梁永羿，龍粵，冼嘉華，林駿，彭進(jìn)*

1.深圳市藥品檢驗(yàn)研究院（深圳市醫(yī)療器械檢測中心），廣東 深圳518057；

2.凱杰生物工程（深圳）有限公司，廣東 深圳518000

適體是一種由25~80堿基組成的單鏈寡核苷酸RNA或DNA片 段。1990年，Ellington[1]和Tuerk[2]獨(dú)立使用指數(shù)富集配體系統(tǒng)進(jìn)化體外篩選技術(shù)（systematic evolution of ligands by exponential enrichment,SELEX）來獲得與靶分子具有特定親和力的RNA適體。這種適體是一種與抗體功能相似的新型仿生生物識(shí)別分子。核酸適體的出現(xiàn)突破了核酸僅僅是遺傳信息儲(chǔ)存和轉(zhuǎn)運(yùn)載體的傳統(tǒng)認(rèn)識(shí)，為篩選各種目標(biāo)分子的高親和力和強(qiáng)特異性識(shí)別體提供了可能，這表明核酸也可以通過特定的堿基序列產(chǎn)生特定的二級(jí)結(jié)構(gòu)和構(gòu)象，從而與靶標(biāo)分子產(chǎn)生特異的結(jié)合；并且也揭示了通過體外篩選可以獲得具有復(fù)雜功能的核酸分子。

與抗體相比，適體具有以下優(yōu)點(diǎn)：①高特異性和親和力；②廣泛的目標(biāo)分子；③穩(wěn)定性好；④無毒，無免疫原性，組織滲透性好；⑤篩選制備方便，周期短。充分說明開發(fā)更好的適體篩選方法，以及發(fā)展適體在靶向治療和分子診斷方面的應(yīng)用有利于生物醫(yī)藥和體外診斷行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。

CiteSpace可視化軟件通過共引分析理論和尋徑網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)某一領(lǐng)域現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行分析，得到包括作者、機(jī)構(gòu)、國家、主題等不同類型的共現(xiàn)圖和時(shí)間圖，幫助研究者分析該領(lǐng)域的演化路徑，探索研究前沿，推斷未來發(fā)展方向。本研究以CiteSpace可視化軟件和WOS核心數(shù)據(jù)庫中適體技術(shù)的研究文獻(xiàn)為樣本，推導(dǎo)出國際適體領(lǐng)域的研究過程，總結(jié)該領(lǐng)域的階段性發(fā)展成果，把握研究熱點(diǎn)和前沿，從而幫助研究者了解適體的發(fā)展方向，以期為我國適體的研究提供理論參考。

1 數(shù)據(jù)來源與分析方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

選擇WOS核心數(shù)據(jù)庫作為文獻(xiàn)檢索數(shù)據(jù)庫。檢索文獻(xiàn)的發(fā)表時(shí)間定為1900—2020年。高級(jí)搜索下以TS=“aptamer*”作為搜索條件，并用“article”進(jìn)行精煉。

1.2 分析方法

在WOS核心數(shù)據(jù)庫下載的文獻(xiàn)資料，其記錄內(nèi)容要包含全紀(jì)錄與引用的參考文獻(xiàn)，并保存為txt文檔；文檔命名需遵守CiteSpace軟件要求，名稱的前綴必須為download；然后將下載的txt文檔輸入CiteSpace軟件（軟件版本：CiteSpace 5.5.R2）。同時(shí)將時(shí)區(qū)分區(qū)參數(shù)設(shè)置為：1992—2020年（文獻(xiàn)實(shí)際開始時(shí)間是1992年），其他時(shí)間切片大小/閾值/數(shù)據(jù)剪切方式等相關(guān)參數(shù)則根據(jù)不同的分析主題進(jìn)行合理的調(diào)整，保證產(chǎn)生的數(shù)據(jù)圖譜足夠合理且令人信服。分析主題包括作者共現(xiàn)、國家及機(jī)構(gòu)、基金資助、期刊被引、主題詞共現(xiàn)、作者共被引及文獻(xiàn)共被引。分析方法包括突現(xiàn)詞分析、聚類分析及時(shí)區(qū)圖等方法。分析內(nèi)容包括關(guān)鍵作者、主要發(fā)文期刊、主要研究機(jī)構(gòu)及國家、作者/機(jī)構(gòu)/國家的研究合作網(wǎng)絡(luò)、關(guān)鍵文獻(xiàn)、關(guān)鍵主題詞，并以此確定本領(lǐng)域研究熱點(diǎn)和未來發(fā)展方向。

