Atezolizumab

2026版 Ⅳ期原发性肺癌用药指南（2026版） 2022年，中国新发肺癌病例高达106.06万，死亡73.33万，发病与死亡率双双位居所有恶性肿瘤首位。面对如此严峻的形势，肺癌治疗在2026年已进入分子分型与免疫治疗深度融合的新范式，精准用药成为延长生存、提升质量的关键所在。 一、 生死之间：当肺癌进入Ⅳ期，我们面临什么？ 肺癌一旦进入Ⅳ期，意味着肿瘤细胞已经通过血液或淋巴系统扩散到身体其他远处器官，如脑、骨、肝、肾上腺等，此时已属于晚期。这个阶段，传统意义上的“根治”已非常困难，治疗目标从“治愈”转向延长生存时间、控制疾病进展、缓解症状、提高生活质量。 患者和家庭将直面多重挑战： 生命威胁直接且紧迫：疾病进展风险高，生存期面临严峻考验。 症状复杂多样：原发灶与转移灶可能引起咳嗽、咯血、胸痛、头痛、骨痛、乏力等多种痛苦症状，严重影响日常生活。 治疗选择复杂化：不再是单一手术方案，需要根据肺癌的病理类型（非小细胞肺癌 vs 小细胞肺癌）、分子基因特征（有无驱动基因突变）以及免疫状态（PD-L1表达水平）来制定系统性、个体化的药物联合策略。 心理与经济双重压力：漫长的治疗过程、对未来的不确定性以及可能不菲的医疗费用，对患者和家庭都是巨大考验。 因此，Ⅳ期肺癌的治疗，是一场需要科学策略、精准武器和全程管理的系统战役。 二、 诊疗金钥匙：为何现代治疗必须从“病理+分子”说起？ 过去，肺癌治疗主要看病理类型（鳞癌、腺癌等）和分期（TNM分期）。如今，这远远不够。治疗格局的演变核心在于分子分型的普及，这就像是为每位患者的肺癌绘制了一张独一无二的“基因身份证”。 1. 精准诊断是精准治疗的前提：治疗的第一步，是获取肿瘤组织或血液样本进行检测。下一代测序（NGS） 是目前推荐的检测方法，它能一次性、高效地检测出所有关键的驱动基因。 必检基因（Must-Test Panel）：包括EGFR、ALK、ROS1、RET、MET、BRAF V600E、KRAS、HER2、NTRK等。这些基因的突变或融合，如同肿瘤的“驱动开关”，针对它们使用相应的靶向药，能高效抑制肿瘤生长。 免疫标志物检测：PD-L1的表达水平，是预测免疫治疗疗效的重要指标，直接指导免疫治疗药物的单用或联用。 2. 治疗格局的“三分法”：基于检测结果，Ⅳ期非小细胞肺癌的治疗路径清晰地分为三类，这决定了完全不同的用药方案： 驱动基因阳性：找到了明确的“驱动开关”。这类患者是靶向治疗的受益人群，疗效好、副作用相对较轻。 驱动基因阴性/PD-L1高表达（≥50%）：没有常见驱动基因突变，但免疫细胞“刹车”蛋白PD-L1高表达。这类患者可能从单药免疫治疗中获得显著且持久的疗效。 驱动基因阴性/PD-L1低表达或无表达：既无靶点，免疫指标也不高。治疗基石是化疗联合免疫治疗，有时再加入抗血管生成药物，形成“三驾马车”协同作战。 三、 破解困局：2026年，我们有哪些“武器”可选？ 治疗方案的制定，严格遵循上述的“三分法”原则。以下是当前（2026年）的核心用药策略全景。（一） 对于“驱动基因阳性”患者：用好靶向药这把“专属钥匙” 这类患者是幸运的，有明确靶点可用。选择对应的靶向药，就如同用专属钥匙关掉肿瘤的生长开关。 1. EGFR突变（最常见）： 经典突变（19del/21L858R）：一线治疗首选第三代EGFR靶向药，如奥希替尼、阿美替尼、伏美替尼，它们疗效卓越且能更好地进入脑部控制脑转移。对于需要更强力初始治疗的患者，奥希替尼联合化疗已成为一类推荐。 难治突变（如20号外显子插入）：不再是绝境，已有埃万妥单抗（双抗）联合化疗、莫博赛替尼、国内新药舒沃替尼等方案获批，疗效显著。 脑转移：优先选择颅内疗效高的药物，如奥希替尼、专门针对脑转移的佐利替尼等。 2. ALK融合（“钻石突变”）：一线治疗已进入“二代/三代优先”时代。阿来替尼、洛拉替尼、恩沙替尼、布格替尼等药物，不仅全身疗效好，控制脑转移的能力也极强。国产新药如伊鲁阿克等也为患者提供了更多选择。 3. 其他罕见靶点：得益于精准检测和药物研发，过去无药可用的罕见靶点如今已实现“精准全覆盖”： ROS1融合：克唑替尼、恩曲替尼是经典选择，新药瑞普替尼、他雷替尼等展现了更好潜力。 MET ex14跳跃突变：赛沃替尼、谷美替尼、特泊替尼、卡马替尼等药物可用。 RET融合：普拉替尼、塞普替尼疗效明确。 KRAS G12C突变：从“不可成药”变为“可成药”，氟泽雷塞、格索雷塞等药物带来了突破。 BRAF V600E突变：采用达拉非尼+曲美替尼的联合靶向方案。 HER2突变：德曲妥珠单抗（T-DXd，ADC药物） 改变了治疗格局，国产药物瑞康曲妥珠单抗等也在崛起。 NTRK融合：拉罗替尼、恩曲替尼是“广谱”抗癌药，疗效显著。（二） 对于“驱动基因阴性”患者：免疫治疗为核心的战略 这类患者没有靶向药可用，免疫治疗是核心。 1. 非鳞状非小细胞肺癌： PD-L1高表达（≥50%）：可优先考虑单药免疫治疗，如帕博利珠单抗、阿替利珠单抗。