Wu Y, Zhou J, Fang Y, Sang J, Zhang F.
J Inflamm Res. 2026 May 22;19:596275. doi: 10.2147/JIR.S596275.
Introduction
자가면역 위염(autoimmune gastritis, AIG)은 위 벽세포(parietal cell)의 점진적인 파괴로 인해 위저선(oxyntic mucosa)의 위축, 위산 분비 저하(hypochlorhydria), 그리고 내인자(intrinsic factor) 결핍이 발생하는 만성 면역매개 염증성 질환이다 [1,2]. 임상적으로 AIG는 철분 및 비타민 B12와 같은 미량영양소 결핍과 흔히 연관되며, 그 결과 각각 철결핍성 빈혈과 악성빈혈(pernicious anemia)이 발생할 수 있다 [3]. 일반 인구에서의 유병률은 약 1~2%로 비교적 낮지만, 위 신경내분비종양(gastric neuroendocrine tumors)과 위선암(adenocarcinoma)을 포함한 중대한 합병증 위험을 동반한다 [4].
AIG의 병태생리는 위 H+/K+-ATPase 프로톤 펌프를 표적으로 하는 자가면역 반응에 기반하며, 유전적 감수성과 환경적 요인이 질병의 발생 및 진행에 관여한다 [5]. 환경적 유발 인자들 가운데 Helicobacter pylori (H. pylori) 감염은 위 자가면역을 조절할 수 있는 잠재적 역할 때문에 광범위하게 연구되어 왔다. H. pylori는 위 점막에 정착하는 그람음성 나선형 세균으로, 만성 위염, 소화성 궤양, 그리고 위선암 및 점막연관 림프조직 림프종(mucosa-associated lymphoid tissue lymphoma)과 같은 위 악성종양의 확립된 원인균이다 [6,7]. H. pylori 감염은 전 세계 인구의 약 44~50%에 영향을 미치는 매우 흔한 감염인 반면, 자가면역 위염은 약 2~4% 정도로 상대적으로 드문 질환이다 [8].
최근 연구들은 H. pylori 감염과 AIG 사이에 복잡하며 양방향적일 수 있는 관계가 존재함을 시사하고 있다. 제안된 기전 중 하나는 분자 모방(molecular mimicry)으로, H. pylori의 항원 성분과 위 H+/K+-ATPase 사이의 항원적 유사성이 유전적으로 감수성이 있는 개인에서 자가면역 반응을 유발할 수 있다는 것이다 [9,10]. H. pylori 감염력이 없는 AIG 환자와 감염력이 있는 AIG 환자 사이에서 관찰되는 조직병리학적 차이, 예를 들어 위저부에 국한된 염증(oxyntic-restricted inflammation), 유문선 화생(pseudopyloric metaplasia), 그리고 ECL 세포 증식(enterochromaffin-like cell hyperplasia)의 존재는 이러한 가설을 뒷받침한다 [10].
특히 H. pylori 감염이 없는 상태에서 발생한 체부 국한 위축(corpus-restricted atrophy)은 위암 위험을 유의하게 증가시키지 않는 것으로 보이며, 이는 H. pylori 동반 감염이 AIG 환자에서 악성 전환(malignant transformation)을 조절하는 중요한 인자일 수 있음을 시사한다.
H. pylori 제균치료가 AIG의 경과에 미치는 영향은 여전히 논란의 대상이다. 일부 증례보고에서는 제균 후 자가면역성 변화가 급속히 진행된 사례가 보고된 반면 [11], 다른 연구들에서는 점막 회복과 혈청 가스트린 수치의 정상화를 보고하였다 [12]. 또한 전향적 연구들은 H. pylori 노출력이 있는 AIG 환자와 없는 AIG 환자 사이에 임상적 및 검사실적 특성의 차이가 존재함을 보여주었다 [13]. 이러한 상반된 결과들은 AIG 표현형의 이질성을 반영하며, 개인 맞춤형 치료 전략의 필요성을 강조한다. AIG와 H. pylori의 상호관계를 다룬 연구가 지속적으로 증가하고 있는 만큼, 이 분야 연구의 발전 과정을 종합적으로 정리할 필요성이 있다.
계량서지학 분석(bibliometric analysis)은 과학 연구의 구조, 진화 과정 및 영향력을 평가하기 위한 체계적이고 정량적인 방법이다 [14]. 출판 동향, 공동저자 네트워크, 키워드 공출현(keyword co-occurrence) 패턴 등을 분석함으로써 연구의 핵심 주제와 향후 연구 방향을 파악할 수 있다. 최근 일부 계량서지학 연구들이 AIG와 관련된 연구 동향을 분석하였으나 [15], AIG와 H. pylori의 상호관계에 초점을 맞춘 연구는 아직 없었다.
계량서지학 분석은 대규모 연구 성과를 체계적으로 평가하고, 연구 협력 네트워크를 규명하며, 새로운 연구 동향을 탐지할 수 있다는 점에서 본 주제에 특히 적합하다. AIG와 H. pylori 사이의 관계는 복잡하고 지속적으로 변화하고 있기 때문에, 이러한 접근법은 단편적으로 축적된 근거들을 통합하고 기존의 서술적 문헌고찰(narrative review)만으로는 파악하기 어려운 지식 구조(knowledge structure)를 밝히는 데 유용한 틀을 제공한다.
