论
著
作者:冮筱毓1,那方谏2,孙奕舸1,郝俊丽1,赵夙雅1,王艺铮1,杨欣瑞1,赵明芳1
单位:1中国医科大学附属第一医院肿瘤内科,2中国医科大学网络信息中心
通信作者:赵明芳
基金项目:国家重点研发计划 (2023YFC2508602) ; 辽宁省重点研发计划(2024021001-JH2/1025); 国家自然科学基金面上项目(82373413) ;辽宁省社会科学规划基金(L21BGL059)
文章来源:协和医学杂志, 2026,17(3):677-688.
非小细胞肺癌(NSCLC)是全球癌症发病率与死亡率较高的恶性肿瘤之一[1]。近年来,分子分型与靶向药物的研发推动了部分驱动基因阳性NSCLC亚群的治疗范式转变[2]。KRAS G12C作为NSCLC中具有代表性的可靶向KRAS亚型,其位点特异性为药物研发提供了结构基础,使KRAS靶点在临床首次实现了可行的精准干预路径[3]。
以索托拉西布(Sotorasib)、阿达格拉西布(Adagrasib)为代表的第一代KRAS G12C抑制剂(KRAS G12Ci)已被证实在KRAS G12C突变晚期或转移性NSCLC治疗中具有显著的临床抗肿瘤活性[4]。同时,越来越多的新一代G12Ci相继投入临床应用,并积累了大量单臂试验和单队列研究证据。然而,不同研究在人群构成、随访成熟度与评估方式等方面存在差异,导致关键结局呈较明显的跨研究分布特征[5]。因此,临床亟需明确G12Ci单药的治疗效果、毒副作用和安全性等确切证据。
此外,KRAS G12C突变型NSCLC常伴随KEAP1、STK11、TP53等共突变,可能影响G12Ci的疗效,肿瘤免疫表型亦可能调节其治疗响应[6-7]。然而,现有分层证据存在报告不统一、结论分散等情况。本研究拟在统一人群与推荐剂量框架下,通过单臂Meta分析系统量化G12Ci单药用于晚期经治KRAS G12C突变NSCLC的疗效与安全性,并探索共突变以及程序性死亡配体1(PD-L1)表达水平的疗效分层信号,以期为分层研究设计及治疗策略优化提供证据基础。
1 文献检索
1.1
数据来源及检索策略
系统检索PubMed、Embase、Cochrane Library、Web of Science、Scopus数据库,检索时间为建库至2025年9月30日。检索时采取结合关键词和相关主题词的策略,围绕“KRAS G12C”“NSCLC”“KRAS G12C抑制剂”“临床试验/单臂试验”等核心概念,采用布尔逻辑进行精准组合,构建全面且有效的检索式。
基础检索式=(“KRAS G12C” OR “G12C muta-tion”) AND(“non-small cell lung cancer” OR “NSCLC”) AND(“KRAS G12C inhibitor”)AND(“clinical trial” OR “single-arm trial”)。
为获取未正式发表或最新更新数据,本研究补充检索了ClinicalTrials.gov及主要国际会议摘要,包括美国癌症研究协会年会、美国临床肿瘤学会年会、欧洲肿瘤内科学会年会、欧洲肺癌大会及世界肺癌大会。同时,本研究亦追溯了纳入研究以及相关综述和荟萃分析的参考文献,以减少遗漏。
1.2
纳入与排除标准
纳入标准:
1
研究类型为前瞻性介入性临床试验,包括随机对照试验和单臂试验;
2
研究对象为确诊KRAS G12C突变的ⅢB~Ⅳ期或晚期经治NSCLC患者;
3
患者接受KRAS G12i单药治疗;
4
单药治疗队列/臂至少报告1项可提取结局,包括客观缓解率(ORR)、疾病控制率(DCR)、中位无进展生存期(mPFS)、中位总生存期(mOS)、任何级别和≥3级的治疗相关不良事件(TRAE)发生率;
5
单药治疗队列/臂中符合条件患者样本量≥10例。
排除标准:
1
文献类型为综述、系统评价、荟萃分析、社论、来信,文献仅包含试验方案或仅为进行中或招募中且无结果的注册记录;
2
干预手段为非选择性共价KRAS G12Ci单药治疗,或研究中符合条件的单药治疗队列数据无法独立提取;