新型双特异性抗体依沃西单抗也显示出潜力。 PD-L1低表达或阴性：标准方案是 “化疗+免疫”联合，常用培美曲塞/铂类+PD-1抑制剂（如信迪利单抗、替雷利珠单抗、卡瑞利珠单抗等）。在此基础上，联合抗血管生成药物（贝伐珠单抗或其生物类似物） 的“四药方案”可用于特定人群，以增强疗效。 2. 鳞状非小细胞肺癌：一线标准治疗同样是 “化疗（紫杉类）+免疫”联合。可选免疫药物众多，包括帕博利珠单抗及多种国产PD-1抑制剂（如替雷利珠单抗、信迪利珠单抗、舒格利单抗等）。二线治疗可选择多西他赛化疗，或换用未在一线使用过的免疫药物。（三） 对于“广泛期小细胞肺癌”：免疫治疗带来生存突破 小细胞肺癌恶性程度高，易转移。过去依赖化疗，生存期短。现在，化疗联合免疫（PD-L1/PD-1抑制剂） 已成为一线标准，显著延长了生存期。 全球选择：阿替利珠单抗、度伐利尤单抗。 国内选择：斯鲁利单抗、阿得贝利单抗。 2026新突破：新型四药联合方案 “贝莫苏拜单抗（PD-1）+安罗替尼（抗血管）+化疗” 显示出更优的疗效，为患者带来新希望。 复发后治疗：可选择新型化疗药芦比替丁或拓扑替康。 四、 进阶认知：掌握这些策略，治疗更游刃有余 除了核心的药物治疗方案，以下这些进阶策略和理念，能帮助患者更好地管理疾病，实现更优的长期生存。 1. 维持治疗：巩固胜利果实在完成4-6个周期的初始化疗联合免疫/靶向治疗后，如果病情稳定或有效，不应立即停止所有治疗。采用维持治疗可以延长疗效，延缓复发。常用策略包括：继续使用单药免疫治疗、培美曲塞（非鳞癌）或贝伐珠单抗等进行维持。 2. 抗血管生成治疗：切断肿瘤“粮草”肿瘤生长需要新生血管供应养分。贝伐珠单抗等药物可以抑制血管生成，联合化疗或免疫治疗能起到“1+1>2”的效果。国产小分子抗血管药安罗替尼也在三线治疗及小细胞肺癌中占有重要地位。 3. 寡转移与局部治疗：追求“临床治愈”可能如果转移灶数量非常有限（通常≤3-5个），称为“寡转移”。此时，在有效的全身治疗（靶向/免疫）基础上，积极对所有病灶（原发灶和转移灶）进行局部根治性治疗（如手术切除、立体定向放疗SBRT/SRS），有望实现长期无进展生存，甚至达到“临床治愈”的效果。 4. 特殊转移灶的管理：关注脑与骨 脑转移：不再是晚期肺癌的“绝境”。应优先选用入脑能力强的靶向药（如奥希替尼、洛拉替尼）。局部治疗上，立体定向放射外科（SRS） 精准、副作用小，已逐渐替代全脑放疗（WBRT）成为首选，以更好地保护认知功能。 骨转移：目标是预防骨相关事件（如病理性骨折、脊髓压迫）。除了针对肺癌本身的治疗，需常规使用骨改良药物，如地舒单抗或双膦酸盐，并酌情对承重骨进行局部放疗。 5. 支持治疗与全程管理：治疗的“护航舰”晚期肺癌的治疗是场持久战，全程管理至关重要： 症状控制：规范使用止痛药（遵循WHO三阶梯原则）、处理呼吸困难、管理血栓等，提升生活质量。 副作用管理：尤其是免疫治疗相关不良反应（irAEs），如肺炎、肝炎、心肌炎等，需密切监测、及时处理。 规律随访：治疗期间通常每6周到3个月复查一次，评估疗效，及时调整方案。 肺癌虽凶险，但医学的进步已为我们提供了前所未有的武器库。从被动应对到主动精准打击，从“一刀切”到“一人一策”，Ⅳ期肺癌的治疗正在不断改写“绝症”的定义。关键在于：及时进行全面的病理和分子检测，明确自身的“基因身份证”，并在专业医生指导下，选择最适合的个体化治疗方案，并坚持科学的全程管理。 希望这份2026版的用药指南，能为您照亮前行的道路。抗癌路上，你从不孤单。 你怎么看？关于肺癌治疗，你还有哪些疑问或经验分享？欢迎在评论区留下你的观点，让我们共同交流学习。如果觉得这份指南有用，请点赞+在看，支持我们持续创作更多有价值的科普内容！ 注：【癌友交流圈】目前有肺癌、肝癌、肾癌、胃癌、 肠癌、胰腺癌、妇瘤、泌尿肿瘤、血液肿瘤......等几乎涵盖所有癌种的临床试验 正在招募患者！扫描下方二维码 添加医学助理一对一咨询！ 癌友交流圈与您同行，共创健康未来。 参与临床试验，获取国际前沿新药 免费使用机会！ 更有一线专家团队为您的治疗 保驾护航！ end 全国癌症病友交流群，为您提供全方位的支持与交流平台: 具体包括： 呼吸系统肺癌病友交流群：小细胞肺癌，非小细胞肺癌（肺腺癌、肺鳞癌）... 消化系统癌症病友群：胃癌、肠癌、肝癌、胆管癌、胰腺癌、胆囊癌、食管癌、贲门癌... 妇科癌症病友群：乳腺癌、宫颈癌、卵巢癌、外阴癌、子宫内膜癌、输卵管癌... 泌尿系统癌症病友群：肾癌、前列腺癌、膀胱癌、尿路上皮癌、睾丸癌。阴茎癌... 头颈癌病友群：鼻咽癌、甲状腺癌，舌癌、口腔癌、胶质瘤... 血液癌病友群：淋巴瘤、白血病交流群... 罕见病病友群：胸腺瘤、平滑肌瘤，恶性脂肪瘤、黑色素瘤…… end 您的赞+在看+分享是我更新的动力！ 也能帮到更多病友，积极关注、分享能积福接好运哦！ 愿每个人都能早日康复！ 分享 收藏 点赞 在看

