國內(nèi)細胞因子風(fēng)暴研究的趨勢及熱點探討

摘要：借助文獻計量學(xué)分析近十年細胞因子風(fēng)暴領(lǐng)域的研究成果，并探索其研究熱點和趨勢.檢索收集細胞因子風(fēng)暴的相關(guān)文獻，利用CiteSpace 6.1 R1、Carrot 2等軟件對該領(lǐng)域的文獻變化趨勢、作者合作圖譜、機構(gòu)合作關(guān)系、關(guān)鍵詞共現(xiàn)、關(guān)鍵詞聚類等知識圖譜進行可視化展示，并分析圖譜包含的信息.共納入559篇文獻，發(fā)文量顯示2020年的刊文量最高.本領(lǐng)域研究形成了以魏捷、盧洪洲、姜志勝、于曉輝等為代表的研究團隊；研究機構(gòu)以北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院、北京中醫(yī)藥大學(xué)、上海中醫(yī)藥大學(xué)、南京中醫(yī)藥大學(xué)等為代表.關(guān)鍵詞分析顯示，本領(lǐng)域的研究前沿主要包括中醫(yī)藥干預(yù)細胞因子風(fēng)暴及其在新冠肺炎治療中的應(yīng)用等.本研究利用知識圖譜直觀展示了近十年來細胞因子風(fēng)暴的研究成果，進一步指出了目前研究的熱點前沿，為該領(lǐng)域的深入研究提供了參考.

關(guān)鍵詞：細胞因子風(fēng)暴；文獻計量；CiteSpace；Carrot2；研究趨勢

中圖分類號：R392文獻標志碼：A

Discussion on the Trends and Hotspots of Cytokine Storm Research in China

WU Chunxing1， JIAO Guang2， GUO Jie3

（1."Department of Pharmacy， Binzhou Central Hospital， Binzhou 251700， China;2. Beijing ByteDance Technology Co.， Ltd.， Beijing 100098， China；3. Medical College， Hebi Vocational Technical College， Hebi 458030， China）

Abstract： To explore its research hotspots and trends by analyzing the related achievements in the field of cytokine storm in recent ten years by means of bibliometrics. The literature related to cytokine storm was retrieved and collected. CiteSpace 6.1 R1， Carrot 2 were applied to visually display the knowledge maps in this field， such as the literature change trend， author cooperation map， institutional cooperation relationship， keyword co-occurrence， and keyword clustering and the information contained in the map was extracted as well. Finally， 559 articles were included; the results demonstrated that the number of publications in 2020 was the highest. The research teams in this field had been formed， represented by Wei Jie， Lu Hongzhou， Jiang Zhisheng， Yu Xiaohui; at the same time， research institutions were on behalf of Peking Union Medical College， Beijing University of Traditional Chinese Medicine， Shanghai University of Traditional Chinese Medicine， Nanjing University of Traditional Chinese Medicine. The results of keyword analysis showed that the research frontiers in this field mainly included cytokine storm of intervention by traditional Chinese medicine and its application in the treatment of COVID-19. This study has further pointed out the current research hot spots and frontiers by intuitively displaying the research results of cytokine storm in the past ten years， which can provide a reference for further research in this field.

Key words： Cytokine storm; Bibliometrics; CiteSpace； Carrot 2； research trends

細胞因子風(fēng)暴（cytokine storm）是指機體感染病原微生物后引起體內(nèi)多種細胞因子，如TNF-α、IL-1、IL-6、IL-8、IL-12、IFN-α、IFN-β、IFN-γ、MCP-1等在短時間內(nèi)異常增高表達的現(xiàn)象，又稱細胞因子釋放綜合征（cytokine release syndrome）、炎癥風(fēng)暴等.細胞因子風(fēng)暴可發(fā)生在多種疾病的不同階段，但因其機制復(fù)雜、爆發(fā)突然，故而導(dǎo)致與之相關(guān)的疾病進展頗為迅速，為臨床治療帶來了諸多挑戰(zhàn).研究［1-4 ］表明，細胞因子風(fēng)暴是引起急性呼吸窘迫綜合征及多臟器衰竭的重要原因，且其濃度決定著所致疾病的嚴重程度及預(yù)后.近年來涌現(xiàn)了大量關(guān)于細胞因子或細胞因子風(fēng)暴致病及干預(yù)治療的研究報道.目前已證實，抑制免疫細胞激活、降低炎性細胞因子水平可起到抑制細胞因子風(fēng)暴、保護靶組織等作用［5-6］.如經(jīng)分子動力學(xué)模擬及藥代動力學(xué)研究證實，穿心蓮內(nèi)脂具有降低新型冠狀病毒患者體液細胞因子風(fēng)暴的能力，并展現(xiàn)出了治療相關(guān)嚴重癥狀的良好活性［7］.