따라서 본 연구는 H. pylori 감염의 맥락에서 이루어진 AIG 관련 문헌을 대상으로 포괄적인 계량서지학 분석을 수행하고자 하였다. 연구의 목적은 주요 연구자, 영향력 있는 논문, 핵심 주제군(thematic clusters), 그리고 새롭게 부상하는 연구 동향을 규명함으로써, 향후 연구 방향 설정과 임상 진료 발전에 도움이 되는 통찰을 제공하는 데 있다.
Materials and Methods
Search Strategies and Data Collection
문헌 검색은 Web of Science Core Collection (WoSCC) 을 이용하여 수행하였다. WoSCC는 엄격한 선정 기준과 높은 수준의 색인 체계로 잘 알려져 있으며, 영향력이 높고 동료심사(peer review)를 거친 학술지들을 포함하고 있어 계량서지학 분석을 위한 신뢰성 있는 데이터 기반을 제공한다 [16].
검색식은 다음과 같았다 [15,17].
TS = ((Autoimmune gastritis OR Autoimmune atrophic gastritis) AND ("Helicobacter pylori" OR "H. pylori"))
본 연구에서는 출판 언어를 영어로 제한하였으며, 다양한 문헌 유형 가운데 원저 논문(article)만을 포함하였다. 데이터베이스의 지속적인 업데이트에 따른 차이를 최소화하고 분석의 일관성을 유지하기 위해 문헌 검색은 2025년 1월 31일에 수행되었다.
검색된 모든 문헌은 두 명의 연구자가 독립적으로 선별하였으며, 선별 과정에서 발생한 불일치는 상호 논의를 통해 해결하였다. 이후 계량서지학 분석을 위해 출판물 수와 피인용 횟수, 논문 제목, 저자 정보, 소속 기관, 국가/지역, 키워드 및 학술지명 등의 관련 정보를 텍스트 형식으로 추출하였다.
Statistical Analysis
계량서지학 분석 및 시각화를 위해 세 가지 상호보완적인 도구를 사용하였다. 즉, VOSviewer (version 1.6.20) [18], CiteSpace (version 6.3.R1) [19], 그리고 R 패키지 bibliometrix (version 4.3.3) [20]를 활용하였다.
VOSviewer는 국가, 기관, 학술지, 저자 분석뿐만 아니라 키워드 공출현(keyword co-occurrence) 분석을 포함한 계량서지학 네트워크의 구축 및 시각화에 주로 사용되었다 [18]. CiteSpace는 키워드 버스트(keyword burst) 분석에 활용되었다 [19]. 분석 시 소프트웨어는 다음과 같은 설정으로 구성하였다. 시간 구간(time slicing)은 1991년부터 2025년까지를 대상으로 1년 단위로 설정하였으며, 노드 유형(node type)은 키워드로 지정하였다. 각 시기별 상위 5개(top N=5)의 키워드를 선택하였고, 네트워크 단순화를 위해 Pathfinder 네트워크 스케일링 기법을 적용하였다. 또한 시각화의 명확성을 높이기 위해 Pathfinder 및 Pruning sliced networks 옵션을 활성화하였다.
R 패키지 bibliometrix는 다양한 계량서지학 지표를 계산하고 통계적 요약 정보를 생성하는 데 사용되었다 [20].
연구의 영향력과 생산성을 평가하기 위해 여러 계량서지학 지표를 활용하였다. H-index는 연구 생산성과 피인용 영향력을 동시에 평가하는 지표로 사용되었으며 [21], G-index는 높은 피인용 논문에 더 큰 가중치를 부여함으로써 연구 영향력을 보완적으로 평가하는 데 활용되었다 [22]. M-index는 연구자의 첫 논문 발표 이후 경과 연수로 H-index를 나누어 계산하였으며, 연구 경력의 길이에 따른 차이를 보정하기 위해 사용되었다 [23].
학술지의 영향력은 Impact Factor (IF) 와 Journal Citation Reports (JCR) 사분위수(quartile) 등급을 이용하여 평가하였다 [24]. IF는 Clarivate Analytics에서 매년 산출하는 지표로, 특정 학술지에 게재된 논문들이 직전 2년 동안 평균적으로 받은 인용 횟수를 의미하며, 해당 분야 내 학술지의 영향력을 정량적으로 나타낸다. 이에 더하여 JCR 사분위수 등급은 동일 학문 분야 내에서 IF를 기준으로 학술지를 네 개의 백분위 그룹(Q1–Q4)으로 분류한 지표이다.
Results
Overview of the Main Information
계량서지학 분석의 전체 과정은 Figure 1A에 제시하였다. WoSCC를 이용한 초기 검색에서는 총 640편의 문헌이 확인되었다. 이후 문헌고찰(review) 128편, 편집자 논평(editorial materials) 10편, 서신(letter) 19편, 학술대회 초록(meeting abstracts) 44편, 비영어권 문헌 21편, 기타 문헌 31편을 제외한 결과, 최종적으로 387편의 연구가 분석에 포함되었다. 전체 연구 지표는 해당 분야의 학술 활동 전반을 포괄적으로 보여주었다.
Figure 1 (A) Literature selection and screening flowchart.
