机器学习驱动单细胞转录组学的全球研究趋势：技术演进与临床转化路径

本研究通过文献计量学方法系统分析了机器学习(ML)在单细胞转录组学(SCT)领域的应用趋势。研究人员利用CiteSpace和VOSviewer对Web of Science核心合集的3307篇文献进行可视化分析，揭示了中美两国在该领域的主导地位、随机森林(RF)和深度学习模型的研究热点，以及从算法开发到肿瘤免疫微环境分析等临床应用的转变。该研究为理解ML与SCT的交叉融合提供了全景视角，对推动精准医学发展具有重要意义。

在生命科学领域，单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术革命性地改变了我们对细胞异质性的理解，而机器学习(ML)则成为解析这些海量高维数据的关键工具。尽管过去二十年已有3307篇相关论文发表，但这一快速发展的交叉领域仍缺乏系统的文献计量分析来揭示其技术演进路径和临床转化瓶颈。这正是中国科学院等机构的研究团队开展本项研究的重要出发点。

研究人员采用文献计量学方法，通过Web of Science核心合集(WOSCC)获取1997-2024年间3307篇英文文献，运用CiteSpace和VOSviewer进行可视化分析。研究主要考察了国家/地区贡献、机构合作网络、期刊分布、共被引关系等维度，并通过关键词共现分析识别研究热点。

研究结果显示，中国和美国在该领域占据主导地位，合计贡献了65%的研究成果。中国以54.8%的论文数量领先，而美国则在学术影响力上更胜一筹，H指数达84，总被引次数达37,135次。哈佛大学和中国科学院成为核心合作枢纽，中美合作是主要的国际合作模式。技术热点从早期的算法开发转向临床应用，特别是肿瘤免疫微环境分析等方向。

在方法学层面，随机森林(RF)和深度学习模型成为最受关注的分析工具。RF凭借其处理高维数据和防止过拟合的优势，在细胞类型鉴定、特征基因筛选和疾病状态预测等方面表现突出。而深度学习则在处理单细胞数据的高维性和噪声干扰方面展现出独特价值，通过自动编码器、图神经网络和Transformer等架构，显著提高了细胞分类和注释的准确性。

研究还识别出四大主题集群：基因表达、免疫治疗、生物信息学和炎症相关研究。其中，树突状细胞(DCs)的异质性研究成为免疫治疗领域的重要突破口，单细胞技术揭示了cDC1、cDC2和pDC等亚群在抗肿瘤免疫中的不同作用机制。空间转录学技术与图神经网络(GNNs)的结合，则使"TLS密度评分"成为预测免疫治疗疗效的新型生物标志物。

然而，该领域仍面临诸多挑战：数据异质性导致的跨数据集泛化能力弱、模型可解释性不足制约临床转化、多组学整合尚不充分等。特别是"黑箱"模型问题，限制了这些技术在需要明确机制解释的生物医学应用中的推广。

这项研究的重要意义在于：首次通过文献计量学方法全景式展现了ML在SCT领域的发展轨迹；识别出中美两国在该领域的差异化优势与合作潜力；明确了从基础算法向临床转化的发展趋势；为未来研究指明了优化深度学习架构、增强模型泛化能力和促进多组学整合等重点方向。这些发现将助力实现单细胞技术与精准医学的深度融合，推动个性化医疗的发展。

研究结论强调，ML与scRNA-seq的整合显著推进了细胞异质性分析和精准医学发展。未来应重点优化深度学习架构、提升模型泛化能力，并通过多组学和临床数据整合促进技术转化。跨学科合作将是克服当前数据标准化、算法可解释性等瓶颈的关键，最终实现单细胞技术与精准医学的深度融合。