本次选取Mingkun Liu, Tong Xia, Qianqian Xu, Yanfeng Liu*团队2025年发表于医学顶刊Radiation Oncology上的一篇权威计量文献学论文Research trends of selective internal radiation therapy for liver cancer: a bibliometric analysis肝癌选择性内放射治疗的研究趋势：文献计量分析。该文献同时整合CiteSpace、VOSviewer和R-Bibliometric包和在线平台等多种工具，实现了多维度数据的交叉验证与深度挖掘，提升了文献计量分析的全面性与可靠性，为管理学领域的大样本文献分析提供了技术参考。构建了“四维一体”的医学领域文献计量分析范式，为跨学科（尤其是医学与管理学交叉）的文献计量研究提供了可借鉴的理论框架，丰富了科研管理领域的方法论体系。 1.文献基本信息 •作者：Mingkun Liu, Tong Xia, Qianqian Xu, Yanfeng Liu* •发表年份：2025 •论文标题：Research trends of selective internal radiation therapy for liver cancer: a bibliometric analysis •文献类型：研究论文（RESEARCH） •期刊名称：Radiation Oncology •卷号：20 •期号：109 •起止页码：Page 1-16 •DOI号：https://doi.org/10.1186/s13014-025-02690-z •是否SCI/SSCI：SCI（Radiation Oncology为SCI收录期刊） 2.核心问题、技术瓶颈与研究目标 核心问题 肝癌选择性内放射治疗（SIRT）作为肝癌局部治疗的重要手段，近年来相关研究快速增长，但缺乏对该领域研究现状、热点方向及发展趋势的系统梳理与全面解析。 技术瓶颈 此前未通过多维度、大样本的文献计量分析，整合多工具交叉验证，系统揭示SIRT领域的学术产出分布、合作网络特征、研究热点演化及未来研究方向。 研究目标 基于1994-2024年的学术文献，通过bibliometric 分析与可视化技术，全面描述SIRT在肝癌治疗领域的研究现状、核心热点、合作格局及发展趋势，为该领域的科研资源分配、研究方向选择提供参考。 3.基础理论及适用性 基础理论 文献计量学理论（Bibliometrics Theory）：通过数学、统计与计算机技术，分析文献的数量特征、分布规律、引用关系及演化趋势，揭示学科领域的发展动态与结构特征。 使用理由及适用性 •理由：SIRT领域相关文献已积累一定规模（2046篇），需通过系统化工具提炼隐藏在海量文献中的学术规律，文献计量学是实现这一目标的核心理论与方法支撑。 •适用性：该理论适用于对特定领域长期积累的学术文献进行宏观梳理，能够客观呈现研究产出、合作网络、热点主题等关键信息，与本研究“全面解析SIRT研究趋势”的目标高度契合。 4.理论构想、概念模型与变量（含量表） 理论构想 通过整合“学术产出-合作网络-知识关联-热点演化”四维分析框架，系统解析SIRT领域的发展脉络：学术产出维度反映领域发展规模与速度；合作网络维度揭示国家、机构、作者间的协作模式；知识关联维度通过共被引、关键词共现挖掘核心理论基础；热点演化维度通过引用爆发分析识别新兴方向。 概念模型 本研究为文献计量分析，无明确概念模型图，核心分析框架为上述四维结构。 研究假设 无明确研究假设（文献计量类描述性研究）。 变量与量表 •无IV（自变量）、DV（因变量）、调节变量、中介变量及控制变量（非因果关系研究）。 •无特定量表，核心分析指标为文献计量学通用指标（出版物数量、引用量、H指数、合作网络密度、关键词共现频率、citation burst强度等）。 5.研究方法与研究设计 整体研究思路 1.问题提出：SIRT在肝癌治疗中受关注度提升，但缺乏系统的领域梳理，需通过文献计量分析填补空白； 2.数据准备：确定检索策略，从WOS核心合集获取文献并进行筛选； 3.多维分析：采用多工具对文献的学术产出、合作网络、期刊分布、知识关联、关键词特征进行分析； 4.结果可视化：通过图表呈现分析结果； 5.讨论与结论：基于结果总结研究现状、热点及未来趋势。 研究设计类型 横断面文献计量分析（Cross-sectional Bibliometric Analysis），整合定量统计与可视化技术。 6.数据/样本来源 数据获取方式 时间：2024年7月15日，在Web of Science（WOS）核心合集（数据来源：Science Citation Index Expanded）进行系统检索。 