3
未报告相关疗效或安全性结局,或数值信息不足以进行定量提取;
4
非英文文献;
5
同一研究队列的重复或重叠报告。
1.3
文献数据提取与质量评价
数据提取与质量评价由2名研究者独立完成,出现分歧时共同讨论,必要时由第3名研究者仲裁。提取的信息包括基本信息(研究名称/注册号、发表年份、研究设计)、队列与治疗信息(样本量、中位年龄、性别分布、既往中位治疗线数、治疗线数设定、药物与剂量和既往是否接受KRAS G12Ci、疗效评估方式与标准、中位随访时间、报告中治疗结局和相应结局数据)。
采用2种工具评价纳入研究质量。对纳入的非随机化单臂临床试验,采用非随机研究方法学指数工具(MINORS)进行质量评估。MINORS针对无对照组的研究设置8个条目,评估内容包括研究设计、研究目标、随访比例以及终点指标合理性等,每个条目评分0~2分,总分为16分。参照MINORS评分标准,本研究将非比较性研究的偏倚风险预设为低偏倚风险(15~16分)、中等偏倚风险(9~14分)和高偏倚风险(≤8分)。针对随机对照试验,采用Cochrane偏倚风险评估工具2.0版(RoB 2)对随机化过程、干预措施偏离、缺失数据、结局测量和选择性报告5个领域进行评估,将研究分为低偏倚风险、存在一定偏倚风险以及高偏倚风险3类。
预设剂量层级与队列选择:为提高可比性并反映可用剂量,定量合并优先提取NSCLC人群在推荐Ⅱ期剂量(RP2D)下的单药疗效与安全性数据;若同一研究同时报告剂量递增与扩展/RP2D队列,则仅将RP2D队列纳入定量合并分析。若研究未报告可提取的NSCLC-RP2D结果或仅报告既往采用G12Ci治疗的队列,则该研究符合纳入标准但不进入合并分析,仅用于描述性汇总。主合并分析限定为G12Ci初治的NSCLC单药RP2D(或等同剂量)队列。
将KRAS G12Ci定义为可与KRAS G12C位点形成共价结合,且以将蛋白锁定于鸟苷二磷酸(GDP)结合的失活构象(GDP-OFF)为主要机制的选择性抑制剂;排除非共价抑制剂、主要靶向鸟苷三磷酸(GTP)结合的活化构象或ON/OFF双态抑制剂、非选择性泛KRAS/泛RAS抑制剂与三复合体抑制剂。
1.4
统计学处理
单臂Meta分析中,主要结局指标为ORR和mPFS,次要结局指标包括DCR、OS、任何级别TRAE和≥3级TRAE的发生率。通过R软件(版本4.4.2)的Meta包进行统计学分析。研究间异质性采用Cochran's Q检验和I2统计量进行评估。鉴于预期存在临床与方法学异质性,随机效应模型被预先设定为主分析模型;同时,报告固定效应模型结果作为敏感性分析,用于评估合并结果的稳健性。
对于ORR、DCR、任何级别TRAE和≥3级TRAE等结局,采用logit变换结合逆方差加权法进行合并估计,计算合并比例及其95% CI。对于中位生存时间(mPFS、mOS),将各研究报告的中位数及其95% CI转换至对数尺度,采用逆方差加权法合并。合并估计完成后,通过指数反变换恢复至原始尺度用于展示与解释。
为探索KRAS G12Ci疗效的潜在影响因素,针对特定基因共突变状态以及PD-L1表达分层,采用合并的OR值及其95% CI评估不同亚组间的相对疗效差异。发表偏倚通过漏斗图进行目视评估,结果稳健性通过逐一剔除研究的敏感性分析进行检验。所有统计检验均为双侧检验,以P<0.05为差异具有统计学意义。
2 结果
2.1
文献检索与筛选流程
初步检索共识别数据库文献1884篇,并基于会议摘要与手动检索补充293篇。去除重复记录后,剩余1247篇进入题录筛选;经标题/摘要筛选后,共58篇进行全文评估;最终纳入定量合并分析的独立研究队列共11篇。单臂Meta分析的文献检索与筛选流程见图1。
图1 单臂Meta分析文献检索与筛选的PRISMA流程图
G12Ci:G12C抑制剂;PRISMA:系统评价和荟萃分析优先报告条目;*若同一临床试验或同一研究队列存在多篇报告(全文和/或会议摘要)时,按“独立研究队列”仅计数1次