연구 기간(1991–2024년) 동안 포함된 논문들은 172개의 학술지(source) 에 게재되었으며, 총 2,229명의 저자가 연구에 참여하였다.
비록 검색에는 2025년 1월까지의 문헌이 포함되었지만, 연구 동향 분석은 1991년부터 2024년까지의 완전한 연도 자료를 대상으로 수행하였다. 이는 2025년 자료가 일부 기간에 해당하는 불완전한 자료이므로, 이를 포함할 경우 연간 성장률 계산이나 출판 동향 평가와 같은 시계열 분석 결과에 왜곡이 발생할 수 있기 때문이다.
1991년부터 2024년까지의 연도별 논문 수 분포를 분석한 결과(Figure 1B), 중간에 일부 변동은 존재하였으나 전반적으로는 지속적인 증가 추세를 보였다.
Figure 1 (B) Trends in annual publication output.
Analysis of Countries
이 연구 분야에 기여한 43개 국가 가운데, 이탈리아는 총 75편의 논문(전체의 19.4%) 과 2,632회의 인용을 기록하여 논문 생산성과 인용 영향력 모두에서 가장 높은 순위를 차지하였다. 미국은 56편(14.5%) 의 논문과 1,951회의 인용으로 두 번째로 높은 생산성을 보였으며, 일본은 43편(11.1%) 의 논문과 702회의 인용으로 세 번째를 차지하였다(Figure 2A).
Figure 2 Analysis of country contributions and collaborations.
(A) Distribution of corresponding author publications by country.
이 분야에 기여한 상위 20개 국가를 대상으로 국제 공동연구 비율(MCP Ratio, Multiple Country Publication Ratio)을 분석한 결과, 프랑스가 가장 높은 국제 협력 비율(MCP Ratio = 0.667)을 보였으며, 그 뒤를 캐나다(0.500) 와 그리스(0.400) 가 이었다. 반면 일부 국가는 자국 내 연구에 더욱 집중하는 경향을 보였다. 예를 들어 일본의 MCP Ratio는 0.047에 불과하여, 높은 연구 생산성에도 불구하고 국제 공동연구 참여는 상대적으로 제한적이었다(Table S1).
국가 간 국제 협력 네트워크(Figure 2B)는 국가 간 최소 3편 이상의 공동 연구가 이루어진 경우를 기준으로 시각화하였다. 분석 결과, 이탈리아(총 연결 강도 38), 미국(총 연결 강도 33), 독일(총 연결 강도 29) 사이에서 가장 강한 협력 관계가 확인되었으며, 이들 국가가 해당 연구 분야의 국제 공동연구 네트워크의 중심축을 형성하고 있는 것으로 나타났다.
Figure 2 (B) Collaboration network map among countries.
Analysis of Institutions
계량서지학 분석 결과, AIG와 H. pylori 연구에 총 1,387개 기관이 참여한 것으로 확인되었다. 이 가운데 Sapienza University of Rome이 46편의 논문을 발표하여 가장 높은 연구 생산성을 보였다. 그 뒤를 이어 University of Padua가 29편, IRCCS Aviano (CRO) 가 27편의 논문을 발표하며 각각 2위와 3위를 차지하였다(Figure 3A).
Figure 3 Institution Ranking and Collaboration Network. (A) Ranking of the top ten institutions by article count.
국제 공동연구에 참여한 기관들 가운데, 최소 3편 이상의 논문을 발표한 73개 기관을 대상으로 협력 네트워크를 분석한 결과, Università di Pavia가 19건의 기관 간 협력 관계를 기록하여 가장 활발한 국제 협력 활동을 보였다. 이어서 Università di Padova가 19건, Nantes Université가 16건의 협력 관계를 나타내었다(Figure 3B).
Figure 3 (B) Network visualization of institutional collaborations.
Analysis of Journals
계량서지학 분석 결과, AIG와 H. pylori 연구를 게재한 학술지는 총 172종으로 확인되었다. 이 가운데 World Journal of Gastroenterology는 가장 높은 생산성과 영향력을 보였다. 해당 학술지는 H-index 11을 기록하였으며, 총 14편의 논문을 게재하여 284회의 인용(TC, total citations) 을 획득하였다. 또한 Impact Factor (IF) 4.3을 유지하였으며, 소화기학 분야 Q1 저널에 속하였다.
American Journal of Surgical Pathology와 Scandinavian Journal of Gastroenterology는 각각 H-index 10을 기록하였으며, 논문 수는 각각 10편과 13편이었다. American Journal of Surgical Pathology는 IF 4.5 (Q1) 와 함께 331회의 인용을 기록하였고, Scandinavian Journal of Gastroenterology는 IF 1.6 (Q3) 임에도 불구하고 498회의 인용을 획득하였다.
한편, Gastroenterology는 이 분야에서의 논문 수는 상대적으로 적어 H-index 7, 총 논문 수(TP) 9편에 불과하였지만, 900회의 인용을 기록하여 가장 높은 영향력을 보였다. 또한 본 분석에 포함된 모든 학술지 가운데 가장 높은 IF 25.7 (Q1) 을 유지하고 있었다.
American Journal of Gastroenterology 역시 H-index 6, 총 논문 수 8편, 총 인용 수 361회, IF 8.0 (Q1) 을 기록하여, 논문 수는 많지 않았음에도 불구하고 높은 인용 영향력을 나타냈다(Table S2).