主要检索词: (“Liver Neoplasm*” OR “Hepatoma” OR “Liver Cancer*” OR “Hepatic Cancer*” OR “Hepatocellular Cancer*” OR “Hepatocellular Carcinoma*” OR “HCC” OR “cholangiocarcinoma*” OR “intrahepatic cholangiocarcinoma*” OR “ICC” OR “Hepatic metasta*” OR “Liver metasta*” OR “metastatic liver cancer” OR “Hepatoblastoma*”) (Topic) and (“selective internal radiotherap*” OR “SIRT” OR “Transarterial radioembolization” OR “radioembolization” OR “TARE” OR “Yttrium” OR “Yttrium*90” OR “Y*90” OR “iodin*131” OR “I*131”) (Title).  抽样方法 主题与标题组合检索法，基于预设关键词进行全面检索，无随机抽样。 样本规模 最终纳入2046篇文献（含1124篇论文、159篇综述及其他类型文献）。 选择标准与特征 •纳入标准：1994年1月1日-2024年5月31日发表；英文文献；主题涉及肝癌相关术语（如Liver Neoplasm、Hepatocellular Carcinoma等）；标题涉及SIRT相关术语（如selective internal radiotherap*、Yttrium-90等）。 •排除标准：撤稿文献（n=1）、预印本（early access，n=6）、非英文文献（n=32，含德语19篇、西班牙语8篇、法语5篇）。 •样本特征：来自58个国家/地区，涵盖肝癌SIRT治疗的基础研究、临床研究、综述等多种类型，时间跨度30年，能全面反映领域发展历程。 7.方法与技术 关键软件工具 •文献计量分析工具：CiteSpace（6.3.R1）、VOSviewer（1.6.20）、R软件Bibliometrix包（4.4.0）、在线分析平台（bibliometric.com） •统计分析工具：IBM SPSS Statistics 25 核心技术 •合作网络分析技术（国家/地区、作者、机构合作关系构建与可视化） •共被引分析技术（参考文献关联挖掘，识别核心知识节点） •关键词分析技术（共现分析、时间序列分析、citation burst分析） •期刊双图叠加技术（揭示引用与被引期刊的学科分布关联） •统计检验技术（正态性检验、差异显著性检验） 8.分析流程 1).检索策略制定：确定肝癌与SIRT相关的检索关键词组合，限定检索范围（时间、数据库、语言）； 2).文献初检与筛选：通过WOS检索得到2085篇文献，经排除撤稿、预印本、非英文文献后，最终获得2046篇有效样本； 3).数据提取与预处理：从样本中提取作者、机构、国家、关键词、参考文献、引用量等核心字段，规范数据格式； 4).分维度分析： ￮学术产出分析：使用Bibliometrix包和SPSS统计出版物数量、引用量、H指数的年度变化及国家/地区、机构、作者的分布特征； ￮合作网络分析：使用VOSviewer和在线平台构建国家、作者、机构合作网络； ￮期刊与引用分析：使用CiteSpace和Bibliometrix包分析期刊分布、高被引文献特征； ￮知识关联分析：使用CiteSpace进行共被引聚类分析； ￮关键词分析：使用VOSviewer和CiteSpace进行关键词共现、时间序列及citation burst分析； 5).结果可视化：生成图表（合作网络图、趋势图、聚类图等）； 6).结果解读与讨论：基于可视化结果总结领域现状、热点及趋势。 9.数据分析方法 统计方法 •数据分布检验：Shapiro-Wilk检验（正态性）、Levene检验（方差齐性）； •差异检验：Student’s t检验/Welch’s t检验（正态分布、方差齐性/不齐性数据）、Mann-Whitney U检验（非正态分布数据）； •显著性水平：p<0.05。 有效性验证手段 •多工具交叉验证：不同文献计量工具（CiteSpace、VOSviewer、Bibliometrix）对同一指标的分析结果相互印证； •严格的检索与筛选流程：明确纳入排除标准，减少样本偏差； •标准化分析流程：遵循文献计量学研究规范，确保分析过程可重复。 性能评价指标 •产出类指标：年度出版物数量、国家/机构/作者发表量、期刊发表量； •影响力指标：总引用量、平均引用量、H指数、citation burst强度； •网络类指标：合作网络节点度数、网络密度； •关联类指标：关键词共现频率、共被引聚类规模。 10.核心发现 1).领域发展趋势：SIRT相关出版物数量自2005年起进入快速增长期，2018年后引用量呈爆发式增长（2021年引用量达4432次），表明该领域学术关注度持续提升； 2).