文獻計量學(xué)是以與研究主題或領(lǐng)域相關(guān)的文獻為研究對象，用以揭示該領(lǐng)域文獻內(nèi)在規(guī)律的科學(xué)，是確定本領(lǐng)域研究熱點及趨勢的最常用方法之一［8］.由于細胞因子風(fēng)暴相關(guān)文獻計量學(xué)的研究尚未見報道，本研究擬基于文獻計量學(xué)的基本原理，并借助CiteSpace 6.1 R1、Carrot 2等文獻計量學(xué)軟件快速梳理本領(lǐng)域研究的發(fā)展變化，展示該領(lǐng)域目前研究成果并預(yù)測未來研究方向，以期為細胞因子風(fēng)暴的后續(xù)研究提供參考.

1數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1數(shù)據(jù)來源與納排策略

本研究基于中國知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)知識平臺、維普中文期刊服務(wù)平臺等數(shù)據(jù)庫，并以“細胞因子風(fēng)暴”、“因子風(fēng)暴”、“炎癥風(fēng)暴”、“細胞因子釋放綜合征”等為關(guān)鍵詞檢索收集相關(guān)文獻，檢索時間為2011年1月1日至2022年12月31日.文獻類型為中文，檢索范圍為醫(yī)藥衛(wèi)生科技.剔除與主題無關(guān)、報紙、會議論文、科普、短篇報道、非醫(yī)藥類文獻等，最終納入559篇文獻.

1.2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及規(guī)范

將符合篩選要求的文獻以“Refwords”的格式導(dǎo)出，并統(tǒng)一保存為“download_*”格式.利用CiteSpace 6.1 R1軟件內(nèi)置的CNKI數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能將文獻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為軟件可識別的格式，建立數(shù)據(jù)源.利用CiteSpace 6.1 R1軟件的.alias文件規(guī)范文獻出現(xiàn)的同義詞，如關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析時，“炎癥風(fēng)暴”、“因子風(fēng)暴”、“細胞因子釋放綜合征”等統(tǒng)一為“細胞因子風(fēng)暴”.機構(gòu)合作分析時，只保留對應(yīng)的大學(xué)或科研院所等一級機構(gòu)，如“海軍軍醫(yī)大學(xué)（第二軍醫(yī)大學(xué)）長海醫(yī)院急救科”“海軍軍醫(yī)大學(xué)附屬長海醫(yī)院藥學(xué)部”“第二軍醫(yī)大學(xué)長海醫(yī)院呼吸內(nèi)科”等規(guī)范為“第二軍醫(yī)大學(xué)長海醫(yī)院”.

1.3數(shù)據(jù)分析及可視化

利用Microsoft Office Excel 2017表統(tǒng)計細胞因子風(fēng)暴領(lǐng)域的文獻變化趨勢，并繪制年度發(fā)文量散點圖.將數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為.xml格式并利用Carrot 2（https：//search.carrot2.org/）的內(nèi)置算法以“Article”為聚類依據(jù)探究本領(lǐng)域的研究熱點，以泡沫樹圖的格式展示.CiteSpace 6.1 R1軟件的相關(guān)研究參數(shù)設(shè)置如下：時間跨度（Time Slicing）為2011—2022，時間分區(qū)（Years per slice）為1年；研究對象間以“Cosine”為連接強度，范圍選擇“With Slices”，閾值（top N per slice）=50，并根據(jù)研究類型選擇節(jié)點類型.關(guān)鍵詞分析時，其修剪模塊選擇Pathfinder+Pruning sliced networks.根據(jù)以上設(shè)置條件，展示細胞因子風(fēng)暴研究文獻的發(fā)文趨勢、作者合作網(wǎng)絡(luò)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)、聚類及突現(xiàn)等知識圖譜，并整合相關(guān)知識分析解讀圖譜所包含的信息.

