劉姬艷，賀琳娟，楊艷宏，王曉迪

1杭州師范大學學術期刊社，杭州 3111212杭州師范大學生命與環(huán)境科學學院，杭州 310036

疾病生物標志物是存在于血液、唾液、腦脊液等中的能反映與疾病相關的生理或病理情況的指示物，用于疾病的鑒定、早期診斷及預防、預后判斷、療效評價等[1]?；蚪M學可從分子生物學水平高通量分析疾病狀態(tài)下的基因變化，從而篩選疾病相關生物標志物。目前精準醫(yī)療已上升為國家戰(zhàn)略，越來越多有臨床意義的基因組標志物開始進入臨床應用，疾病生物標志物輔助下的精準醫(yī)療的檢測與治療方式更為高效和精準[2]。隨著基因組學技術的發(fā)展，基于基因組學尋找疾病標志物研究的主題和內(nèi)容發(fā)生著新的變化。文獻計量法是一類采用數(shù)學和統(tǒng)計學方法對研究領域中的文獻進行定量分析的科學方法，其中科學知識圖譜是評價文獻計量學的一種有效方法[3- 4]。CiteSpace是繪制科學知識圖譜的工具之一，本研究基于文獻計量方法和CiteSpace可視化文獻圖譜工具對Web of Science 數(shù)據(jù)庫收錄的基因組學疾病標志物研究文獻的國家和機構分布與合作、載文期刊、知識基礎、研究熱點和趨勢進行分析，旨在為后續(xù)開展基因組學疾病標志物研究提供可借鑒的依據(jù)和方向。

資料和方法

數(shù)據(jù)來源及檢索方法使用基本檢索的字段檢索功能，以“genomics and biomarkers and disease” OR “genomics and biomarkers and illness” OR “genomics and markers and disease” OR “genomics and markers and illness”為主題詞，搜索時間跨度為1986～2018年，檢索時間為2018年12月12日，搜索Web of ScienceTMCore Collection數(shù)據(jù)庫。

納入及排除標準納入文獻類型為“Article”和“Review”的文獻。排除“Proceedings Paper”、“Book Chapter”、“Editorial Material”、“Meeting Abstract”、“Early Access”、“Database Review”、“Letter”和“Retracted Publication”等類型文獻。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及處理將納入的文獻在導出功能區(qū)選擇“保存為其他文件格式”，記錄內(nèi)容選擇“全記錄引用文獻”，文件格式選擇“純文本”，將文獻信息導入CiteSpace(V5.1.R8版本)軟件?；诨蚪M學的疾病生物標志物的研究文獻最早出現(xiàn)在2006年，因此選擇時間跨度為2006～2018年，每1年為1個時間切片；節(jié)點類型：分別選取國家、機構、期刊、學科、文獻、關鍵詞；閾值選擇：“每切片的前50節(jié)點”；對國家、機構、關鍵詞的剪枝選擇“尋徑算法”，文獻為“無”。采用關鍵路徑算法對國家、機構合作關系進行聚類分析呈現(xiàn)，進行合作網(wǎng)絡分析。依據(jù)共引分析理論，通過矩陣運算對文獻空間數(shù)據(jù)集合進行文獻共被引分析，文獻共被引中出現(xiàn)頻次高的文獻為領域的知識基礎；提取文獻中的期刊信息進行期刊共被引分析，提供領域中重要的知識來源分布。采用共詞分析，通過對關鍵詞(Web of Science的DE字段)和領域(Web of Science的SC字段)的共現(xiàn)分析反映領域的研究熱點以及學科分布。采用Excel 2007對年度發(fā)文量進行統(tǒng)計。

結 果

年度發(fā)文量共檢索到文獻1026篇，按照納入及排除標準排除28篇后，最終998篇文獻納入本研究。Web of Science數(shù)據(jù)庫收錄的基于基因組學的疾病標志物研究相關文獻最早在2006年，此后呈總體上升趨勢。2017和2018年，發(fā)文量達到最高值112篇(圖1)。

圖12006至2018年基于基因組學的疾病標志物研究文獻分布情況

Fig1The number of annual publications of genomics-based biomarkers for diseases from 2006 to 2018 years

國家和機構的分布與合作網(wǎng)絡998篇文獻分別由38個國家發(fā)表，發(fā)文數(shù)量排名前5位的分別為美國(477篇)、中國(93篇)、英國(93篇)、意大利(74篇)、加拿大(70篇)。美國的發(fā)文量占總納入文獻的47.8 %，其開展基因組學疾病標志物研究的機構中共有7個躋身發(fā)文量前10機構，依次是哈佛大學、約翰霍普金斯大學、杜克大學、梅奧醫(yī)學中心、斯坦福大學、德克薩斯大學安德森癌癥中心和加州大學舊金山分校(表1)。中國科學院中心性(中心性：0.07)排名為第16位。