地域与机构格局：美国在该领域占据主导地位（34.4%发表量），欧美国家形成紧密合作网络，西北大学（美国）是发表量最高的机构（7.6%）； 3).核心研究热点：共被引分析识别“预测剂量学”“阿替利珠单抗”为当前核心焦点，高频关键词集中于“经动脉放射性栓塞”“Y90微球”“肝细胞癌”； 4).新兴研究方向：近期引用爆发关键词包括“肺分流分数”“肿瘤剂量”“放射区段切除术”“钬-166”等，2020年后新增多个爆发性主题； 5).未来关键方向：个性化剂量学优化、SIRT与免疫治疗联合应用、新型放射性药物研发是核心趋势，放射区段切除术有望成为肝癌重要治疗方式。 11.研究结果 定量结果 1).产出规模：1994-2004年每年发表量1-6篇，2005年后年均增长率11.75%，2024年（不完全统计）仍保持增长态势； 2).地域分布：美国（703篇）、德国（204篇）、意大利（121篇）位列发表量前三，中国发表69篇（3.4%）； 3).影响力差异：发达国家平均引用量（25.6）显著高于发展中国家（12.5）（p=0.03）；英国（36.6）、西班牙（33.5）、法国（30.2）的平均引用量居前； 4).期刊特征：Journal of Vascular and Interventional Radiology发表量最高（184篇，9.0%），H指数44；4种期刊影响因子超10（Journal of Clinical Oncology 42.1、Hepatology 12.9等）； 5).聚类与爆发：共被引分析形成18个聚类，最大聚类“预测剂量学”含145个节点；25个高爆发术语中，10个当前处于爆发期，6个于2020年及以后出现。 定性结论 1).SIRT已从非常规治疗手段发展为肝癌多学科治疗的重要组成部分，适用范围覆盖肝细胞癌、肝内胆管癌、结直肠癌肝转移等多种肝癌类型； 2).领域研究呈现“临床导向”特征，核心研究集中于治疗效果、安全性、剂量优化等临床关键问题； 3).剂量学模型持续迭代，从传统体表面积模型向个性化多室模型、体素剂量学模型演进； 4).学术合作呈现“欧美主导、区域联动”特征，核心作者与机构引领领域发展。 12.辅助结果 1).核心作者：Riad Salem（美国）发表171篇，总引用11538次，H指数60，是领域领军学者，其研究奠定了SIRT治疗肝癌的安全性与有效性基础； 2).高被引文献：前10高被引文献均为Y90微球相关研究，含4篇Salem团队成果，涵盖临床试验、指南、对比研究等类型； 3).学科关联：SIRT研究集中于“医学、临床”学科，引用主要来自“健康、护理、医学”（z=6.3，F=5560）和“分子、生物学、遗传学”（z=2.2，F=2136）领域； 4).剂量学发展：体表面积模型因局限性被临床指南弃用，多室模型（分区模型）获广泛认可，体素剂量学模型展现出精准优势但仍需优化。 13.最终结论 SIRT作为肝癌局部治疗手段具有广阔应用前景，相关研究持续活跃；放射区段切除术可能成为未来肝癌治疗的重要方式；个性化剂量学优化、SIRT与免疫治疗的联合应用、新型放射性药物（如钬-166）的研发是该领域未来研究的核心方向，将推动SIRT在肝癌治疗中的进一步普及与疗效提升。 14.对管理学领域的具体贡献 理论创新 构建了“四维一体”的医学领域文献计量分析范式，为跨学科（尤其是医学与管理学交叉）的文献计量研究提供了可借鉴的理论框架，丰富了科研管理领域的方法论体系。 技术突破 整合CiteSpace、VOSviewer、R包等多种工具，实现了多维度数据的交叉验证与深度挖掘，提升了文献计量分析的全面性与可靠性，为管理学领域的大样本文献分析提供了技术参考。 方法改进 将统计检验（如差异显著性分析）融入文献计量研究，增强了结果的科学性与说服力，突破了传统文献计量仅侧重描述性分析的局限。 应用拓展 为科研管理实践提供了实证支持：帮助科研机构识别领域核心团队与合作机会，为基金资助机构制定科研战略、分配资源提供数据依据，也为学者选择研究方向与合作对象提供参考，体现了文献计量学在科研管理中的应用价值。 15.综述中值得重点讨论的亮点 开创性 首次对肝癌SIRT治疗领域进行30年跨度的全面文献计量分析，系统揭示了该领域的发展脉络、合作格局与热点演化，填补了该领域缺乏宏观梳理的空白。 方法学亮点 多工具整合与多维度分析相结合，通过交叉验证提升结果可靠性，其文献计量研究流程与方法对其他领域的综述研究具有普适性借鉴意义。 未来启示明确 清晰界定了SIRT领域的三大核心未来方向，为相关科研人员、机构及政策制定者提供了明确的决策依据，具有重要的实践指导价值。 局限性 1.数据来源局限：仅依赖WOS核心合集，未纳入PubMed、Scopus等数据库，可能遗漏部分文献； 2.语言偏差：排除非英文文献，可能低估非英语国家的研究贡献； 3.未涉及文献质量评估：仅基于发表量、引用量等定量指标，未考虑研究设计、证据等级等质量因素。 