2結(jié)果與分析

2.1刊文量分析

眾所周知，作為衡量學(xué)術(shù)領(lǐng)域發(fā)展規(guī)律的重要指標，某研究領(lǐng)域的年度刊文量可直觀地反映本領(lǐng)域的整體研究現(xiàn)狀，同時也可作為把握該領(lǐng)域研究趨勢的重要參考.本研究統(tǒng)計了2011—2022年細胞因子風(fēng)暴領(lǐng)域研究的年度刊文量，見圖1.結(jié)果顯示2020年之前該領(lǐng)域的刊文量較少，年均發(fā)文量只有14篇（13.6篇），這說明此階段該領(lǐng)域相關(guān)研究并未受到足夠重視.由于2019年末全球爆發(fā)了新型冠狀病毒大流行，本領(lǐng)域的年度刊文量在2020年達到最高，為232篇.2021—2022年的刊文量雖有所下降，但刊文趨勢線顯示其熱度并未衰減，這提示細胞因子風(fēng)暴及其相關(guān)研究在醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域依然保有熱度.

2.2作者合作共現(xiàn)分析

作者合作共現(xiàn)知識圖譜不僅可以展示該研究領(lǐng)域的合作關(guān)系、合作強度以及作者貢獻度等，亦是評價學(xué)者學(xué)術(shù)影響力的重要指標.以CiteSpace 6.1R1軟件的“Author”為運算節(jié)點，細胞因子風(fēng)暴領(lǐng)域的作者共現(xiàn)圖譜見圖2.作者合作知識圖譜中，節(jié)點越大表示該學(xué)者發(fā)表的論文越多，節(jié)點間的連線代表各學(xué)者間的合作關(guān)系.

結(jié)果表明，作者合作知識圖譜共包括308位學(xué)者、280條連線，圖譜密度為0.005 9.近三年發(fā)文量較多的作者見表1，可知本領(lǐng)域形成了以魏捷、盧洪洲、姜志勝、于曉輝等為代表的多個研究團隊，各研究團隊內(nèi)具有較強的合作關(guān)系，但各團隊間鮮有合作.與此同時，雖然三年來該領(lǐng)域的刊文量激增，但也呈現(xiàn)出發(fā)文作者分散、人均發(fā)文量低等特點，并未出現(xiàn)具有較高學(xué)術(shù)影響力的學(xué)者.

2.3研究機構(gòu)分析

機構(gòu)合作共現(xiàn)知識圖譜在一定程度上可反映某領(lǐng)域內(nèi)各研究機構(gòu)的合作關(guān)系、科研貢獻以及合作強度等重要信息.本研究以節(jié)點大小代表刊文量，節(jié)點連線表示各機構(gòu)間的合作關(guān)系.以CiteSpace6.1R1軟件的“Institute”為運算節(jié)點，本領(lǐng)域內(nèi)機構(gòu)合作關(guān)系及分布情況見圖3，刊文量較多的機構(gòu)見表2.

結(jié)果表明，機構(gòu)合作知識圖譜共包括198家機構(gòu)、75條連線，圖譜密度為0.003 8.從發(fā)文量上看，北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院的發(fā)文量最多，為9篇，是本領(lǐng)域發(fā)文量最多的機構(gòu)；北京中醫(yī)藥大學(xué)、上海中醫(yī)藥大學(xué)、南京中醫(yī)藥大學(xué)等科研機構(gòu)的發(fā)文量緊隨其后.可見，醫(yī)藥（中醫(yī)藥）類科研院所是目前細胞因子風(fēng)暴領(lǐng)域的主力.從跨機構(gòu)合作上看，雖然本領(lǐng)域形成了以南京中醫(yī)藥大學(xué)、上海交通大學(xué)、上海中醫(yī)藥大學(xué)、中國中醫(yī)科學(xué)院中藥研究所等為代表的緊密學(xué)術(shù)研究合作網(wǎng)絡(luò)，但多數(shù)機構(gòu)團隊間的合作密度并不大.這或與各科研機構(gòu)的研究方向、研究側(cè)重等有關(guān)，如北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院的發(fā)文量雖靠前但其在圖譜中的中介中心性較低.

2.4研究熱點可視化分析

為突出本領(lǐng)域極具代表性的研究熱點，本研究利用Carrot2（https：//search.carrot2.org/）對研究熱點進行非矩形泡沫樹聚類可視化展示，該聚類集群的原理是根據(jù)納入文獻的主題數(shù)量來確定的［9］.可視化結(jié)果見圖4，可知本領(lǐng)域內(nèi)細胞因子、新型冠狀病毒肺炎、細胞因子風(fēng)暴、Severe Acute Respiratory Syndrome（嚴重急性呼吸系統(tǒng)綜合癥）等為目前的研究熱點.