疗效与生存结局优先采用随访最新报告;若同一随访时间存在多篇报告,则优先选择结局信息报告充分者;若最新报告未提供生物标志物分层结果,则从同队列既往全文中补充提取缺失的生物标志物数据(不重复计数),各队列主要结局与探索性信息来源对应关系见附录1[8-18]。此外,对于采用RP2D且符合纳入范围,但未能报告NSCLC疗效和/或安全性定量数据的研究,对其进行叙述性总结,见附录2[19-22]。
2.2
纳入研究的基本特征与质量评价
本单臂Meta分析共纳入11个独立研究队列[8-18],涉及多种KRAS G12Ci单药,包括Sotorasib、Adagrasib、氟泽雷塞(Fulzerasib)、Divarasib、格索雷塞(Garsorasib)、戈来雷塞(Glecirasib)以及索西美雷塞(Sosimerasib)。研究以Ⅰ/Ⅱ期单臂试验为主,并包含Ⅲ期随机对照试验的单药治疗队列。所有纳入队列均为未接受过KRAS G12Ci治疗,且均接受单药RP2D或等同剂量治疗的人群;根据RECIST v1.1评估临床疗效,并采用独立中心评审。各研究样本量、女性比例与既往治疗线数存在差异;中位年龄均>60岁,中位随访时间为6.8~24.9个月。MINORS评分结果显示,纳入的队列研究整体以中低偏倚风险为主。然而,MINORS评分存在一定局限性,主要体现在连续入组、失访报告及样本量估算等条目,而其余核心条目的总体报告质量较为充分。随机对照试验采用RoB 2进行总体判断(附录3和附录4)。
2.3
单臂Meta分析结果
各独立研究队列的主要疗效与安全性结局数据见表1。
表1 纳入定量合并分析的各独立队列的主要疗效与安全性结局数据
该表数据均来源于RP2D或等效剂量下的NSCLC单药队列,疗效评价优先记录独立/盲态中心评审结果。因不同结局的评估人数可能不同,各结局数据按原文报告的可评估人群(ORR、DCR为疗效可评估人群,TRAE为安全性可评估人群)分别提取。纳入的11个队列中,ORR为28.1%~59.1%,DCR为78.4%~92.9%;mPFS为5.5~17.2个月;3个队列报告的mPFS 95% CI上界为不可估计(not estimable, NE),因数据尚不成熟,未纳入定量合并[12,15,18];6个队列的mOS未达到(NR)[11-15,18],1个队列的mOS 95% CI上界为NE[17],这7个队列均不满足合并前提,因此仅对4个已报告成熟数据的队列[8-10,16]进行了mOS定量合并,其余结局仅作描述性总结。
在疗效方面,不同结局均采用随机效应模型进行合并。随机效应模型合并ORR为44%(95% CI:38%~49%),提示KRAS G12Ci单药在治疗人群中具有稳定的总体客观缓解水平,但研究间异质性较高(I2=79.0%)。药物分层显示,不同药物亚组间ORR差异具有统计学意义(图2A);
图2 KRAS G12Ci单药治疗的合并疗效与生存结局(按药物分层显示并给出总体合并效应)
A.ORR森林图
随机效应模型合并DCR为86%(95% CI:82%~88%),整体DCR较高,研究间存在中等程度异质性(I2=59.3%),按药物分层后不同药物亚组间亦存在一定差异(图2B)。
图2 KRAS G12Ci单药治疗的合并疗效与生存结局(按药物分层显示并给出总体合并效应)
B.DCR森林图
在时间结局方面,随机效应模型合并mPFS为7.70个月(95% CI:5.82~10.20),研究间异质性较高(I2=78.3%);药物分层可见不同药物亚组的mPFS不完全一致(图2C)。
图2 KRAS G12Ci单药治疗的合并疗效与生存结局(按药物分层显示并给出总体合并效应)
C.合并mPFS森林图
随机效应模型合并mOS为12.63个月(95% CI:10.07~15.83),研究间异质性较低(I2=20.9%),药物分层后各亚组间未见明确差异(图2D)。药物分层后,DCR与mPFS的亚组差异检验在固定效应与随机效应模型下差异均有统计学意义(P均<0.05)。