16. Figure和Table核心内容概述 编号 类型 标题 核心内容 Table 1 表格 Country production rank 展示各国发表量、占比、单国/多国合作发表数、总引用量、平均引用量，美国以703篇（34.4%）居首 Table 2 表格 Comparison of scientific production and influence between developed countries and developing countries 对比发达国家与发展中国家的发表数、引用数、平均引用量，揭示发达国家平均引用量显著更高（p=0.03） Table 3 表格 Institution production rank 列出发表量前十的机构，美国西北大学（156篇）、西班牙纳瓦拉大学（102篇）位列前二 Table 4 表格 Author production rank 展示发表量前五的作者及核心指标，Riad Salem（171篇，H指数60）为领域核心 Table 5 表格 The top 10 journals of publications 列出发表量前十的期刊，含影响因子、总引用量、H指数，Journal of Vascular and Interventional Radiology领先 Table 6 表格 The top 10 cited references 展示前10高被引文献，含作者、期刊、年份、类型、DOI及引用量，多为Y90微球相关临床研究与指南 Fig. 1 图表 Identification and selection of records 文献筛选流程图，呈现从初检2085篇到最终纳入2046篇的全过程 Fig. 2 图表 The number of publications, citations and H-index about selective internal radiotherapy for liver cancer per year from 1994 to 2024 1994-2024年年度发表量、引用量、H指数变化趋势图，体现2005年后的增长态势 Fig. 3 图表 （A）The time-based distribution of publications on SIRT for liver cancer among the top 10 countries; （B）Distribution and collaboration network of countries/regions（online platform）; （C）Distribution and collaboration network of countries/regions（VOSviewer） A为顶级10国发表量时间分布；B、C为国家/地区合作网络可视化，展现欧美紧密合作格局 Fig. 4 图表 （A）Distribution and collaboration network of universities /institutions; （B）Dynamics and trends of universities and institutions over time; （C）Top 20 Institutions with the strongest citation bursts; （D）Distribution and collaboration network of authors; （E）Authors’ Production over Time 机构与作者的合作网络、时间动态、引用爆发及年度发表量分析，凸显核心机构与作者的引领作用 Fig. 5 图表 The dual-map overlay of journals 期刊双图叠加图，左侧为引用期刊（新兴研究），右侧为被引期刊（基础研究），揭示学科分布关联 Fig. 6 图表 （A）The map of co-citation references; （B）Dependency Relationship of co-citation reference clusters; （C）Timeline distribution of co-citation reference clusters; （D）Top 30 references with the strongest citation bursts 共被引参考文献图谱、聚类依赖关系、时间线分布及高爆发引用文献，识别核心知识节点与新兴方向 Fig. 7 图表 （A）The network map of top 70 keywords with 4 clusters; （B）The density view of the map of keywords; （C）The time view of the map of keywords; （D）Top 25 terms with the strongest citation bursts 关键词共现网络（4个聚类）、密度图、时间视图及高爆发术语，揭示研究热点与演化趋势 17.