2.5關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

主題詞是文獻內(nèi)容的凝練表達與高度概括，深入分析主題詞對把握研究趨勢及洞悉研究熱點極為重要.同時，也可根據(jù)研究領(lǐng)域內(nèi)形成的高頻次、高中心性的關(guān)鍵詞來確定本領(lǐng)域的研究重點.

本研究以“Keyword”為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，裁剪后生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，見圖5.該圖由243個節(jié)點及367條連線組成，其網(wǎng)絡(luò)密度為0.012 5.中心性及出現(xiàn)頻次是衡量節(jié)點重要性的關(guān)鍵指標，通常認為出現(xiàn)頻次高且中心性＞0.1的關(guān)鍵詞在網(wǎng)絡(luò)中居于核心地位，也在該領(lǐng)域研究中具有較高影響力，同時揭示了本領(lǐng)域的研究方向［10］.本研究中細胞因子（208，0.47）、新冠病毒（80，0.17）、新冠肺炎（72，0.12）、免疫治療（60，0.13）、細胞因子風(fēng)暴（48，0.17）等主題詞的頻次及節(jié)點中心性較高，且以它們?yōu)橹行男纬闪溯^為密集的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò).統(tǒng)計表明，有20個關(guān)鍵詞在細胞因子風(fēng)暴領(lǐng)域研究的發(fā)文量≥40篇，主要涉及細胞因子風(fēng)暴及其相關(guān)疾病的治療及研究等方面，見表3.

2.6關(guān)鍵詞聚類及時間線分析

以上述關(guān)鍵詞共現(xiàn)為基礎(chǔ)，利用Citespace 6.1R1軟件的對數(shù)似然比（log-likelihood rate，LLR）方法對關(guān)鍵詞進行K均值聚類分析.結(jié)果形成9個聚類模塊，見圖6，各聚類結(jié)果見表4.一般認為，聚類modularity（Q）＞0.3提示聚類結(jié)構(gòu)合理，且Q值越大越顯著；silhouette（S）＞0.7意味各聚類中的關(guān)鍵詞的同質(zhì)性較強［11］.本研究中聚類Q=0.780 2，S=0.923 4，說明聚類結(jié)構(gòu)合理，可信度較高.

關(guān)鍵詞時間線圖譜是某研究領(lǐng)域內(nèi)各聚類時間跨度及其聯(lián)系情況的直觀反映，有助于分析本領(lǐng)域內(nèi)不同階段的研究熱點、重點及其演化進程.在聚類結(jié)果的基礎(chǔ)上對關(guān)鍵詞進行時間線圖展示，見圖7.由關(guān)鍵詞時間線圖譜可知，炎癥（#1）、細胞因子（#2）、膿毒癥（#3）不僅研究內(nèi)容豐富、涉及范圍廣泛，而且持續(xù)時間最長.這說明與細胞因子風(fēng)暴相關(guān)疾病或反應(yīng)，如膿毒癥在其研究中處于重要地位，且形成了較為穩(wěn)定的研究方向.發(fā)病機制（#0）涉及的文獻數(shù)量最多，有131篇，可見細胞因子風(fēng)暴在相關(guān)疾病的發(fā)生發(fā)展中扮演著重要角色，與之相關(guān)的研究也未曾間斷.值得注意的是，本聚類內(nèi)在2020年首次出現(xiàn)了新冠病毒、新冠肺炎、心肌損傷等頻次較高的主題詞，這提示細胞因子風(fēng)暴或是新冠肺炎發(fā)生發(fā)展不可忽視的重要因素.此外，炎癥風(fēng)暴（#8）雖然在2018年首次出現(xiàn)，其所涉及的主題詞也較少，但其研究熱度一直持續(xù)至今.這說明中醫(yī)藥干預(yù)細胞因子風(fēng)暴的相關(guān)研究也是本領(lǐng)域研究的重點方向.