图2 KRAS G12Ci单药治疗的合并疗效与生存结局(按药物分层显示并给出总体合并效应)
D.合并mOS森林图
安全性方面,不同结局采用随机效应模型进行合并。合并任意级别TRAE发生率为92%(95% CI:86%~96%),合并≥3级TRAE发生率为39%(95% CI:33%~45%)。药物分层显示后,不同药物亚组的任意级别与≥3级TRAE发生率分布存在一定不均一性(图3)。
图3 KRAS G12Ci单药治疗的总体TRAE发生率(按药物分层显示并给出总体合并效应)
A.任何级别TRAE发生率;B.≥3级TRAE发生率
在总体安全性负担外,为进一步呈现常见毒性谱,对至少3项研究报告的特定TRAE进行不良事件层面的合并不良事件发生率估计,并由高到低列出排名前10位的合并发生率。在任何级别TRAE的合并估计中,发生率较高的不良事件包括血肌酐升高(33.0%)、食欲下降(31.3%)、蛋白尿(30.9%)、γ-谷氨酰转肽酶升高(27.9%)和恶心(25.6%)等(图4A);
图4 KRAS G12Ci单药治疗的常见TRAE(基于限定至少3项研究报告的不良事件层面合并发生率排名前10位)
A.任何级别TRAE
在≥3级TRAE的合并估计中,合并发生率相对较高的不良事件包括结合胆红素升高(10.1%)、乏力(7.2%)、腹泻(6.4%)、血胆红素升高(4.8%)和碱性磷酸酶升高(3.9%)等(图4B)。
图4 KRAS G12Ci单药治疗的常见TRAE(基于限定至少3项研究报告的不良事件层面合并发生率排名前10位)
B.≥3级TRAE
2.4
单臂Meta分析探索性亚组分析
下述生物标志物分层分析均属探索性分析,各研究的检测方法与报告标准不完全一致,结果应审慎解读。在可获得生物标志物分层数据的队列中,本研究汇总了共突变状态与 ORR的组间OR,以探索共突变与KRAS G12Ci单药疗效的潜在关联(图5)。
图5 KRAS G12Ci单药治疗共突变状态与ORR的关联性森林图
A.TP53共突变与ORR的关联;B.STK11共突变与ORR的关联;C.KEAP1共突变与ORR的关联;D.STK11和KEAP1共突变与ORR的关联
TP53共突变与ORR无明确关联(合并OR=1.21,95% CI:0.76~1.91);STK11共突变的合并效应差异无统计学意义(合并OR=0.63,95% CI:0.37~1.08);与野生型相比,KEAP1共突变与较低ORR相关(合并OR=0.37,95% CI:0.21~0.65)。STK11与KEAP1共突变的探索性分析(仅纳入2个队列,合并OR=0.43,95% CI:0.17~1.10)提示可能存在更低ORR趋势,但提供的证据有限。
在PD-L1表达分层分析中(图6),以PD-L1 1%为阈值比较两组ORR,以PD-L1<1%组为参照,PD-L1≥1%组的合并OR为0.83(95% CI:0.52~1.31),差异无统计学意义(P>0.05);以50%为阈值比较,以PD-L1<50%组为参照,PD-L1≥50%组的合并OR为0.96(95% CI:0.43~2.16),差异亦无统计学意义(P>0.05)。
图6 KRAS G12Ci单药治疗中不同PD-L1表达与ORR的关联森林图
A.以PD-L1表达水平为1%为临界值的ORR比较;B.以PD-L1表达水平为50%为临界值的ORR比较
2.5
敏感性分析与发表偏倚
逐一剔除敏感性分析结果显示,在分别剔除任意一项研究后,ORR、DCR、mPFS与mOS的合并效应量总体保持稳定,提示疗效结局不受单一研究影响。≥3级TRAE合并发生率在剔除任意研究后亦较为稳定。相比之下,任意级别TRAE在不同剔除情景下合并估计值的波动幅度相对较大,提示该安全性结局指标的合并结果对纳入研究的变动更为敏感(附录5)。
发表偏倚方面,ORR与DCR的漏斗图整体未见明显、系统性的不对称(附录6)。然而,对于研究数量较少的结局指标(尤其是mOS与mPFS),漏斗图的判读能力有限。对于TRAE相关结局指标,漏斗图散点分布存在一定偏离,可能反映了小样本效应或安全性报告的差异,因此针对相关结果需谨解释。