个人评价 方法严谨性 高。该研究遵循严格的文献检索与筛选流程，明确纳入排除标准；整合多种主流文献计量工具与统计方法，实现交叉验证；统计检验规范，显著性水平明确，符合文献计量研究的严谨性要求，结果可信度高。 逻辑完备性 高。研究从问题提出（领域缺乏系统梳理）到数据准备、多维分析、结果呈现，再到讨论与结论，逻辑链条完整且层层递进；每个分析环节均有明确的研究目的与技术支撑，分析结果与研究目标高度契合，逻辑闭环清晰。 结论可靠性 高。基于2046篇大样本文献，覆盖30年时间跨度与58个国家/地区，样本代表性强；通过多维度、多工具分析得出结论，结论与数据高度一致；同时客观指出研究局限性，增强了结论的客观性与严谨性。 18.疑问与不足之处 疑问 1).为何未将PubMed、Scopus等主流数据库纳入数据来源？仅依赖WOS核心合集是否会导致关键文献遗漏？ 2).关键词分析中未提及术语规范化处理（如同义词合并），如何避免因术语表述差异导致的共现分析偏差？ 3).对于“放射区段切除术”等新兴方向，未深入分析其成为热点的临床需求驱动因素，仅基于引用数据判断是否足够全面？ 不足之处 1).数据来源单一：仅采用WOS核心合集，未整合其他数据库，样本代表性可能受影响； 2).语言偏差：排除非英文文献，可能低估中国、日本等非英语国家的研究贡献； 3).质量评估缺失：未对文献的研究设计、方法学质量、证据等级进行评估，仅基于定量指标判断研究价值存在局限性； 4).机制分析不足：仅通过文献计量指标识别热点与趋势，未结合具体研究内容探讨其内在发展机制与临床应用场景。 19.启发 1).方法学借鉴：文献计量学的“四维一体”分析框架可应用于“直播电商消费者参与”等管理学领域的综述研究，系统梳理该领域的研究现状、热点与趋势； 2).多工具整合：在进行大样本文献分析时，整合CiteSpace、VOSviewer等工具，结合统计检验，可提升分析的全面性与科学性； 3).动态趋势捕捉：通过年度发表量、citation burst等指标，可识别领域的新兴研究方向，为后续研究选题提供依据； 4).合作网络分析：在管理学研究中，可通过分析作者、机构、国家的合作网络，识别领域核心团队与合作模式，为学术合作搭建与资源分配提供参考； 5).跨学科应用：文献计量学方法具有跨学科普适性，可作为连接医学、管理学等不同领域的研究工具，推动跨学科研究的开展。 20.代表性参考文献（APA7格式） 1.Salem, R., Lewandowski, R. J., Mulcahy, M. F., Riaz, A., Ryu, R. K., Ibrahim, S., & Abecassis, M. (2010). Radioembolization for hepatocellular carcinoma using Yttrium-90 microspheres: A comprehensive report of long-term outcomes. Gastroenterology, 138(1), 52–64. https://doi.org/10.1053/j.gastro.2009.09.006 2.Kennedy, A., Nag, S., Salem, R., Murthy, R., McEwan, A. J., Nutting, C., & Radioembolization Brachytherapy Oncology Consortium. (2007). Recommendations for radioembolization of hepatic malignancies using yttrium-90 microsphere brachytherapy: A consensus panel report from the radioembolization brachytherapy oncology consortium. International Journal of Radiation Oncology Biology Physics, 68(1), 13–23. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2006.11.060 3.Salem, R., & Thurston, K. G. (2006). Radioembolization with 90Yttrium microspheres: A state-of-the-art brachytherapy treatment for primary and secondary liver malignancies. Journal of Vascular and Interventional Radiology, 17(8), 1251–1278. https://doi.org/10.1097/01.RVI.0000233785.75257.9A 4.Chow, P. K. H., Gandhi, M., Tan, S.