肺癌代谢重编程研究全景剖析：绘制科研新蓝图，开启抗癌新征程

肺癌预后差，是全球癌症相关死亡的主要原因。代谢重编程（Metabolic reprogramming）对肺癌发展至关重要。研究人员通过文献计量分析，发现相关研究呈增长趋势，明确了关键贡献者和新兴主题，为肺癌治疗研究提供方向。

　　肺癌，这个可怕的 “杀手”，长期霸占着全球癌症相关死亡原因的榜首。尽管现代医学在肺癌的诊断和治疗方面不断取得进步，可患者的预后情况依旧不容乐观，5 年生存率还不到 20%。这背后的原因在于肺癌的侵袭性很强，很多患者确诊时就已经是晚期，而且对传统治疗手段有抵抗性，所以急需找到新的分子机制和治疗策略。

在癌症的众多特征里，代谢重编程就像癌细胞的 “秘密武器”。正常细胞主要靠氧化磷酸化来产生能量，可癌细胞却不一样，它们重新规划了自己的代谢方式，这样就能满足自身对能量、生物合成前体和氧化还原平衡的高需求。就拿著名的 Warburg 效应来说，癌细胞就算在有氧的环境下，也更喜欢用有氧糖酵解来获取能量。除了糖酵解，肺癌细胞的脂质合成与摄取、氨基酸代谢以及线粒体动力学都发生了改变。这些代谢变化不仅帮助癌细胞快速生长和扩散，还让它们能躲避免疫系统的攻击，对治疗产生抗性。随着对肺癌代谢重编程的研究越来越多，很有必要系统地梳理一下这个领域的现状。

为了解开这些难题，扬州大学附属医院胸外科等机构的研究人员开展了一项关于肺癌代谢重编程的研究。他们通过对相关文献进行计量分析和可视化处理，绘制出了这一领域的研究全景图，明确了有影响力的研究人员、机构和期刊，还找出了新兴的研究主题。这一研究成果发表在《Discover Oncology》上，为后续的基础研究和转化研究指明了方向，有望推动肺癌治疗取得新突破。

研究人员为开展此项研究，主要运用了以下关键技术方法：首先，从 Web of Science 核心合集（WoSCC）数据库中检索 2004 - 2024 年相关文献，筛选出符合要求的文献数据；然后，利用 VOSviewer 和 CiteSpace 软件，对文献的出版趋势、合作网络、关键词共现和引用模式等进行分析，从而挖掘出关键信息。

下面来看看具体的研究结果：

1. 文献检索与出版趋势：从 2004 年到 2024 年，研究人员共筛选出 1078 篇符合条件的文献。研究产出呈稳步增长态势，2015 年后增长尤为明显，并在 2022 年达到峰值。虽然 2023 - 2024 年略有下降，但整体出版活跃度仍比早期高很多。这表明肺癌代谢重编程越来越受到科研人员的关注。
2. 全球合作与贡献：中国和美国在该领域的研究中处于领先地位。中国的研究产出在 2015 年后快速增长，美国则一直保持稳定，直到 2022 年。德国、英国和日本等国家的研究产出也比较稳定或逐渐增加。通过共现网络分析发现，中国、美国和德国在推动研究和国际合作方面发挥着重要作用。机构分析显示，中国科学院是最具生产力和影响力的机构，与多个国际机构有广泛合作。
3. 作者共现与共引分析：在作者共现网络中，Ralph J. DeBerardinis 处于核心位置，与其他研究人员合作紧密。此外，Ming Li 和 Yi Zhang 等也形成了紧密的研究团队。共引分析表明，Otto Warburg 因提出 “Warburg 效应”，对定义代谢重编程领域意义重大，是被引用最多的作者之一；Ralph J. DeBerardinis 关于癌症代谢及其治疗意义的研究，也为该领域做出了重要贡献。
4. 期刊共引与覆盖分析：期刊共引网络显示，Cancer Research是被引用频率最高的期刊，反映出它在传播癌症生物学关键研究方面的重要地位。其他高被引期刊包括Nature、Science、Cell等，这些期刊在癌症代谢及相关领域都有重要影响力。覆盖可视化分析展示了知识在不同科学领域的流动，体现了基础研究向临床应用转化的趋势。
5. 参考文献共引、聚类和引用爆发分析：参考文献共引网络揭示了领域内最具影响力的研究，如 Matthew G. Vander Heiden（2009）关于 “Warburg 效应”、Douglas Hanahan（2011）关于癌症特征以及 Ralph J. DeBerardinis（2016）关于癌细胞代谢途径的研究。聚类分析识别出两个主要主题聚类，分别是关注癌症生物学基本代谢机制的 “代谢” 聚类和针对肺癌代谢适应的 “肺癌” 聚类。引用爆发分析突出了不同时期具有重要意义的研究，如 Hanahan 和 Weinberg 关于癌症特征的论文（2011）以及 Vander Heiden 关于 “Warburg 效应” 的研究（2009）等，近期一些将代谢与临床癌症研究相结合的研究也受到了关注。
6. 关键词分析：关键词共现分析确定了 “肺癌”“代谢”“乳腺癌”“糖酵解”“谷氨酰胺代谢” 等核心关键词。聚类分析识别出多个主题聚类，如 “癌症干细胞”“肺腺癌”“Warburg 效应” 等。通过关键词时间线和时区图可以看出，研究趋势从早期关注基础代谢机制，逐渐转向更具临床相关性的主题，如癌症干细胞和肿瘤微环境等。关键词引用爆发分析也反映了研究重点的变化。

研究结论和讨论部分意义重大。这项研究全面展示了过去二十年肺癌代谢重编程领域的研究情况。研究发现，肺癌代谢重编程受遗传、表观遗传和环境因素共同影响，研究重点已从基础代谢研究转向分子机制、治疗干预和转化研究。这体现了代谢重编程在肺癌发展中的关键作用，以及它作为治疗靶点的潜力。研究还指出了一些新兴研究方向，如癌症干细胞的代谢可塑性、单细胞组学和空间转录组学在代谢研究中的应用等。不过，该研究也存在一些局限性，比如只分析了 WoSCC 数据库中的英文文献，可能会遗漏其他重要研究。未来研究可以进一步探索表观遗传调控、癌细胞与肿瘤微环境的代谢相互作用等方面，利用新兴技术深入了解肿瘤代谢的异质性，推动肺癌治疗向精准化发展，为患者带来更多希望。