공출현(co-occurrence) 분석(Figure 4A)과 서지결합(bibliographic coupling) 분석(Figure 4B)에서 모두 최소 3회 이상 등장한 학술지는 총 47종이었다.
Figure 4 Journal Co-occurrence and Coupling Networks. (A) Co-occurrence Network of Journals. (B) Coupling Network of Journals.
공출현 네트워크 분석에서는 총 연결 강도(total link strength)를 기준으로 다음 세 학술지가 가장 중심적인 위치를 차지하였다.
서지결합 네트워크 분석에서도 World Journal of Gastroenterology가 가장 높은 연결성을 보였으며(총 연결 강도 2,345), 그 뒤를
Digestive and Liver Disease: 총 연결 강도 1,861
Helicobacter: 총 연결 강도 1,411
이 각각 차지하였다.
이러한 결과는 World Journal of Gastroenterology가 AIG와 H. pylori 연구 분야에서 가장 중심적인 학술지 역할을 수행하고 있으며, Gastroenterology, Helicobacter, Digestive and Liver Disease 등이 주요 지식 네트워크를 형성하는 핵심 저널임을 보여준다.
Analysis of Authors
계량서지학 분석 결과, AIG와 H. pylori 연구 분야에 총 2,229명의 저자가 참여한 것으로 확인되었다. 이 가운데 Annibale Bruno와 Lahner Edith는 모든 저자 중 가장 높은 H-index 10을 기록하여 가장 영향력 있는 연구자로 나타났다. 두 연구자 모두 G-index 15를 유지하였으며, 2005년 이후 M-index 0.48을 기록하여 장기간에 걸쳐 지속적인 연구 영향력을 보여주었다. 또한 두 연구자는 각각 15편의 논문(TP = 15) 을 발표하였으며, 총 인용 수(TC)는 각각 507회와 675회에 달하였다. 이러한 결과는 이들이 해당 분야에서 가장 생산적이면서도 영향력이 큰 연구자임을 보여준다. 한편 Stolte M 역시 H-index 10, G-index 10을 기록하였으며, 10편의 논문(TP = 10) 을 발표하여 477회의 인용(TC) 을 획득함으로써 중요한 학문적 영향력을 나타냈다(Table S3).
저자 협력 네트워크 분석(Figure 5)은 연구자들 간의 복잡한 협력 구조를 보여주었다. 최소 3편 이상의 논문을 발표한 국제 공동연구 참여 저자 111명을 대상으로 분석한 결과, Okazaki K가 60개의 협력 연결 관계(collaborative links) 를 기록하여 가장 높은 연결성을 보였다. Hiai H와 Chiba T 역시 각각 60개의 협력 연결 관계를 나타내어 동일한 수준의 네트워크 중심성을 보였다.
Figure 5 Visualization of Author Collaboration Network. Nodes represent keywords, with node size indicating frequency of occurrence. Links represent co-occurrence relationships, and colors indicate different thematic clusters.
저자 협력 네트워크에서는 여러 개의 뚜렷한 연구자 집단(cluster)이 확인되었다. 가장 크고 긴밀하게 연결된 집단은 일본 연구자들을 중심으로 형성되어 있었으며, Okazaki K, Hiai H, 그리고 Chiba T가 각각 60개의 협력 관계를 가진 핵심 연구 그룹을 구성하고 있었다.
두 번째로 중요한 연구 집단은 Sapienza University of Rome 소속의 Annibale Bruno와 Lahner Edith를 중심으로 한 이탈리아 연구자 그룹이었다.
세 번째로 구분되는 연구 집단은 독일 및 스위스 연구자들로 구성되었으며, Stolte M, Faller G, 그리고 Kirchner T 등이 포함되었다. 이들은 주로 자가면역 위염의 조직병리학적 특성과 분류 체계(classification systems) 연구에 집중한 것으로 나타났다.
이러한 결과는 AIG와 H. pylori 연구가 국가별·학문 분야별로 특화된 연구 그룹을 중심으로 발전해 왔으며, 특히 일본, 이탈리아, 독일·스위스 연구진이 해당 분야의 학문적 발전을 주도해 왔음을 보여준다.
Analysis of Most Cited Articles
가장 많이 인용된 논문은 1996년 Infection and Immunity에 게재된 논문으로, 총 366회의 인용을 기록하였다. 이 연구는 H. pylori 감염과 자가면역 반응을 연결하는 분자적 기전에 대한 획기적인 통찰을 제공하였다 [25]. 특히 H. pylori의 지질다당체(lipopolysaccharide, LPS)와 숙주의 Lewis 혈액형 항원 사이의 분자 모방(molecular mimicry) 개념을 확립한 점에서 중요한 의미를 가진다. 이는 세균 감염이 유전적으로 감수성이 있는 개인에서 어떻게 자가면역 반응을 유발할 수 있는지를 설명하는 근본적인 기전을 제시하였다.