軟件產(chǎn)生的數(shù)據(jù)圖譜中，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的大小在作者/國家/機(jī)構(gòu)合作圖譜中代表發(fā)表文章的數(shù)量，在主題詞共現(xiàn)圖譜中代表主題詞出現(xiàn)頻率，在文獻(xiàn)與作者共被引圖譜中代表文獻(xiàn)或作者被引用的頻率；節(jié)點(diǎn)之間的連接表示二者之間的合作、同時(shí)發(fā)生或共被引；節(jié)點(diǎn)之間連線和每圈年輪的顏色表示對(duì)應(yīng)年份的早晚，偏紫色表示年份較早，偏黃色表示年份較晚；節(jié)點(diǎn)每圈年輪的厚度代表對(duì)應(yīng)年份出現(xiàn)的頻率、被引頻率或發(fā)表論文的數(shù)量；中心性用于衡量作者/機(jī)構(gòu)/國家/主題詞/文獻(xiàn)的重要性，中心性越高則代表作者/機(jī)構(gòu)/國家/主題詞/文獻(xiàn)越重要。中心性值大于0.1的節(jié)點(diǎn)稱為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，外圈有一圈紫色。聚類分析后，模塊值Q>0.3表明聚類結(jié)構(gòu)顯著，平均輪廓值s>0.5表示聚類分析結(jié)果比較合理，聚類內(nèi)部各節(jié)點(diǎn)相關(guān)性高；s值>0.7則表示聚類分析結(jié)果準(zhǔn)確可靠令人信服，聚類內(nèi)部各節(jié)點(diǎn)相關(guān)性非常高[3]。

2 結(jié)果與分析

2.1 年度發(fā)文量

從Web of Science數(shù)據(jù)庫中檢索和篩選得到了14 939篇文章。實(shí)際開始時(shí)間是1992年。1992—2020年每年發(fā)表的文章數(shù)量如圖1所示。自1992年以來，發(fā)表文章的數(shù)量逐年增加。1992—2004年平均每年發(fā)表文章66.15篇，2005—2020年平均每年發(fā)表文章879.9篇，發(fā)表論文的數(shù)量大幅增加。到2020年，適體的研究仍處于快速增長期。這表明適體相關(guān)研究在世界范圍內(nèi)呈上升趨勢，該領(lǐng)域具有良好的研究基礎(chǔ)和發(fā)展前景。

圖1 年度發(fā)文量（1992—2020年）Fig.1 Articles of the studies in each year（1992—2020）

2.2 作者共現(xiàn)性分析

用軟件選取“Author”對(duì)選入文章的作者進(jìn)行分析。共有653位作者被納入分析。表1列出了1992—2020年適體研究發(fā)文前10位的作者。在對(duì)作者共現(xiàn)圖進(jìn)行聚類并用關(guān)鍵詞命名后，可以顯示每個(gè)團(tuán)隊(duì)的主要研究方向，如表2所示。

WEIHONG TAN（University of Florida）是發(fā)文量排在第一的作者，最近主要研究方向是適體在外泌體檢測方面的應(yīng)用[4?6]，而外泌體是一種新興的癌癥診斷生物標(biāo)志物，有利于癌癥早期發(fā)現(xiàn)和診斷。

KHALIL ABNOUS與MOHAMMAD RAMEZANI是發(fā)文量排在第二和第四的作者；這兩位作者與SEYED MOHAMMAD TAGHDISI屬于同一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)，均在伊朗的Mashhad University of Medicine Science工作，三位作者緊密合作屬于聚類3（targeted drug delivery）；這三位也是近5年來發(fā)表文章數(shù)量顯著增加的作者；這個(gè)研究小組主要研究方向?yàn)槔眠m體檢測動(dòng)物性食品中抗生素的殘留[7?10]，以及適體在針對(duì)癌細(xì)胞藥物靶向治療方面的應(yīng) 用[11?12]。

