2011-2020年3D培养研究的文献计量学分析

周玉波，闫微，吕娜娜，张亚莉

(广州医科大学图书馆，广东 广州 511436)

我们目前对许多生物过程的理解主要是基于对在2D培养的同质细胞群的研究。然而，在人体内，细胞生存于复杂且生物信号丰富的环境中，这些环境包括多种细胞外基质成分、相互影响的异质细胞群和多种细胞因子。如何构建体外3D仿生环境这一科学问题吸引了众多生物学家、材料科学家和组织工程师进行跨学科合作，3D培养研究应运而生。水凝胶、培养支架和微流控技术的不断改良，使得3D培养生物相关性更高，通用性更强，使用也更加方便[1,2]。近年，3D培养应用越来越广泛，包括干细胞培养和分化、肿瘤研究、药物和毒性筛选、组织工程以及再生医学研究等[3-6]。

文献计量学是运用统计学方法、利用可视化及网络分析等技术，对某一学科或研究领域已发表的文献进行分析和总结[7]。目前尚未见3D培养研究的相关文献计量学分析。本文通过检索Web of Science(WOS)数据库，收集3D培养文献信息，利用可视化分析软件构建该领域知识图谱，分析其发展现状和前沿热点，以期为从事3D培养研究的科研人员提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源与筛选

检索WOS数据库核心合集收录的3D培养文献，具体检索策略如下：在高级检索框中输入TS=(“3D cell culture”OR“three-dimensional cell culture”OR“3D culture”OR“three-dimensional culture”)AND DT=(Article OR Review)，时间跨度设为2011年至2020年。纳入标准：(1)文献发表时间为2011年至2020年；(2)研究主题与3D培养相关。排除标准：(1)文献类型为会议摘要、信件、评论等；(2)研究主题与3D培养无关。通过阅读文献标题及摘要鉴别文献是否与3D培养相关。

1.2 数据分析

将WOS数据库检索结果导入Excel 2016，统计3D培养研究的年发文量，国家、机构、作者的贡献情况以及期刊的载文量。利用CiteSpace5.5.R2软件分别构建国家、机构、作者的合作网络以及参考文献的共被引网络；利用VOSviewer 1.6.15软件统计关键词共现频次并构建共现网络。(1)CiteSpace 5.7.R2软件：时间限定设为2011—2020年，时间切片设为1年，阈值设置为TOP 20%，其余参数均为默认值。(2)VOSviewer1.6.15软件：选择full counting的计数方式，提取共现频次40次以上关键词进行聚类分析。

2 结 果

2.1 年发文量分析结果

共获得3D培养文献5556篇。从整体上看，年发文量呈增多趋势。2011年发文量为261篇，2010年发文量增至890篇，利用趋势线二项式拟合预测2021年发表文献在1000篇左右，见图1。

图1 3D培养研究发文量变化趋势

2.2 国家和机构合作网络分析结果

共有来自83个国家或地区的4,434个机构参与了3D培养研究。各国之间存在强度不一的合作关系。如图2所示，节点外圈为紫色表明具有很强的中介中心性(>0.1)，其中中介中心性最大的三个国家分别是美国(0.41)、法国(0.19)和英国(0.14)；第二大的节点代表中国，中心为蓝色，往外渐变为红色，无紫色外圈，表明中国一直有参与3D培养研究，发文量较多，但是在国家合作层面的中介中心性不强。图3显示了各机构之间合作关系紧密，附属机构的节点已合并至主机构节点(如哈佛医学院已合并至哈佛大学)。其中代表哈佛大学(0.41)和首尔大学(0.11)的节点外圈为紫色，表示这两个机构具有较强的中介中心性。最大节点代表的是哈佛大学，节点中心内蓝外红，哈佛大学一直有进行3D培养研究。第二大节点为中国科学院，节点颜色内绿外红，表示中国科学院近年发文明显增多。发文量前10的国家和机构见表1。

图2 国家合作网络图

图3 机构合作网络图

表1 3D培养研究发文量前10国家和机构信息一览表

2.3 发文量前5位国家和机构对比分析

发文量第一的美国，H指数最高(100)，总被引次数最多(60415)，均被引次数也是最多(31.83)。中国发文总数第二，H指数(55)、总被引次数亦排名第二(15773)，但是均被引次数(16.98)最少。发文量前5位国家3D培养研究总被引、均被引及H指数对比分析结果，见图4。

