综述：肿瘤免疫逃逸相关研究的趋势与热点：文献计量分析及未来展望

这篇综述通过文献计量学方法系统分析了2009-2025年肿瘤免疫逃逸领域的研究动态，揭示了PD-1/PD-L1、TME（肿瘤微环境）和代谢重编程等核心热点，并前瞻性提出AI（人工智能）与微生物组-代谢交叉研究将成为未来突破方向。

　　

1 引言

恶性肿瘤通过免疫逃逸机制逃避免疫系统的识别与攻击，成为癌症治疗的主要障碍。尽管免疫检查点抑制剂（如PD-1/PD-L1抗体）已取得临床突破，但其疗效受限于应答率低和耐药性问题。本文基于1839篇文献的计量分析，揭示了该领域的演进路径与未来趋势。

2 研究格局与核心力量

中国以958篇论文（52.1%）成为最大产出国，美国（281篇）和德国（114篇）紧随其后。中山大学系统（72篇）和德克萨斯大学系统（中心性0.11）是贡献最突出的机构。期刊《Frontiers in Immunology》发文量最高（126篇），而Jiang P团队2018年发表于《Nature Medicine》的TIDE模型论文以3151次引用成为最具影响力研究，为免疫治疗预测奠定算法基础。

3 研究热点的演进

早期研究聚焦经典免疫检查点（如CTLA-4、PD-1），近年则转向多靶点联合治疗和TME调控。关键词爆发分析显示：

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  代谢重编程：肿瘤细胞通过糖酵解竞争性消耗微环境中的葡萄糖，抑制CD8⁺T细胞功能。

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  微生物组：肠道菌群代谢产物如短链脂肪酸（SCFAs）通过调控Treg分化影响免疫平衡。

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  新兴靶点：TIGIT和LAG-3抑制剂联合PD-1抗体在临床试验中显著提升疗效（如tiragolumab联合疗法ORR达37.3%）。

4 突破性研究方向

4.1 人工智能解码免疫景观

深度学习模型通过整合单细胞测序和空间转录组数据，精准预测免疫治疗响应。例如，自监督学习（SSL）框架从H&E染色切片中提取47种组织表型簇（HPCs），可预测结肠癌生存结局。

4.2 胶质母细胞瘤（GBM）联合治疗

低强度脉冲超声（LIPU）联合微泡技术可开放血脑屏障，提升阿霉素和PD-1抗体递送效率。靶向LRRC15或联用galectin-3抑制剂有望克服耐药性。

4.3 I型干扰素（IFN-I）逆转耐药

中药活性成分蝙蝠葛苏林碱（DS）通过TANK-TBK1通路激活IFN-I信号，招募NKT细胞增强抗肿瘤免疫。

5 未来展望

跨学科融合将成为关键：

1. 1.

   微生物组-代谢轴调控TME免疫抑制；

2. 2.

   多组学数据驱动AI预测模型优化；

3. 3.

   多模态疗法（如超声+免疫检查点抑制剂）突破物理屏障。

（注：全文严格依据原文数据缩编，专业术语均标注英文缩写，机制描述均有文献支持。）