2.7突現(xiàn)分析

作為反映特定時間內(nèi)該領(lǐng)域備受關(guān)注情況的重要指標，關(guān)鍵詞突現(xiàn)是指在較短時間內(nèi)某領(lǐng)域主題詞出現(xiàn)頻次急劇增加的現(xiàn)象，它對掌握該領(lǐng)域研究的發(fā)展動向及把握前沿?zé)狳c具有較強的指導(dǎo)作用.關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜見圖8，圖譜中“Strength”為關(guān)鍵詞的突變強度，其值的高低表示突變強弱.可知，2011—2016年間涉及的突變詞，如腫瘤、流感病毒、基因治療、樹突細胞、兒童等，提示這一時期的研究主要集中在細胞因子風(fēng)暴在腫瘤、病毒感染等相關(guān)疾病的發(fā)生及干預(yù)方面.2017—2019年病毒復(fù)制、免疫應(yīng)答、小鼠、巨噬細胞等突現(xiàn)主題詞相繼出現(xiàn)，提示該時期通過介導(dǎo)免疫反應(yīng)拮抗細胞因子風(fēng)暴成為趨勢.2020年至今本領(lǐng)域的研究熱點則轉(zhuǎn)移至新冠肺炎上來，其突現(xiàn)詞為新冠肺炎、危重型.

3討論

與傳統(tǒng)綜述相比，基于文獻計量學(xué)的原理并利用CiteSpace 6.1 R1、Carrot 2等軟件的繪圖功能，可更迅捷、直觀地展示某領(lǐng)域的研究內(nèi)容和熱點趨勢，并能基于相關(guān)專業(yè)知識結(jié)合數(shù)據(jù)分析結(jié)果預(yù)測本領(lǐng)域的發(fā)展方向，為相關(guān)研究的開展提供參考.本研究利用Microsoft Office Excel 2017、CiteSpace 6.1 R1、Carrot 2等軟件對國內(nèi)數(shù)據(jù)庫檢索到的細胞因子風(fēng)暴相關(guān)文獻進行了可視化整理，并對知識圖譜背后隱含的專業(yè)信息進行了整理和分析，揭示了該領(lǐng)域的主要研究熱點，也把握了未來的研究趨勢.

研究顯示，本領(lǐng)域的刊文量大致可以分為兩個時期，在2020年之前細胞因子風(fēng)暴的相關(guān)研究極少有學(xué)者關(guān)注.新冠疫情爆發(fā)后本領(lǐng)域的刊文量驟增，僅2020年的刊文量就達到了232篇之多.這一定程度上說明新冠肺炎患者的病情進展與細胞因子風(fēng)暴關(guān)系密切，如早期臨床數(shù)據(jù)［12-13］顯示該病的嚴重程度與細胞因子風(fēng)暴呈正相關(guān)，且在病情急劇加重的進程中占主導(dǎo)地位.同時，雖然2021—2022年的刊文量較前一年有所下降，但在醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域細胞因子風(fēng)暴及其相關(guān)研究仍炙手可熱，相關(guān)報道依然層出不窮.如Bahareh Hafezi等［14］發(fā)現(xiàn)在SARS-CoV-2感染的細胞中其肥大細胞內(nèi)的細胞因子反應(yīng)或能引發(fā)不當(dāng)?shù)拿庖叻磻?yīng)進而導(dǎo)致細胞因子風(fēng)暴綜合征的發(fā)展.陳桂蓉等［15］實驗證實，清肺排毒湯是通過抑制細胞因子風(fēng)暴相關(guān)的炎癥因子進而發(fā)揮抗新冠病毒作用的.

作者合作知識圖譜顯示，納入的559篇細胞因子風(fēng)暴中文文獻涉及308位學(xué)者，人均發(fā)文量僅為1.8篇，其合作密度僅為0.005 9.可見細胞因子風(fēng)暴領(lǐng)域的作者合作較為松散，并未真正形成穩(wěn)固的核心作者群.但本領(lǐng)域依然形成了以魏捷、盧洪洲、姜志勝、于曉輝等學(xué)者為代表的多個具有較強的合作關(guān)系學(xué)者團隊，且各團隊的研究各具特色.如姜志勝團隊側(cè)重于研究COVID-19所致的心臟損傷［16］；而盧洪洲團隊則傾向于冠狀病毒感染的肝腎損傷的機制及診治研究［17-18］.機構(gòu)分布顯示，北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院、北京中醫(yī)藥大學(xué)、上海中醫(yī)藥大學(xué)、南京中醫(yī)藥大學(xué)等科研機構(gòu)的發(fā)文量居于前列，也形成了以它們?yōu)楹诵牡木o密合作網(wǎng)絡(luò).雖然從作者及機構(gòu)分布的角度看，細胞因子風(fēng)暴的相關(guān)研究具有多樣化的趨勢，但仍應(yīng)加強彼此的交流與合作，以進一步拓展及豐富該領(lǐng)域研究的深度和廣度.