期刊共被引分析998篇文章所引用的文獻分別來自145種期刊，Nature《自然》、ProcNatlAcadSciUSA《美國科學院院報》、PLoSOne《公共科學圖書館·綜合》、Science《科學》和NEnglJMed《新英格蘭醫(yī)學雜志》是基因組學疾病標志物研究領域的核心期刊，共被引頻次分別為629、582、526、496和495(圖2)。CancerRes《癌癥研究》(中心性：1.00)、ProcNatlAcadSciUSA《美國科學院院報》(中心性：0.78)、LancetOncol《柳葉刀：腫瘤學》(中心性：0.76)、JProteomeRes《蛋白質(zhì)組研究期刊》(中心性：0.74)和NatRevCancer《自然評論：癌癥》(中心性：0.73)等期刊在本研究領域中心性較高。

學科分析998篇文獻涉及的研究方向有61個學科類別，發(fā)文量排名前10的學科領域依次為生物化學與分子生物學(145篇)、腫瘤學(131篇)、遺傳學與遺傳(108篇)、研究與實驗醫(yī)學(96篇)、醫(yī)學研究和實驗(96篇)、藥理學及藥劑學(86篇)、生物技術和應用微生物(81篇)、 生物化學研究方法(65篇)、神經(jīng)科學和神經(jīng)學(63篇)和 細胞生物學(52篇)。生物化學研究方法、分析化學、數(shù)學與計算生物學和生物物理學的中心性較高，分別為0.87、0.71、0.69和0.61。

知識基礎998篇納入文獻按照被引頻次排序，前10篇的經(jīng)典文獻中共被引頻次最高的為Hanahan等[5]提出的兩種新的腫瘤標志—重編程能量代謝和免疫規(guī)避的文獻，中心性最高的是關于14個人群1092個個體基因組的研究[6](表2)。

研究熱點將表達意義相同或相近的關鍵詞合并，例如marker和biomarker合并成biomarker、gene expression和expression合并成gene expression、personalized medicine和individualized medicine合并成personalized medicine、disease和human disease合并成disease、diagnosis和diagnostics合并成diagnosis等，合并后共406個關鍵詞。選取頻次(納入分析的文獻中關鍵詞出現(xiàn)的次數(shù))≥40的關鍵詞，可將關鍵詞歸為4大研究熱點問題：(1)疾病研究：包括癌癥、乳腺癌、疾病、心血管疾病、阿爾茨海默癥、肺癌和前列腺癌；(2)研究方法及技術：包括基因組學、蛋白質(zhì)組學、代謝組學、質(zhì)譜分析、系統(tǒng)生物學和功能基因組學；(3)研究水平：包括基因表達、微小RNA、細胞和蛋白質(zhì)；(4)應用目的：包括生物標志物、鑒定、個性化醫(yī)療和診斷(表3)。

表1 基因組學疾病標志物研究文獻發(fā)文量排名前10的研究機構Table 1 Top 10 institutions ranked by number of scientific articles on genomics-based biomarkers for diseases

圖22006至2018年基因組學疾病標志物研究發(fā)文期刊共被引圖譜

Fig2Visualization of journal co-citation analysis regarding research on genomics-based biomarkers for diseases from 2006 to 2018 years

表2 基因組學疾病標志物研究的經(jīng)典文獻Table 2 The classic literature of the genomics-based biomarkers for diseases

表3 基因組學疾病標志物研究頻次≥40的關鍵詞Table 3 Keywords with a frequency of ≥40 for the research on genomics-based biomarkers for diseases

研究趨勢2006至2018年基因組學疾病標志物研究領域的研究歷程演變大致可分為3個階段：第一階段為2006至2010年，著重于疾病標志物的基因組學技術方法學研究；第二階段為2011至2015年，著重于遺傳學、DNA甲基化等分子水平的研究；第三階段為2016至2018年，主要利用全基因組關聯(lián)和各類組學技術對各種疾病的發(fā)病機制進行研究，同時提出免疫療法和精準醫(yī)學。

討 論

根據(jù)年發(fā)文量、國家與機構的分布、學科分析了解基因組學疾病生物標志物研究的現(xiàn)狀顯示：從2006至2018年，發(fā)文量的逐步增加表明該研究領域受學者的關注度越來越高[15]；美國發(fā)文量遠高于其他國家，在該領域的研究中占有較大優(yōu)勢和影響力。中國雖然發(fā)文量排名第二，但中心性不高，提示我國在基因組學疾病標志物研究領域的影響力還需提高，需加強國際間以及國內(nèi)機構間的合作，拓寬研究的深度；涉及的生物化學研究方法、分析化學、數(shù)學與計算生物學和生物物理學學科與其他學科聯(lián)系較緊密，提示基因組學疾病標志物研究是一個多學科交叉融合的匯集，其發(fā)展離不開各相關學科研究的突破與發(fā)展。