图4 发文量前5位国家3D培养研究总被引、均被引及H指数情况

发文量第一的哈佛大学 H指数最高(42)，总被引次数最多(9361)，均被引次数也是最多(94.56)。中国科学院发文总数第二，H指数(24)，总被引次数(1790)和均被引次数(16.98)倒数第二。发文量前5位机构3D培养研究总被引、均被引及H指数对比分析结果，见图5。

图5 发文量前5位机构3D培养研究总被引、均被引及H指数情况

2.4 作者合作和来源期刊

共25359位作者参与发文。由图6可知，参与3D培养研究的各作者之间存在强度不一的合作关系，前5位作者分别是He Xiaoming(n=20)、Khademhosseini Ali(n=18)、Anseth Kristi S(n=17)、Jeong Byeongmoon(n=17)和Kaplan David L(n=16)。其中，来自美国俄亥俄州立大学的He Xiaoming教授合作广泛，具有明显的中介中心性。突发性检测发现，He Xiaoming、Khademhosseini Ali、Kaplan David L、Lee Dong Woo、Kloxin April M、Dai Jianwu、Liu Yang等近年较活跃，参与发文多。5 556篇文献分别刊载于1168种不同的期刊上，刊文量前3位的期刊分别是Plos One(n=152，IF2019=2.74)、Scientific Reports(n=148，IF2019=3.998)和Biomaterials(n=133，IF2019=10.317)。

图6 作者合作网络图

2.5 被引文献分析结果

共被引次数最多的前3篇文献分别是“Edmondson R,2014,ASSAY DRUG DEV TECHN,V12,P207(n=179)”、“Ravi M,2015,J CELL PHYSIOL,V230,P16(n=119)” 和“Breslin S,2013,DRUG DISCOV TODAY,V18,P240(n=105)”。共被引次数最多的10篇文献见表2。

表2 参考文献共被引次数最多的10篇文献

图7呈现了3D培养研究参考文献的共被引情况，“Edmondson R,2014,ASSAY DRUG DEV TECHN,V12,P207”等最大的几个节点中心为绿色，往外渐变为红色，代表这几篇文章近年被大量引用。另外，“Lancaster MA,2013,NATURE,V501,P373”(0.14)和“Huh D,2010,SCIENCE,V328,P1662”(0.15)这两篇文献的节点外圈为紫色，表示其具有较强的中介中心性。

图7 参考文献共被引网络图

2.6 关键词共现分析结果

利用VOSviewer 1.6.15进行关键词共现分析。对9072个关键词进行同义词合并，无意义词删除后，抽取共现次数40次以上的关键词进行聚类分析，发现128个关键词聚为5类，见图8。5个聚类分别为红色、绿色、蓝色、黄色和紫色，分别包括39个、27个、23个、21个、21个和18个关键词。红色代表肿瘤研究、绿色代表组织工程、蓝色代表药物研究、黄色代表再生医学、紫色代表干细胞研究。每个圆圈代表一个关键词，圆圈越大表示共现次数越多。其中共现次数前10的关键词是in-vitro(971)、expression(797)、differentiation(725)、culture(531)、growth(520)、extracellular-matrix(478)、tissue(469)、model(452)、stem-cells(424)和cancer(397)，代表了3D培养研究的热点方向。

图8 关键词共现和聚类网络图

3 讨 论

过去10年，3D培养文献发表总数呈不断增长的趋势，提示该领域是生物医学研究的热点。美国在3D培养研究领域处于领先地位(发文量、H指数、总被引、均被引均领先)，其中多所美国大学做出了巨大贡献。以中国科学院为代表的国内机构在近年发展较快，发表文献较多，但发文质量还有待提高。国内各大高校可以加强与中国科学院的合作，取长补短，争取为3D培养研究做出更大的贡献。欧美国家和机构注重合作，尤其是美国、法国和英国，中国可以加强与这些国家的交流与合作，有利于提升研究质量。