두 번째로 많이 인용된 논문은 2012년 Journal of Clinical Investigation에 게재된 논문으로, 총 245회의 인용을 기록하였다 [26]. 이 연구는 H. pylori 감염의 면역학적 측면과 전신적 영향에 대한 이해를 크게 발전시켰다. 연구진은 수지상세포(dendritic cell) 유래 IL-18이 조절 T세포(regulatory T cell)의 분화에 관여하는 역할을 규명하였으며, H. pylori에 특이적인 면역 관용(immune tolerance)이 천식 보호 효과를 포함한 다른 면역 반응에도 영향을 미칠 수 있음을 보여주었다. 이러한 결과는 감염, 자가면역, 그리고 전신 면역조절 사이의 복잡한 상호작용에 대한 새로운 관점을 제시하였다.
세 번째로 많이 인용된 논문은 2007년 American Journal of Surgical Pathology에 게재된 논문으로, 총 240회의 인용을 기록하였다 [27]. 이 연구는 공통가변면역결핍증(common variable immunodeficiency, CVID) 환자에서 나타나는 위장관 병변의 임상병리학적 특성에 대한 중요한 통찰을 제공하였다. 해당 연구는 면역결핍 상태와 자가면역 위염(AIG), 그리고 관련 병리학적 변화들 사이의 연관성을 체계적으로 제시하였으며, 면역매개성 위 질환의 스펙트럼을 이해하는 데 중요한 기여를 하였다(Table S4).
Analysis of Keywords
키워드 분석 결과, AIG와 H. pylori 연구 분야에는 뚜렷한 연구 주제와 시간에 따른 연구 경향의 변화가 존재하는 것으로 나타났다. 총 650개의 저자 키워드(author keywords)가 확인되었으며, 본 연구에서는 5회 이상 출현한 키워드를 분석 대상으로 선정하였다. 그 결과 107개의 키워드가 추출되었으며, 이들은 다음과 같은 5개의 주요 주제군(cluster)으로 분류되었다.
1. 분자면역학적 기전과 암 (Molecular immunological mechanisms and cancer, 38개 키워드)
이 군집에는 “immune response(면역반응)”, “adenocarcinoma(선암)”, “apoptosis(세포사멸)”, “autoimmune gastritis(자가면역 위염)”, “cancer(암)”, “carcinogenesis(발암과정)”, “regulatory T-cells(조절 T세포)”, “colonization(정착)”, “inflammation(염증)”, “발현)”, “gastric cancer(위암)”, “Helicobacter pylori” 등의 키워드가 포함되었다.
2. 면역학적 표지자와 병태생리 (Immunological markers and pathogenesis, 23개 키워드)
이 군집에는 “antibodies(항체)”, “antigastric autoantibodies(항위 자가항체)”, “H+/K+-ATPase”, “autoantigen(자가항원)”, “beta-subunit(베타 소단위체)”, “blood-group antigens(혈액형 항원)”, “Sydney system”, “H+/K+-adenosine triphosphatase”, “pathogenesis(병태생리)”, “pernicious anemia(악성빈혈)” 등이 포함되었다.
3. 임상 증상과 환자 특성 (Clinical manifestations and patient characteristics, 18개 키워드)
이 군집에는 “children(소아)”, “celiac disease(셀리악병)”, “iron deficiency(철 결핍)”, “adolescents(청소년)”, “atrophic gastritis(위축성 위염)”, “parietal-cell antibodies(벽세포 항체)”, “progression(질병 진행)”, “serum ferritin(혈청 페리틴)” 등이 포함되었다.
4. 역학과 질병 진행 (Epidemiology and disease progression, 16개 키워드)
이 군집에는 “acid secretion(위산 분비)”, “age(연령)”, “association(연관성)”, “cobalamin deficiency(비타민 B12 결핍)”, “deficiency(결핍)”, “diseases(질환)”, “dyspepsia(소화불량)”, “follow-up(추적관찰)”, “Helicobacter pylori infection(H. pylori 감염)”, “intestinal metaplasia(장상피화생)”, “prevalence(유병률)” 등이 포함되었다.
5. 진단 접근법과 분류 체계 (Diagnostic approaches and classification, 12개 키워드)
이 군집에는 “carcinoma(암종)”, “classification(분류)”, “diagnosis(진단)”, “dysplasia(이형성)”, “features(특징)”, “hypergastrinemia(고가스트린혈증)”, “lesions(병변)”, “management(관리)”, “pathology(병리)” 등이 포함되었다(Figure 6A, Table S5).
Figure 6 Analysis of research themes and trends. (A) Network visualization of keyword co-occurrence analysis. Nodes represent keywords, with node size indicating frequency of occurrence. Links represent co-occurrence relationships, and colors indicate different thematic clusters.
키워드 공출현 네트워크 분석에서는 “pernicious anemia(악성빈혈)” 가 가장 많이 등장한 키워드로 확인되었다(출현 횟수 82회, 총 연결 강도 441). 그 다음으로는 “prevalence(유병률)” (52회, 연결 강도 271)와 “classification(분류)” (52회, 연결 강도 268)이 높은 빈도를 보였다. 이러한 고빈도 키워드들은 이 연구 분야의 핵심 관심사가 무엇인지를 보여주며, 특히 AIG와 악성빈혈 사이의 강한 연관성을 반영하고 있다.
키워드 버스트(citation burst) 분석은 연구 주제의 시간적 진화를 보여주었다(Figure 6B).
초기 연구 단계(1991–2000)
초기 연구는 주로 다음 주제에 집중되었다.