3 讨论
本研究基于统一人群与推荐剂量标准系统整合了多种KRAS G12Ci单药研究,从而界定了既往治疗KRAS G12Ci突变晚期/转移性NSCLC的疗效与安全性可比基准区间。该基准区间为临床提供了可直接对照的“总体可达获益量级与毒性负担”参照基准,并为解读疗效异质性以及临床实践中的结局差异提供了解释框架。
在总体疗效方面,合并ORR为44%(95% CI:38%~49%),合并DCR为86%(95% CI:82%~88%),合并mPFS为7.70 个月(95% CI:5.82~10.20),合并mOS为12.63个月(95% CI:10.07~15.83),提示KRAS G12Ci单药在治疗人群中可实现稳定的缓解与疾病控制。值得注意的是,Zhong等[18]研究随访时间短,其报告的17.2个月的mPFS可能被高估,虽未进行定量合并分析,但其结果应谨慎解读。
与传统后线治疗相比,KRAS G12Ci具有明确的疗效[23-24]。然而,在CodeBreaK 200队列中,Sotorasib虽能改善ORR与PFS,但OS获益并不明确[9],提示患者是否长期获益仍需更成熟的证据验证。
与经典驱动靶向治疗相比,G12Ci单药总体获益仍有限。临床研究与转化医学研究揭示,其耐药机制包括靶点内继发改变、旁路/下游通路再激活与表型转化等[25]。
当前,相关研究重心正从过去的“证明KRAS G12C可靶向”转向“如何提升获益程度与扩大覆盖人群”。在此背景下,联合治疗策略与新一代靶向方案研究正在加速推进,且这些新的治疗策略也在逐步前移至更早的治疗线数[26]。
合并ORR与mPFS的研究间异质性较高,可能来源于多个层面:
1
不同药物分子在药代动力学与靶点占有、对驱动核苷酸交换的对抗能力、组织分布等方面可能存在实质差异。例如,Adagrasib半衰期较Sotorasib长且具备中枢神经系统渗透能力[27-28],而新一代抑制剂如D3S-001在分子设计上则进一步优化了共价结合效力与靶向效率,但其临床获益是否与此相关仍有待验证[20]。已有研究发现,不同药物的选择压力可能塑造差异化的耐药突变谱[29-30],从而为序贯或强化策略提供生物学依据。
2
各队列在人群构成、随访以及疗效评估方式上的差异亦可能影响研究的异质性。因此,合并估计值应被理解为“基准区间”而非单一确定值,临床应用时需结合具体药物与人群特征解读。
3
在安全性方面,合并任何级别与≥3级TRAE发生率分别为92%(95% CI:86%~96%)与39%(95% CI:33%~45%),提示毒性负担不可忽视。毒性谱主要集中于肝胆生化异常、肾功能与尿蛋白异常以及胃肠道反应,强调治疗早期与随访过程中需强化实验室监测、症状评估与分级管理,并及时实施剂量调整与对症处理。
探索性分层分析提示,不同共突变背景下的获益可能存在差异,其中KEAP1共突变与较低ORR显著相关(合并OR=0.37,95% CI:0.21~0.65),而TP53共突变及PD-L1表达分层未见明确分层信号,STK11共突变的合并效应差异无统计学意义。KEAP1相关结果与既往临床队列及真实世界证据方向一致:KEAP1突变患者更易出现较短的PFS和OS,且在早期疾病进展患者群体中,携带KEAP1突变的比例更高[6-7,31-33]。分子探索亦将 KEAP1/NRF2轴与不良结局及耐药表型相联系,并提示其可能与特定转录特征协同影响药物敏感性[7,33]。TP53共突变在既往研究中亦未提示疗效受损[6,31,33-34]。
相比之下,STK11的分层效应在不同研究间并不一致[6,31,33-34],且可能受KEAP1等共突变影响[32];本研究对STK11与KEAP1双共突变分层的探索仅能从2个队列中获取配对可提取数据,其点估计稳定性与结论外推性有限;PD-L1阈值并非稳健预测因子[6,31],免疫转录特征分型可能更具区分度[7]。需要指出的是,上述分层证据均来源于各项研究的亚组报告,由于不同研究采用的检测方法与Panel覆盖范围存在差异,且纳入研究数量有限,因此所有结论均属探索性质。现有研究证据表明,KEAP1是具有可操作性的负向分层标志物的潜力,可优先考虑将其纳入后续验证研究体系,而其余因素的分层价值目前尚不明确,仍需在检测标准统一、样本量更大的前瞻性队列研究中加以验证。