KEMIN WANG（Hunan University）是發(fā)文量排在第三的作者，最近主要從事裂解適體在癌細(xì)胞檢測方面的應(yīng)用研究[13?17]。裂解適體是STOJANOVIC M N研究小組2000年發(fā)表的文章中首次提出的，他們開創(chuàng)性地將完整的適體拆分成兩個(gè)片段[18]。研究裂解適體的目的主要是因?yàn)樾》肿拥某叨群苄?，往往只有一個(gè)結(jié)合表位，難以開發(fā)高靈敏度和高特異性的夾心式傳感器，而且若適體具有較長的核苷酸序列，可能會(huì)折疊成一些非特異的二級(jí)結(jié)構(gòu)，這將極大地阻礙適體與小分子靶標(biāo)之間的特異性識(shí)別，同時(shí)可能與其他物質(zhì)結(jié)合，導(dǎo)致假陽性或非特異性信號(hào)。但將完整的適體裂解成兩個(gè)片段后，它們只有在靶標(biāo)存在的情況下才能特異性地自組裝成完整適體。由于兩個(gè)分離的寡核苷酸不能折疊成二級(jí)結(jié)構(gòu)，因此可以有效地避免假陽性或非特異性信號(hào)。由于裂解適體所具有的這些特點(diǎn)，至此之后近20年，越來越多的裂解適體被報(bào)道用于小分子的檢測[19?23]，同時(shí)由于裂解適體所具有的高特異性不再局限于小分子檢測，也擴(kuò)展到其他類型靶標(biāo)的檢測應(yīng)用上，例如前述KEMIN WANG最近進(jìn)行的裂解適體在癌細(xì)胞檢測方面的研究。

RUO YUAN（Southwest University）是發(fā)文量排在第五的作者，最近主要從事適體用于電化學(xué)生物傳感器方面的研究[24?28]。

2.3 主題詞共現(xiàn)分析

用軟件選取“Term”對(duì)選入文章的主題詞進(jìn)行分析。文獻(xiàn)的主題詞（term）是以文章標(biāo)題、摘要和關(guān)鍵詞為基礎(chǔ)進(jìn)行高度總結(jié)得來的。這些主題詞可以部分揭示本領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，有助于了解該領(lǐng)域的發(fā)展歷史、研究重點(diǎn)并預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。同時(shí)，CiteSpace軟件能夠識(shí)別出在一定時(shí)間段內(nèi)變化率較高的主題詞。通過分析主題詞隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化趨勢，可以確定某一領(lǐng)域不同時(shí)期的研究熱點(diǎn)。

表1 發(fā)文量前10作者（1992—2020年）Table 1 Top ten authors in the publications（1992—2020）

表2 文獻(xiàn)作者聚類信息（1992—2020年）Table 2 Clusters information of the authors（1992—2020）

通過對(duì)文獻(xiàn)中的主題詞進(jìn)行分析，得到了329個(gè)主題詞的共現(xiàn)圖譜。表3是統(tǒng)計(jì)頻率、突現(xiàn)值、中心度靠前的主題詞；該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)如下：“high affinities”“vitro selections”和“secondary structure”是早期出現(xiàn)的主題詞，主要反映了利用SELEX技術(shù)篩選適體的研究；“conformational change”主要反映了適體結(jié)合靶向機(jī)制的研究；“inhibitory effects”主要反映了適體在藥物應(yīng)用中的 研 究；“detection limits”“gold nanoparticles”“wide linear range”及“pg ml”主要體現(xiàn)了適體在靶標(biāo)檢測中的應(yīng)用。其中，“wide linear range”和“pg ml”是新出現(xiàn)的主題詞，代表了當(dāng)前研究的前沿，說明適體在靶標(biāo)檢測中的應(yīng)用是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。