研究表明，發(fā)文量較多的關(guān)鍵詞主要涉及細胞因子風(fēng)暴及其相關(guān)疾病的治療及研究等，與之相關(guān)的關(guān)鍵詞，如新冠病毒、新冠肺炎、細胞因子風(fēng)暴、膿毒癥等主題詞的頻次及節(jié)點中心性較高.與此同時，聚類結(jié)果#1、#2、#3涉及的領(lǐng)域十分廣泛，研究連續(xù)性也得以保證.這些聚類主要涉及免疫調(diào)節(jié)對炎癥反應(yīng)的干預(yù)、細胞因子對疾病發(fā)展的相關(guān)研究等.Rothman A L等［19-21］發(fā)現(xiàn)，細胞因子風(fēng)暴可發(fā)生于諸多疾病中，如流感、SARS、登革熱、胰腺炎等.既往研究［22-23］也證實作為一種累及全身的系統(tǒng)性炎癥反應(yīng)，細胞因子風(fēng)暴在傳染病患者死亡、腫瘤免疫治療不良反應(yīng)的產(chǎn)生等方面扮演著十分重要的角色聚類.#8表明，中醫(yī)藥干預(yù)細胞因子風(fēng)暴的相關(guān)研究也是本領(lǐng)域的重點方向.研究表明有些中藥具有強大的免疫調(diào)節(jié)和抗炎作用，基于上述兩種機制許多具有干預(yù)細胞因子風(fēng)暴作用的中藥被發(fā)現(xiàn)，并在新型冠狀病毒肺炎治療中得到了應(yīng)用和證實［24-28］.而聚類#0涉及的文獻最多，該聚類主要涉及病原體（包括Coronavirus）的致病機制研究.2020年本聚類內(nèi)首次出現(xiàn)了新冠病毒、新冠肺炎、心肌損傷等頻次較高的主題詞；利用Carrot 2對“Article”聚類亦顯示，細胞因子、新型冠狀病毒、細胞因子風(fēng)暴、嚴重急性呼吸系統(tǒng)綜合癥等為目前的前沿研究.可見，細胞因子風(fēng)暴在新冠病毒領(lǐng)域的研究已成為熱點前沿，這與突現(xiàn)分析的結(jié)果相佐證.關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析進一步揭示了細胞因子風(fēng)暴領(lǐng)域的發(fā)展歷程及熱點變化：2011—2016年研究主要集中在細胞因子風(fēng)暴在腫瘤、病毒感染等相關(guān)疾病的發(fā)生及干預(yù)方面.如王偉［29］發(fā)現(xiàn)在流感病毒誘導(dǎo)的急性肺損傷模型中，IL-18、IP-10、MCP、IL-6等細胞因子的血漿水平顯著高于康復(fù)病人，提示這些細胞因子的水平或與病人的死亡密切相關(guān).2017—2019年提示該時期通過介導(dǎo)免疫反應(yīng)拮抗細胞因子風(fēng)暴成為趨勢.而2020年至今本領(lǐng)域的研究熱點則轉(zhuǎn)移至新冠肺炎上來.目前雖已證實細胞因子風(fēng)暴是新冠病毒患者重癥化發(fā)展的主要原因之一，但目前中西醫(yī)尚缺乏行之有效的細胞因子風(fēng)暴干預(yù)或治療方案［30］.綜上所述，目前細胞因子風(fēng)暴領(lǐng)域的研究前沿主要包括中醫(yī)藥干預(yù)細胞因子風(fēng)暴及其在新冠肺炎治療中的應(yīng)用等方面.

4結(jié)論

本研究基于文獻計量學(xué)并借助信息可視化的方法，對細胞因子風(fēng)暴領(lǐng)域的相關(guān)文獻進行了分析及整理，直觀展示了本領(lǐng)域研究的作者及機構(gòu)合作聯(lián)系、研究趨勢演進、熱點前沿變化等信息，可為該領(lǐng)域的深入研究提供參考.

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［責(zé)任編輯馬云彤］