“infection(감염)” (버스트 강도 3.67)
“mucosa(점막)” (버스트 강도 8.41)
“antibody(항체)” (버스트 강도 5.09)
이는 초기 연구가 감염, 위 점막 변화, 그리고 자가항체를 중심으로 이루어졌음을 의미한다.
중기 연구 단계(2001–2014)
이 시기에는
에 대한 관심이 증가하였다. 이는 동반 자가면역질환(comorbid autoimmune diseases)과 소아 환자군 등 특수 집단에 대한 연구가 확대되었음을 시사한다.
최근 연구 단계(2018–2025)
최근에는 다음과 같은 주제들이 새롭게 부상하였다.
“gastric cancer(위암)” (버스트 강도 7.20)
“risk(위험도)” (버스트 강도 4.01)
“intestinal metaplasia(장상피화생)” (버스트 강도 2.96)
“classification(분류)” (버스트 강도 4.12)
이는 연구 관심이 단순한 병인론적 연구를 넘어 위암 발생 위험 평가, 장상피화생, 질환 분류 체계 확립 등 임상적 위험도 평가와 질환 정의의 표준화로 이동하고 있음을 보여준다.
Figure 6 (B) Top 20 keywords with the most significant citation bursts. Red bars indicate the period of burst activity, while the blue line represents the overall timeline. The length of the red bar reflects the duration of the burst.
Discussion
본 계량서지학 분석은 1991년부터 2025년까지의 AIG와 H. pylori 연구에 대한 전 세계적 연구 동향을 종합적으로 제시하였다. 연구 결과, 논문 수는 꾸준히 증가하였으며, 분자생물학적 기전, 면역학적 표지자, 임상적 특성, 역학, 진단 전략이라는 다섯 개의 주요 연구 주제가 확인되었다. 전반적으로 이 분야는 초기의 병태생리적 기전 탐구 중심 연구에서 점차 임상적 응용을 지향하는 연구로 발전해 왔으며, 특히 위험도 평가, 조기 진단, 표준화된 분류 체계 구축에 대한 관심이 증가한 것으로 나타났다.
학술지 분석 결과, 특히 World Journal of Gastroenterology와 Gastroenterology를 중심으로 한 소화기학 전문 학술지들이 이 분야 연구 확산에 핵심적인 역할을 수행한 것으로 나타났다 [28]. 이러한 결과는 해당 연구 분야가 소화기 질환 및 미생물 병인 연구와 밀접하게 연관되어 있음을 반영한다 [29]. 국가 및 기관 분석에서는 Sapienza University Rome를 비롯한 이탈리아 기관들과 미국의 주요 연구기관들이 연구를 주도하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 우위는 지역적 질병 부담, 우수한 연구 인프라, 그리고 소화기학 및 자가면역질환 연구에 대한 지속적인 투자와 관련될 수 있다 [30,31]. 또한 일본 기관들의 높은 기여도는 H. pylori와 위암 연구 분야에서 일본이 오랫동안 수행해 온 선도적 역할을 보여준다 [32].
저자 분석에서는 Annibale Bruno와 Lahner Edith 등이 AIG와 H. pylori의 관계에 대한 이해, 특히 진단 및 임상적 틀의 확립에 중요한 기여를 한 것으로 나타났다 [33]. 또한 공동연구 네트워크 분석은 국제적·다기관 연구가 점차 증가하고 있음을 시사하였다.
연구 핵심 주제와 최신 연구 동향 (Research Hotspots and Frontier Trends)
Cluster 1. 분자면역학적 기전과 발암(Molecular Immunological Mechanisms and Cancer)
이 군집은 가장 큰 연구 영역으로 확인되었으며, 면역학적 기전과 발암과정에 대한 연구를 포함한다. “immune response”와 “adenocarcinoma”와 같은 키워드의 높은 빈도는 만성 염증과 면역조절 이상이 위암 발생에 미치는 영향에 대한 관심이 증가하고 있음을 보여준다. 기전적으로는 H. pylori에 의한 분자 모방과 면역 활성화가 여전히 중심적인 설명 모델로 남아 있다 [9,34].
특히 “carcinogenesis”와 “inflammation”의 강한 공출현은 AIG 환자에서 악성 전환을 예측할 수 있는 조기 분자표지자를 찾으려는 연구가 증가하고 있음을 시사한다. Iwamuro 등은 만성 염증과 위 상피세포의 상피-간엽 전이(epithelial–mesenchymal transition)를 연결하는 새로운 신호전달 경로를 규명하였으며, 이는 향후 발암 이전 단계에서 개입할 수 있는 치료 표적을 제시하였다 [35]. 이러한 기전적 이해는 단순히 증상을 조절하는 수준을 넘어 질병 진행 자체를 예방하는 표적 치료 전략 개발에 중요하다.
Cluster 2. 면역학적 표지자와 병태생리(Immunological Markers and Pathogenesis)
이 군집은 자가항체와 면역학적 바이오마커의 중요성을 보여준다. 최근 검출 기술의 발전으로 질병 진행 및 치료 반응과 연관된 새로운 자가항체 패턴이 발견되고 있으며, 보다 정밀한 진단 접근이 가능해지고 있다 [36].