通過對(duì)主題詞共現(xiàn)圖譜的聚類分析，總結(jié)得到表4。表4的大小表示該聚類所含主題詞的數(shù)量，平均引用年限表示主題詞出現(xiàn)年份的中值。1992—2020年主要研究課題為：聚類0主要是SELEX適體篩選技術(shù)；聚類1主要是生物傳感器中的適體應(yīng)用；聚類2主要是適體與靶標(biāo)結(jié)合的構(gòu)象變化；聚類3主要是精氨酸等有機(jī)小分子適體與適體構(gòu)象變化；聚類4主要是凝血酶適體的研究；聚類5主要是適體對(duì)核酶活性的調(diào)控；聚類6主要是適體對(duì)基因表達(dá)的調(diào)控；其中，聚類1是最新的研究方向，平均引用年限為2008年。

利用時(shí)區(qū)算法根據(jù)時(shí)間分布對(duì)主題詞共現(xiàn)圖譜進(jìn)行變換，形成可視化的時(shí)區(qū)圖，得到圖2。圖2中，節(jié)點(diǎn)大小表示出現(xiàn)頻率，對(duì)應(yīng)的橫軸位置是主題詞首次出現(xiàn)的時(shí)間，主題詞之間的連接表示主題詞之間的關(guān)聯(lián)，表示它們?cè)谕晃墨I(xiàn)中同時(shí)出現(xiàn)。其顯示了本領(lǐng)域知識(shí)隨時(shí)間的演變進(jìn)程。從圖2中可以看出，該領(lǐng)域的研究可分為兩個(gè)階段：第一階段，1992—2002年，主要研究RNA或DNA適體的體外篩選及適體構(gòu)象的變化；第二階段，2002—2020年，主要研究適體在藥物靶向治療和生物傳感器中的應(yīng)用。

表3 高影響力主題詞（1992—2020年）Table 3 High impact terms（1992—2020）

表4 主題詞聚類信息（1992—2020年）Table 4 Clusters information of the terms（1992—2020）

圖2 主題詞時(shí)區(qū)圖譜（1992—2020年）Fig.2 Time zone atlas of terms（1992—2020）

2.4 作者共被引分析

用軟件選取“Cited author”對(duì)選入文章引用文獻(xiàn)的作者進(jìn)行分析，并對(duì)產(chǎn)生的作者共被引圖譜進(jìn)行聚類。結(jié)果顯示引用文獻(xiàn)的作者主要分為六類（表5和圖3）。表6顯示了被引頻率、突現(xiàn)值和中心性統(tǒng)計(jì)中排名靠前的作者，其中WANG Y、LIU J W和WANG J是聚類0的主要成員，主要研究方向是適體在生物傳感器和檢測中的應(yīng)用；ELLINGTON A D、TUERK C、BOCK L C和ZHOU J H是聚類1的主要成員，其主要研究方向是適體篩選技術(shù)和藥物靶向治療；HUIZENGA D E是聚類2的主要成員，主要研究腺苷和ATP適體；MACAYA R F和PABORSKY L R分別是聚類3和聚類6的主要成員，主要研究抗凝血酶適體；KARN J是聚類4的主要成員，其主要研究方向是用于藥物靶向治療的適體；ROBERTSON D L是聚類5的主要成員，其主要研究方向是適體結(jié)合靶標(biāo)后結(jié)構(gòu)的改變。表6中被引頻率、突現(xiàn)值和中心性排名靠前的作者都是本領(lǐng)域高影響力作者，同時(shí)也是不同聚類之間過渡的關(guān)鍵作者。