值得关注的是,本团队既往研究基于同一机构的KRAS突变NSCLC患者登记队列,报告了28例接受G12Ci单药治疗患者的真实世界结局(真实世界ORR为64.3%,DCR为96.4%,mPFS为10.2个月,mOS为16.6个月)[35]。鉴于该队列样本量有限,且患者基线功能状态较好,治疗线数偏早,其真实世界治疗结局高于本研究通过Meta分析所得的合并估计值,提示在人群选择乐观的条件下,临床实践中G12Ci单药疗效可处于Meta分析合并基准区间的较高水平。未来需开展多中心、更大样本量的真实世界登记研究,以进一步验证本研究建立的疗效与安全性基准区间。
本研究存在一定局限性:(1)文献检索未纳入中文数据库。虽然已通过国际注册平台与会议摘要覆盖了中国原研G12Ci的关键试验数据,但仍无法完全排除遗漏相关数据的可能性。(2)纳入证据以单臂研究为主,缺乏随机对照试验作为比较。合并分析所得结果可更多地反映治疗的“总体可达区间”,而非治疗的相对效应。此外,单臂设计限制了通过Meta回归方法定量探索异质性来源的能力。(3)研究间人群构成、随访以及终点评估存在异质性,且部分时间结局尚未成熟(mPFS的定量合并基于8个具备完整95% CI的成熟队列, mOS的定量合并仅基于4个队列),限制了对长期生存获益的精确评估;随着该类研究随访数据的完善,本研究所建立的疗效基准区间有望通过后续更新与外部验证进一步完善。(4)安全性结局易受不良事件收集与报告差异影响。同时,部分安全性结局纳入的研究数量较少,对于相关的敏感性分析结果,需谨慎解读。
综上所述,应开展多中心、标准化的真实世界登记研究并进行长期随访,以对本研究提出的疗效和安全性基准区间以及KEAP1分层信号进行外部验证与校准,并在此基础上进一步明确G12Ci单药及相关策略在治疗KRAS G12C突变NSCLC患者中的最优应用场景与管理路径,从而推动治疗决策从“可靶向”迈向“可分层、可序贯、可联合”的精准治疗新阶段。
(本文编辑:李慧文)
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作者贡献
冮筱毓、那方谏、孙奕舸、郝俊丽负责数据收集、录入、整理、分析、图表绘制及论文撰写;赵夙雅、王艺铮、杨欣瑞参与数据收集与分析、图表绘制与文献整理;赵明芳负责研究设计和论文修订。
第一作者
中国医科大学
冮筱毓
中国医科大学肿瘤学专业博士研究生,主要从事非小细胞肺癌精准治疗与转化研究。以第一/共同第一作者发表中科院一区SCI论文1篇、中科院二区SCI论文2篇。
通信作者
中国医科大学附属第一医院
赵明芳
肿瘤内科二病房主任,主任医师,博士生导师。大东医院副院长,辽宁省"兴辽英才计划"医学名家。长期从事实体肿瘤精准诊治及临床转化研究,尤擅肺癌方向,主持国家自然科学基金、国家重点研发计划重点专项等国家级项目3项。现任中华医学会肿瘤学分会、中国抗癌协会、中国临床肿瘤学会等多个专业委员会委员。以第一/通信作者发表中科院一区SCI论文15篇,其中影响因子>10分论文9篇。
直播预告
编辑 丨刘洋 赵娜
审校 丨尤嘉琮 李娜 李玉乐
监制 丨彭斌
2010年创刊,国家卫生健康委主管、中国医学科学院北京协和医院主办的综合性医学期刊,已被评为“中国科技核心期刊”“中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊”和“中文核心期刊要目总览(北大中文核心)期刊”,被 Scopus 和 DOAJ 数据库收录,入选“中国科技期刊卓越行动计划”项目。
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