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肺癌（LC）严重威胁全球健康，孟德尔随机化（MR）可助力挖掘其风险因素，但缺乏全面分析。研究人员开展肺癌 MR 研究的文献计量分析，发现 2017 年后研究增多，明确了关键贡献者、研究热点等，为肺癌防治研究提供方向。
肺癌，这个 “健康杀手” 一直以来严重威胁着全球人类的生命健康。在 2022 年，约有 180 万人因肺癌离世，占所有癌症相关死亡人数的 18.7% 。孟德尔随机化（MR）作为一种强大的研究方法，能利用遗传变异作为工具变量，找出可改变的肺癌风险因素，为肺癌防治带来新希望。不过，MR 在肺癌研究的应用中困难重重。不同种族人群的遗传工具存在差异，这使得研究结果的普遍性受到质疑；癌症的多药耐药机制也会干扰 MR 研究结果；而且，MR 研究与传统观察性研究的结果有时相互矛盾，其研究结果的有效性饱受争议。尽管面临挑战，MR 在肺癌研究领域还是取得了一定进展，揭示了不少与肺癌风险相关的因素。但目前还没有全面的文献计量分析，来系统梳理这一领域的研究进展、热点及未来方向。为填补这一空白，重庆医科大学附属第一医院等机构的研究人员开展了相关研究，其成果发表在《Discover Oncology》上。
研究人员为了全面剖析肺癌的 MR 研究，运用了多种技术方法。他们以 Web of Science 核心合集（WoSCC）为数据来源，筛选出 2005 年 1 月 1 日至 2024 年 11 月 23 日期间，符合特定标准的相关研究。利用 VOSviewer 和 CiteSpace 等工具进行文献计量分析，同时借助 “bibliometrix” R 包和 Microsoft Office Excel 2021 分析文献的发表趋势和全球分布情况。
在研究结果方面：
- 年度发表趋势：2017 年前，肺癌 MR 研究较少，2021 年后呈显著增长态势。通过三次多项式模型预测，未来研究数量还会持续上升，如 2024 - 2026 年预计分别有 88、111 和 136 篇论文发表，年平均增长率约 23.63%。这表明肺癌 MR 研究越来越受到科研人员的关注。
- 地理和机构分布：研究涉及 50 个国家、519 个机构的 2797 名研究人员的 332 篇论文。中国发表的论文数量最多，达 209 篇，随后是美国（101 篇）和英国（75 篇），中国贡献占比 40%。英国布里斯托大学发表 34 篇论文，引用量达 1051 次，在该领域处于领先地位。这些数据显示出中国、美国和英国在肺癌 MR 研究方面的主导地位。
- 期刊影响力和作者合作网络：《Cancer Epidemiology, Biomarkers & Prevention》和《International Journal of Epidemiology》发表的文章最多，各 13 篇。《Nature Genetics》在共被引分析中被引次数最多，达 1123 次，影响因子为 31.7。作者合作网络分析发现，George D. Smith 发表 27 篇论文，H 指数为 19；Stephen Burgess 共被引次数最多，达 418 次。此外，广州医科大学的 Caichen Li、Jianxing He 和 Yaokai Wen 等作者的论文被引爆发强度最高，均为 3.78。这些结果体现了相关期刊和作者在该领域的重要影响力。
- 关键词分析、主题发展和未来研究方向：研究筛选出 20 个高频关键词，形成四个主题簇。红色簇聚焦炎症和微生物群研究；绿色簇关注遗传和生活方式因素；蓝色簇探讨肺疾病与肺癌的联系；黄色簇研究精神疾病与癌症的关系。早期研究多关注传统因素，近期研究拓展到肠道微生物群、精神分裂症和哮喘等新领域。同时，研究还指出了一些已发展成熟和有待深入研究的主题。这为科研人员把握研究方向提供了参考。
研究结论和讨论部分意义重大。该研究首次对肺癌 MR 研究进行文献计量分析，展示了全球研究趋势、合作网络和新兴研究领域。中国在肺癌 MR 研究中表现突出，不仅论文发表数量领先，还积极与全球主要研究机构合作。研究揭示的关键主题，如肠道微生物群、精神分裂症和炎症在肺癌风险中的作用，为临床实践和未来研究提供了重要方向。在临床方面，可依据肠道微生物群 - 肺轴关系，对高风险人群进行肠道微生物群失衡筛查，干预措施如益生菌或饮食调整可能有助于降低肺癌风险；明确哮喘与肺癌的关联，提示可通过控制慢性炎症预防肺癌；MR 还能帮助确定与肺癌预后相关的遗传变异，为个性化治疗提供依据。从公共卫生角度看，精神疾病与肺癌的联系，强调了综合关注精神和身体健康的重要性，MR 可助力制定更有效的个性化预防策略。未来研究可整合全基因组关联研究（GWAS）和微生物组数据，结合双向 MR 和多组学方法，进一步探索肺癌的发病机制，开发更精准的预防和治疗方法。不过，该研究也存在局限性，如仅使用 WoSCC 数据库和英文文献，可能遗漏部分研究。未来研究可扩大数据库范围，纳入更多语言的文献，更全面地揭示肺癌 MR 研究的全貌。