表5 作者共被引聚類信息（1992—2020年）Table 5 Clusters information of cited authors（1992—2020）

圖3 作者共被引聚類圖譜（1992—2020年）Fig.3 Cluster view of cited authors（1992—2020）

2.5 文獻(xiàn)共被引分析

用軟件選取“Cited Author”對(duì)選入文章的引用文獻(xiàn)進(jìn)行分析。引用頻率較高的文獻(xiàn)通常是本領(lǐng)域的基礎(chǔ)文獻(xiàn)或關(guān)鍵的研究成果，而高中心性文獻(xiàn)則是該領(lǐng)域的核心文獻(xiàn)。通過對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的共被引分析，形成文獻(xiàn)的共被引網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)文獻(xiàn)的共被引圖譜進(jìn)行聚類分析。共被引頻率、中心性及突現(xiàn)值靠前的文獻(xiàn)見表8~10。表7總結(jié)了聚類的相關(guān)信息，聚類0是最大的聚類，所屬文獻(xiàn)主要內(nèi)容是適體體外篩選技術(shù)的相關(guān)研究，近期的研究重點(diǎn)是提高適體體外篩選的效率，節(jié)省時(shí)間人力等資源；聚類2和3所屬文獻(xiàn)主要內(nèi)容是適體本身作為藥物或協(xié)助藥物靶向治療方面的研究，目前的研究重點(diǎn)是如何保證適體在體內(nèi)有足夠的半衰期；聚類1和4所屬文獻(xiàn)主要內(nèi)容是適體在傳感器方面的研究；近期的研究重點(diǎn)是確保在實(shí)際檢測環(huán)境下，適體如何保證其特異性和穩(wěn)定性；也是通過核苷酸修飾或環(huán)形適體等技術(shù)增加適體穩(wěn)定性，一些研究者是用2.2作者共現(xiàn)分析中提到的裂解適體技術(shù)保證適體特異性[21?23]。

表6 高影響被引作者（1992—2020年）Table 6 High impact cited authors（1992—2020）

重新回顧這些文獻(xiàn)，可以進(jìn)一步加深對(duì)該領(lǐng)域研究邏輯和理論基礎(chǔ)的理解，并將該領(lǐng)域的主要研究內(nèi)容概括為：體外篩選適體技術(shù)研究；適體在生物傳感器中的研究；適體在診斷和治療中的應(yīng)用研究。

表7 文獻(xiàn)共被引聚類信息（1992—2020年）Table 7 Clusters information of cited documents（1992—2020）

3 討論

本文將Web of Science數(shù)據(jù)庫中1992—2020年適體研究的相關(guān)文獻(xiàn)納入CiteSpace軟件進(jìn)行分析研究，利用軟件對(duì)各選定的主題進(jìn)行相關(guān)統(tǒng)計(jì)分析，并繪制直觀的可視化圖譜，通過對(duì)這些主題的圖譜進(jìn)行分析總結(jié)，可以了解該領(lǐng)域的關(guān)鍵作者、主要研究團(tuán)隊(duì)、不同時(shí)間段的研究熱點(diǎn)及趨勢；從而使本領(lǐng)域的研究者了解這一領(lǐng)域的發(fā)展脈絡(luò)，有助于研究者更好地進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域的研究工作。

雖然CiteSpace軟件可以將相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析后，用直觀的圖譜展現(xiàn)分析結(jié)果，使研究者迅速了解本領(lǐng)域的整體研究情況，以及知識(shí)體系隨時(shí)間演變的過程，并可以幫助研究者對(duì)將來的發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測，從而輔助研究者確定研究內(nèi)容和方向。但是，軟件是有其局限性的。首先，收集的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)常常是有限的，只是相關(guān)領(lǐng)域的部分文獻(xiàn)，例如本文分析的文章數(shù)據(jù)全部來源于WOS核心數(shù)據(jù)庫，而單一數(shù)據(jù)庫并不能包含該領(lǐng)域的所有文章，因此分析不夠全面；其次，文獻(xiàn)計(jì)量分析的結(jié)果可能與實(shí)際研究情況有所不同。比如，文獻(xiàn)的被引用一般出現(xiàn)在文獻(xiàn)出版幾年后，滯后于出版時(shí)間；因此，一些新的高質(zhì)量的文獻(xiàn)由于被引用頻率低，無法通過軟件進(jìn)行分析和獲取。研究者需要對(duì)此有充分的認(rèn)識(shí)，通過其他方式彌補(bǔ)這些局限性。

表8 文獻(xiàn)共被引頻次排名（1992—2020年）Table 8 Ranking of total citation frequency of documents（1992—2020）