中心性根據(jù)Freeman于1977年提出的中介中心性指標算法[16]進行計算，具有高中心性的節(jié)點是網(wǎng)絡中的重要樞紐性節(jié)點。在國際機構合作網(wǎng)絡中，具有較高中心性的機構在國際合作中起橋梁和紐帶作用；期刊共被引分析中的中心性越高說明該期刊與其他期刊的共被引關系網(wǎng)絡越緊密，高中心性期刊通常起到橋梁紐帶作用[17- 18]；學科分析中的中心性可代表各個學科之間聯(lián)系的緊密程度[19]。

本研究的10篇經(jīng)典文獻是基因組學疾病標志物研究中的核心文獻，每篇經(jīng)典文獻都有一個新的發(fā)現(xiàn)或者利用了新的技術手段，引領了研究的一個方向，相關研究奠定理論和實踐基礎。關鍵詞是文獻內(nèi)容的高度濃縮，是文章的核心和精髓，某一研究領域的研究熱點可通過已發(fā)表文獻的關鍵詞體現(xiàn)出來[20]。本研究結果顯示，基因組學疾病標志物研究的研究熱點主要集中在微小RNA、蛋白、細胞等研究水平，采用基因組學、蛋白組學、代謝組學等技術手段，尋找乳腺癌、肺癌、前列腺癌等癌癥和心血管疾病、阿爾茨海默病等疾病的生物標志物，以達到準確診斷疾病、個性化治療的目標。從2006至2018年，基因組學疾病標志物領域的研究已從利用單一的組學技術篩選標志物發(fā)展為利用全基因組關聯(lián)和多組學技術篩選研究策略。

在短時間內(nèi)使用頻率突然增高、增長速度突然加快的關鍵詞或?qū)I(yè)術語稱為突現(xiàn)詞[21]。突現(xiàn)值是衡量時間演化歷程中重要性的一個指標，計算方法根據(jù)喬恩·克萊因伯格于2002年提出的探測頻率突增算法。在文獻共被引網(wǎng)絡分析中，文獻的突現(xiàn)性較強，說明其突破了領域內(nèi)的一個重要命題，具有較大的研究潛力[22]。本研究突現(xiàn)詞分析結果顯示，該研究領域目前著重利用全基因組關聯(lián)和各類基因組學技術對各種疾病的發(fā)病機制進行研究，提倡免疫療法和精準醫(yī)學。精準醫(yī)學是在疾病重新分類的基礎上，對具有相同病因、共同發(fā)病機制的患者亞群實現(xiàn)精準的診斷、評估、預測、治療和預防，以輔助患者恢復健康的醫(yī)學新模式。2017年7月，兩個科研團隊在同一期《自然》雜志上分別發(fā)表論文報道了針對黑素瘤的“個體化疫苗”的臨床試驗。Sahin等[23]在變異體的基礎上生成個體化的RNA疫苗，并首次應用于人體。Ott等[24]設計了一種基于20多種基因突變相關多肽的個體化腫瘤疫苗。兩種疫苗雖然類型及其制備方法不同，但都取得了重大突破，針對黑素瘤的個體化治療邁出了重要一步。

綜合關鍵詞和突現(xiàn)詞分析，預測基因組學疾病標志物研究的趨勢：(1)功能基因組學研究。對疾病標志物進行基因定位和功能研究，探究疾病的致病機制，為基因診斷治療奠定基礎。(2)癌癥免疫療法。以腫瘤疫苗和免疫檢查點抑制劑為代表的癌癥免疫療法展現(xiàn)出潛力，通過腫瘤標志物探索腫瘤與免疫系統(tǒng)間的復雜相互作用。(3)全基因組關聯(lián)和多組學技術。基因變異、表觀遺傳改變、基因表達異常和信號通路紊亂等都可能導致疾病發(fā)生，同時其又受到DNA、RNA和蛋白質(zhì)等生物因子的復雜調(diào)控。隨著生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)的研究深入，利用蛋白組學、代謝組學等多組學方法及cBio癌癥基因組學門戶網(wǎng)站、GenBank等數(shù)據(jù)庫篩選疾病生物標志物是研究趨勢。(4)個體化醫(yī)療與精準醫(yī)學。藥物基因組學與生物標志物是推動精準醫(yī)學走向臨床實踐的關鍵。根據(jù)疾病的易感基因和生物標志物研發(fā)新藥以減少毒副作用和提高藥效，在此基礎上實現(xiàn)個體化醫(yī)療。

綜上，從整體而言，基因組學疾病標志物研究是一個多學科交叉融合的領域，該領域的發(fā)展與突破離不開各學科的研究深入與創(chuàng)新。未來幾年，功能基因組學研究、癌癥免疫療法、全基因組關聯(lián)和多組學技術以及個體化醫(yī)療與精準醫(yī)學是該領域的研究趨勢。近年來，國內(nèi)外對基因組學疾病標志物研究的關注度不斷加大，應緊緊把握基因組學疾病標志物研究的熱點與趨勢，深入優(yōu)勢領域，加強機構間的合作，同時將科研成果應用于臨床實踐，使個體化醫(yī)療成為現(xiàn)實。