-B., Khin, M. W., Khasbazar, A., Ong, J., & SIRveNIB Investigators. (2018). SIRveNIB: Selective internal radiation therapy versus Sorafenib in Asia-Pacific patients with hepatocellular carcinoma. Journal of Clinical Oncology, 36(19), 1913–1920. https://doi.org/10.1200/JCO.2018.77.4118 5.Garin, E., Tselikas, L., Guiu, B., Chalaye, J., Edeline, J., de Baere, T., & DOSISPHERE-01 Investigators. (2021). Personalised versus standard dosimetry approach of selective internal radiation therapy in patients with locally advanced hepatocellular carcinoma (DOSISPHERE-01): A randomised, multicentre, open-label phase 2 trial. Lancet Gastroenterology & Hepatology, 6(1), 17–29. https://doi.org/10.1016/S2468-1253(20)30347-9 6.Lewandowski, R. J., Gabr, A., Abouchaleh, N., Ali, R., Al Asadi, A., Mora, R. A., & Mulcahy, M. F. (2018). Radiation segmentectomy: Potential curative therapy for early hepatocellular carcinoma. Radiology, 287(3), 1050–1058. https://doi.org/10.1148/radiol.2018172695 7.Reig, M., Forner, A., Rimola, J., Ferrer-Fàbrega, J., Burrel, M., Garcia-Criado, A., & BCLC Group. (2022). BCLC strategy for prognosis prediction and treatment recommendation: The 2022 update. Journal of Hepatology, 76(3), 681–693. https://doi.org/10.1016/j.jhep.2021.11.013 8.Finn, R. S., Qin, S. K., Ikeda, M., Galle, P. R., Ducreux, M., Kim, T. Y., & IMbrave150 Investigators. (2020). Atezolizumab plus bevacizumab in unresectable hepatocellular carcinoma. New England Journal of Medicine, 382(20), 1894–1905. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1915745 9.Sangro, B., Iñarrairaegui, M., & Bilbao, J. I. (2012). Radioembolization for hepatocellular carcinoma. Journal of Hepatology, 56(2), 464–473. https://doi.org/10.1016/j.jhep.2011.09.027 10.Liu, M., Xia, T., Xu, Q., & Liu, Y. (2025). Research trends of selective internal radiation therapy for liver cancer: A bibliometric analysis. Radiation Oncology, 20(109), 1–16. https://doi.org/10.1186/s13014-025-02690-z