根據(jù)軟件的分析結(jié)果，目前的研究熱點(diǎn)集中在以下幾個(gè)方面。

3.1 適體篩選方法的優(yōu)化

適體體外篩選技術(shù)（SELEX）最初是作為一種從龐大的寡核苷酸文庫中選擇適體的體外進(jìn)化方法引入的，其工作原理是通過多次重復(fù)選擇，在大的寡核苷酸庫中將可以與靶標(biāo)高特異性和高親和力結(jié)合的序列從低結(jié)合能力或無結(jié)合能力的序列中分離出來。SELEX需要進(jìn)行多輪（通常8~15輪）選擇和擴(kuò)增，這需要大量的時(shí)間、資源和人力。到目前為止，已經(jīng)開發(fā)了各種改進(jìn)的SELEX技術(shù)來優(yōu)化選擇過程，以在更短的時(shí)間和更少的資源下成功篩選出合適的適體。早期篩選用于腫瘤細(xì)胞識(shí)別的適體，是用特定的腫瘤細(xì)胞系做正向篩選，而其對(duì)應(yīng)的正常細(xì)胞系做負(fù)向篩選，這種SELEX稱為cell-SELEX[37?38，49]。然而，這一過程費(fèi)時(shí)費(fèi)力，適體的結(jié)合力和特異性嚴(yán)重依賴于選擇過程；而且原代培養(yǎng)的細(xì)胞很難維持在穩(wěn)定狀態(tài)。這就要求開發(fā)一種更有效的選擇方法，因此以組織為基礎(chǔ)的SELEX選擇方法應(yīng)運(yùn)而生，作為cell-SELEX一種補(bǔ)充和首選的備選方法，組織為基礎(chǔ)的SELEX是用特定的腫瘤組織做正向篩選，而用非特定的腫瘤組織和正常組織做負(fù)向篩選；例如WEIHONG TAN等用此方法篩選特異性靶向甲狀腺乳頭狀癌的適體[56]。

毛細(xì)管電泳SELEX(capillary electrophoresis SELEX,CE-SELEX)是基于被分析物和核酸適體結(jié)合復(fù)合物之間的電荷質(zhì)量比的差異發(fā)展而來的針對(duì)大分子靶標(biāo)的適體篩選技術(shù);Krylov等開發(fā)了一種理想過濾毛細(xì)管電泳技術(shù)(ideal-filter capillary electrophoresis，IFCE)進(jìn)一步提高了分離篩選的效率，在IFCE中，結(jié)合靶標(biāo)的寡核苷酸和非結(jié)合靶標(biāo)的寡核苷酸是朝相反的方向移動(dòng)(普通毛細(xì)管電泳是向同一方向移動(dòng))[57];基于IFCE的分離方法可以大大提高分離產(chǎn)物中結(jié)合靶標(biāo)的寡核苷酸與非結(jié)合靶標(biāo)的寡核苷酸二者之間的比例,效率是傳統(tǒng)的固相分離方法的1 000萬倍,是普通CE-SELEX的1萬倍;基于IFCE的篩選技術(shù)足以為蛋白質(zhì)靶標(biāo)選擇高親和力適體。微流控SELEX通過集成諸如微流控通道、微小泵、試劑和PCR小室等模塊，能夠在芯片上執(zhí)行適體的自動(dòng)化篩

選[58]。磁珠SELEX是一種基于磁珠的SELEX過程，將靶標(biāo)或寡核苷酸文庫固定在磁珠上，可以在外加磁場的作用下，很容易的進(jìn)行篩選分離，加快和簡化SELEX的篩選過程[59]。Chaoyong等[60]開發(fā)了一種新的篩選技術(shù)——基于瓊脂糖滴的微流控技術(shù)；通過SELEX獲得的富集文庫中的單個(gè)DNA序列被單獨(dú)包裹在瓊脂糖滴中進(jìn)行高通量的單拷貝DNA擴(kuò)增。產(chǎn)生的瓊脂糖滴被冷卻成瓊脂糖珠，然后用SYBR Green染色，挑選出含有DNA的強(qiáng)熒光小球。對(duì)每個(gè)熒光小球中的DNA與靶分子的結(jié)合親和力進(jìn)行了篩選。這一技術(shù)將DNA-靶標(biāo)相互作用轉(zhuǎn)化為顆粒-靶標(biāo)相互作用，從而避免了大規(guī)模測序和化學(xué)合成，大大加快了篩選過程。

