Extracellular vesicles as a new frontier of diagnostic biomarkers in osteosarcoma diseases: a bibliometric and visualized study
Notice bibliographique
Résumé
The use of liquid biopsy in cancer research has grown exponentially, offering potential for early detection, treatment stratification, and monitoring residual disease and recurrence. Exosomes, released by cancer cells, contain tumor-derived materials and are stable in biofluids, making them valuable biomarkers for clinical evaluation. Bibliometric research on osteosarcoma (OS) and exosome-derived diagnostic biomarkers is scarce. Therefore, we aimed to conduct a bibliometric evaluation of studies on OS and exosome-derived biomarkers. Using the Web of Science Core Collection database, Microsoft Excel, the R "Bibliometrix" package, CiteSpace, and VOSviewer software, quantitative analyses of the country, author, annual publications, journals, institutions, and keywords of studies on exosome-derived biomarkers for OS from 1995 to 2023 were performed. High-quality records (average citation rate ≥ 10/year) were filtered. The corresponding authors were mainly from China, the USA, Australia, and Canada. The University of Kansas Medical Center, National Cancer Center, Japan, and University of Kansas were major institutions, with limited cooperation reported by the University of Kansas Medical Center. Keyword analysis revealed a shift from cancer progression to mesenchymal stem cells, exosome expression, biogenesis, and prognostic biomarkers. Qualitative analysis highlighted exosome cargo, including miRNAs, circRNAs, lncRNAs, and proteins, as potential diagnostic OS biomarkers. This research emphasizes the rapid enhancement of exosomes as a diagnostic frontier, offering guidance for the clinical application of exosome-based liquid biopsy in OS, contributing to the evolving landscape of cancer diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,135 | 0,180 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».