H+/K+-ATPase 관련 용어가 빈번하게 등장한 것은 이 분자가 여전히 핵심 자가면역 표적임을 보여주며, 향후 표적 치료 개발과도 연관될 가능성이 있다 [37]. 또한 “pernicious anemia”가 높은 빈도로 나타난 것은 악성빈혈이 AIG와 여전히 밀접한 임상적 연관성을 가진다는 점을 반영한다.
면역 관련 키워드들의 공출현은 H. pylori 항원과 숙주 구조물 간의 분자 모방이 여전히 중요한 병인 기전으로 인식되고 있음을 보여준다 [38].
Cluster 3. 임상 증상과 환자 특성(Clinical Manifestations and Patient Characteristics)
이 군집은 질환의 이질성과 특정 환자군의 특성에 대한 관심 증가를 반영한다. “children”과 “adolescents”의 출현은 소아 및 청소년에서 발생하는 조기 발병 AIG에 대한 관심이 증가하고 있음을 의미한다 [39].
또한 “celiac disease”는 다발성 자가면역(polyautoimmunity)의 중요성을 보여주며, 여러 자가면역질환이 공통된 면역학적 감수성을 공유할 가능성을 시사한다 [40].
특히 “iron deficiency”는 비타민 B12 결핍보다 먼저 나타날 수 있는 초기 임상 소견으로, 조기 진단의 중요한 단서가 될 수 있음을 강조한다 [12,13]. 이러한 결과는 다양한 환자군에서 AIG를 보다 조기에 발견하고 임상적으로 세밀하게 특성화하려는 방향으로 연구가 발전하고 있음을 보여준다.
Cluster 4. 역학과 질병 진행(Epidemiology and Disease Progression)
이 군집은 AIG의 자연경과에 대한 이해가 발전하고 있음을 반영한다.
“follow-up”과 “acid secretion”은 장기 추적관찰의 중요성이 증가하고 있음을 보여주며, “intestinal metaplasia”는 대표적인 전암성 병변으로서 중요한 연구 주제가 되고 있다. 이는 위암 고위험군을 조기에 식별하려는 최근 연구 흐름과 일치한다 [41].
또한 인공지능(AI)을 포함한 새로운 분석 기법의 도입은 질병 진행 예측과 위험도 평가 모델을 더욱 정교하게 만들고 있다 [42].
“therapy”와 “cobalamin deficiency”의 공출현은 질병 관리뿐 아니라 전신적 합병증에 대한 관심 역시 증가하고 있음을 보여준다.
Cluster 5. 진단 접근법과 분류 체계(Diagnostic Approaches and Classification)
이 군집은 최근 가장 빠르게 성장하고 있는 연구 분야 중 하나이다.
“classification”, “hypergastrinemia”, “diagnosis” 등의 키워드는 질병 평가의 표준화와 임상 의사결정 향상을 위한 노력이 지속되고 있음을 보여준다.
특히 Kyoto classification은 내시경 평가의 표준화와 위암 위험도 평가 향상에 중요한 기여를 하였다 [43,44].
최근에는 분자병리학과 인공지능 기반 내시경 기술이 통합되면서 진단 정확도가 향상되고 있으며, 질병 관련 변화를 보다 조기에 발견할 수 있게 되었다 [45,46].
이는 AIG 진단이 점차 표준화되고 기술 중심적으로 발전하고 있음을 보여준다.
키워드 버스트 분석이 보여주는 연구 진화
키워드 버스트 분석은 1991년부터 2025년까지 연구 관심사의 변화 과정을 잘 보여준다.
1991–2000년
초기 연구는
등의 키워드가 중심이었다.
이는 H. pylori 감염, 면역 반응, 위 점막 손상 간의 관계를 이해하기 위한 기초 연구 단계였음을 의미한다 [47,48].
2001–2014년
이 시기에는
등이 주요 버스트 키워드로 등장하였다.
이는 자가면역질환의 동반질환 및 특정 환자군에 대한 관심이 증가했음을 보여준다 [49].
2015–2025년
최근에는
diagnosis
gastric cancer
intestinal metaplasia
classification
등이 주요 버스트 키워드로 나타났다.
특히 “gastric cancer” 는 가장 강한 버스트 강도(7.20)를 보여, 현재 연구가 위암 예방과 조기 발견 전략에 집중되고 있음을 시사한다.
또한 Zhang 등은 Kyoto 분류의 위암 위험도 예측 능력을 체계적 문헌고찰 및 메타분석으로 평가하였으며 [44], Toyoshima와 Nishizawa는 Kyoto 분류를 이용한 표준화된 내시경 평가 체계를 제시하였다 [43]. 이러한 결과는 AIG와 H. pylori 연구가 정밀의학(precision medicine), 위험도 계층화(risk stratification), 조기 진단 중심으로 발전하고 있음을 보여준다.
실질적 의의 (Practical Implications)
본 연구 결과는 임상의와 연구자 모두에게 중요한 시사점을 제공한다.
임상의 입장에서는 위암 위험도, 장상피화생, 질환 분류 체계에 대한 관심 증가가 H. pylori 노출력이 있는 AIG 환자에서 조기 진단과 장기 추적관찰의 중요성을 강조한다.
연구자 입장에서는 향후 연구가 다음 분야에 집중되어야 함을 시사한다.