表9 文獻(xiàn)共被引中心性值排名（1992—2020年）Table 9 Centrality ranking of total citation documents（1992—2020）

表10 文獻(xiàn)共被引突現(xiàn)值排名（1992—2020年）Table 10 Bursts ranking of total citation documents（1992—2020）

3.2 適體本身作為藥物或協(xié)助藥物靶向治療方面的研究及生物傳感器研究

這一方面的適體研究雖然經(jīng)過30多年的發(fā)展，依然只有一種適體藥物Macugen被美國FDA批準(zhǔn)用于臨床[61]；因?yàn)檫m體雖然有各種潛在的優(yōu)點(diǎn)，但有幾個(gè)關(guān)鍵問題阻礙了適體在藥物應(yīng)用方面的應(yīng)用：一方面適體在人體內(nèi)容易被核酸酶降解，另一方面注射的小分子量(<40 kD)分子在人體內(nèi)會(huì)在20 min內(nèi)迅速通過腎臟過濾進(jìn)入尿液。這些綜合效應(yīng)導(dǎo)致適體半衰期較短只有幾十分鐘，而FDA批準(zhǔn)的抗體半衰期有幾天。另外適體的結(jié)構(gòu)與其功能密切相關(guān)，而適體結(jié)構(gòu)對(duì)pH、金屬離子、許多生物分子和溫度敏感，這些因素會(huì)造成其喪失結(jié)合靶標(biāo)的能力，導(dǎo)致適體在復(fù)雜環(huán)境中相關(guān)實(shí)驗(yàn)的重復(fù)性較差。為了解決這些問題，研究人員開發(fā)了各種技術(shù)，其中主要發(fā)展方向是用各種功能基團(tuán)修飾后的核苷酸合成寡核苷酸庫中的寡核苷酸，核苷酸的修飾包括堿基修飾[62]、核糖修飾[63]、磷酸基修飾[64]和引入非自然堿基對(duì)[65]；這些修飾不僅增加了寡核苷酸庫的多樣性，提高了篩選成功率，也增強(qiáng)了核酸的穩(wěn)定性；或者是篩選出來的適體直接在合成過程中引入各種修飾，這也能增強(qiáng)合成的適體對(duì)于核酸酶的抗性和穩(wěn)定性。另外應(yīng)用環(huán)形寡核苷酸庫代替?zhèn)鹘y(tǒng)的線形寡核苷酸庫,可以降低寡核苷酸的動(dòng)態(tài)性和結(jié)構(gòu)靈活性,從而可以獲得更高的篩選成功率和更高親和力的適體;同時(shí)環(huán)形適體有更好的穩(wěn)定性，能更好的抵抗核酸外切酶降解[66]。

綜上所述，本文首次利用CiteSpace軟件對(duì)Web of Science數(shù)據(jù)庫中已發(fā)表的適體領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行了分析，揭示了該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)從體外篩選和適體構(gòu)象變化（1992—2002年）變?yōu)檫m體在藥物靶向治療和生物傳感器中的應(yīng)用（2002—2020年）。結(jié)合近年來新興的主題詞“wide linear range”“pg ml”“clinical diagnosis”“early diagnosis”等，預(yù)測未來可能的研究方向仍然是適體在藥物靶向治療和生物傳感器中的應(yīng)用，具體主要集中在以下幾方面：①適體在人體內(nèi)及其他復(fù)雜環(huán)境下的應(yīng)用，未來需要進(jìn)一步研究如何延長適體在體內(nèi)的半衰期，以及適體在體內(nèi)或其他復(fù)雜環(huán)境下如何保證其結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性從而維持其與靶標(biāo)結(jié)合的特異性和高親和力；②在適體篩選技術(shù)方面，未來需要進(jìn)一步研究如何提高篩選成功率和效率、降低資源和人力消耗、豐富寡核苷酸庫的多樣性、探究SELEX各步驟的理論機(jī)制、推導(dǎo)建立通過寡核苷酸序列預(yù)測其結(jié)構(gòu)以及其結(jié)合特異性的相關(guān)理論。