参与发文最多的前5位作者有4位来自美国，他们都从事3D培养的技术革新和应用，科研能力强，是很好的合作对象。其中，He Xiaoming(俄亥俄州立大学生物工程系)主要从事基于微胶囊和微流控的3D培养系统的开发与应用，涉及干细胞培养和肿瘤药物发现[2,8-10]。Khademhosseini Ali(哈佛大学医学院)主要从事甲基丙烯酸酐化明胶水凝胶和器官芯片的开发，涉及组织工程和再生医学研究[11-13]。目前国内近年参与发文最多的是中国科学院遗传与发育生物学研究所的戴建武(Dai Jianwu)研究员，主要从事再生医学研究，其研发的功能性光交联水凝胶支架可有效引导全横断脊髓损伤动物神经再生和功能恢复[14-16]。

Edmondson R(北卡罗来纳大学药学系)2014年发表综述，讨论了3D培养与2D培养的异同，提出3D培养在提供生理相关信息和体内实验预测方面的明显优势，展示了3D培养在药物发现和组织工程研究中的应用进展[17]。引文共现分析发现该篇文献共被引次数最多，尤其是近几年被大量引用，表明药物发现和组织工程是3D培养的研究热点。另外，由Huh D(哈佛大学)和Lancaster MA(英国医学研究理事会)分别在Science和Nature发表的两篇文献有着明显的中介中心性。前篇是Huh D于2010年在芯片上实现了器官水平的肺功能重建[18]，后篇是Lancaster MA团队在2013年构建了人脑类器官模型[19]。表明器官芯片和类器官技术是3D培养研究领域的研究重点，对3D培养研究今后的发展有着重要影响，研究者和研究机构应该更多的开展这方面的合作。

2017年，类器官技术被Nature Methods杂志评选为2017年生命科学领域的年度技术。类器官这一概念的“大热”无疑会分去一部分3D培养的热度，但是类器官技术同样会带动3D培养研究的不断创新。例如，构建乳腺癌类器官，可以促进乳腺癌的研究和药物开发，为乳腺癌患者的个性化治疗提供新策略[20]。类器官与传统的2D培养相比，能更好的模拟正常组织的发育和肿瘤的形成，是再生医学、精准医疗的良好生物材料。以微流控技术为核心的器官芯片技术，更是为类器官的构建提供了组织-组织界面、生物流体和机械信号刺激等活体器官微环境，为高通量药物发现提供了解决路径[4]。

关键词共现分析发现出现100次以上的关键词达56个。前10个词分别是体外环境、表达、分化、培养、生长、细胞外基质、组织、模型、干细胞和肿瘤，5个聚类分别是关于肿瘤研究、组织工程、药物研究、再生医学和干细胞研究，这些都是3D培养研究前沿和热点。如，Drost Jarno和Clevers Hans提出3D培养的最新进展类器官技术为开发新的、更具生理学意义的人类癌症模型开辟了新的途径[21]。Mooney DJ团队发现可调节水凝胶的应力松弛速率可以影响间充质干细胞的活力和分化结果[1]。Langhans SA提出3D培养有望提高药物高通量筛选的精确度，在药物发现和药物再定位中发挥重要作用[22]。Bassik MC团队利用CRISPR/Cas9基因编辑技术筛选肺癌生长必需基因，发现3D肺癌球体模型的实验结果比2D模型的准确[3]。研究者正致力于利用新技术和新材料，改进3D培养系统，将其应用到肿瘤研究、组织工程和药物研究等多个研究领域。

本文利用近10年的3D培养文献信息，构建该领域的知识图谱，以期为研究者提供客观的参考。不足之处是只分析了WOS核心合集数据库来源的3D培养相关文献，不能完全地代表3D培养研究领域真实情况。

综上所述，美国在3D培养研究领域处于领先，中科院等国内研究机构近年发文量增多，发文质量有待进一步提升。肿瘤研究、组织工程和药物研究等是3D培养研究的热点，器官芯片技术将是3D培养研究的利器。目前，3D培养研究仍有许多缺点与不足。首先，3D培养技术尚未标准化，不同的实验室给出的培养方法和细胞来源不同，实验结果难以对比。其次，图像扫描、流式细胞检测、自动化液体处理等技术在3D培养研究中的应用需要进一步改进[23]。再次，大多数3D培养系统还不能精确模拟细胞微环境的机械力，而后者可以激活固有免疫，影响肺对感染的反应方式[24]，还可以调控免疫受体的配体识别能力[25]。如何更好的模拟体内环境是3D培养研究的重点难点。3D培养面临的挑战同时也是机遇，相信3D培养将有望弥补细胞模型与动物模型之间的差距，3D培养技术将日趋成熟，甚至实现工业化应用。