위험도 예측 모델 개발
분자 바이오마커 통합
표준화된 진단 체계 구축
인공지능 기반 진단 기술 개발
고도화된 내시경 영상기술 적용
강점과 한계 (Strengths and Limitations)
본 연구의 주요 강점은 다음과 같다.
30년 이상에 걸친 장기간 연구 동향 분석
VOSviewer, CiteSpace, bibliometrix를 통합한 다각적 분석
연구 구조와 연구 동향을 동시에 평가할 수 있는 분석 설계
반면 다음과 같은 한계도 존재한다.
WoSCC만 사용하여 Scopus나 PubMed 문헌이 누락될 가능성
영어 논문만 포함하여 비영어권 연구가 과소평가되었을 가능성
전 세계적 연구 분야임에도 언어 제한에 따른 선택 편향 가능성
결론 (Conclusion)
본 계량서지학 분석은 지난 30년간 AIG와 H. pylori 연구의 관심사가 점차 임상적 중요성을 중심으로 변화해 왔음을 보여준다.
현재 주요 연구 주제는 다음과 같다.
발암 기전
면역학적 표지자
특정 인구집단의 특성
질병 진행
진단 혁신
특히 이탈리아, 미국, 일본 연구진의 활발한 연구 활동과 국제 협력이 해당 분야 발전을 주도하고 있다. 향후 연구는 분자 바이오마커와 첨단 진단기술을 통합하여 조기 진단과 위험도 계층화를 개선하고, 궁극적으로 보다 개인 맞춤형 환자 관리 전략을 개발하는 방향으로 나아갈 것으로 전망된다.
<Abstract>
Background/objective: Autoimmune gastritis and Helicobacter pylori (H. pylori) infection are two clinically significant gastroenterological conditions with intricate pathophysiological interactions. This study aims to systematically map the global scientific output and evolving research trends on autoimmune gastritis and H. pylori through a comprehensive bibliometric analysis.
Methods: Publications (1991-2025) were extracted from the Web of Science Core Collection and analyzed using VOSviewer, CiteSpace, and the R package "bibliometrix" to explore research trends and collaboration patterns.
Results: A total of 387 publications were identified. Italy led in publication output (n = 75). The World Journal of Gastroenterology was the most prolific journal in this field. Keyword co-occurrence analysis revealed five major thematic clusters: (1) molecular immunological mechanisms and gastric carcinogenesis, (2) immunological markers and disease pathogenesis, (3) clinical manifestations and patient profiles, (4) epidemiology and disease progression, and (5) diagnostic strategies and classification systems. Burst detection analysis highlighted recent (2018-2025) research foci on "gastric cancer", "risk", "intestinal metaplasia", and "classification".
Conclusion: This bibliometric analysis provides a comprehensive overview of the global research dynamics concerning autoimmune gastritis and H. pylori. The findings reveal a shift toward precision medicine, with increasing attention to early detection, risk assessment, and the development of standardized diagnostic frameworks. These findings may assist clinicians in risk stratification and guide researchers in identifying future directions in autoimmune gastritis and H. pylori research.
Keywords: Helicobacter pylori; autoimmune gastritis; bibliometric analysis; gastric carcinogenesis; research trends.
References
1. Abid E, Abid A, Abid H, Hussain SI, Jalal AA. Strengthening predictive models and risk assessment in autoimmune gastritis: a critical appraisal. J Gastroenterol Hepatol. 2025;40(6):1631–1632. doi:10.1111/jgh.16967
2. Chen Y, Ji X, Zhao W, et al. A real-world study on the characteristics of autoimmune gastritis: a single-center retrospective cohort in China. Clin Res Hepatol Gastroenterol. 2025;49(4):102556. doi:10.1016/j.clinre.2025.102556
3. Annibale B, Dilaghi E, Lahner E. Chapter 34 - Autoimmune gastritis and pernicious anemia. In: Gershwin ME, Tsokos GC, Diamond B, editors. The Rose and Mackay Textbook of Autoimmune Diseases. Seventh ed. Academic Press; 2024:641–656.
4. Massironi S, Gallo C, Lahner E, et al. Occurrence and characteristics of endoscopic gastric polyps in patients with autoimmune gastritis (AGAPE study): a multicentric cross-sectional study. Digestive Liver Dis. 2025;57(1):198–205. doi:10.1016/j.dld.2024.07.024
5. Tonegato M, Panozzo MP, Antico A, Bizzaro N. Improving the diagnosis of autoimmune gastritis: from parietal cell antibodies to H+/K+ ATPase antibodies. Diagnostics. 2024;14(16):1721. doi:10.3390/diagnostics14161721
6. FitzGerald R, Smith SM. An overview of Helicobacter pylori infection. In: Helicobacter pylori. Springer; 2021:1–14.
7. Ali A, AlHussaini KI. Helicobacter pylori: a contemporary perspective on pathogenesis, diagnosis and treatment strategies. Microorganisms. 2024;12(1):222. doi:10.3390/microorganisms12010222
8. IARC Working Group Reports. Population-Based Helicobacter Pylori Screen-and-Treat Strategies for Gastric Cancer Prevention: Guidance on Implementation. In: Park JY, editor. Lyon (FR): International Agency for Research on Cancer © International Agency for Research on Cancer, 2025.; 2025.
9. Falah F, