究所	NA	与其他工具结合使用，用于数据分析并生成可视化和图形化结果。
Microsoft Excel	微软公司	NA	用于编目信息，如标题、所属机构、出版来源、作者、参考文献、学科类别和关键词。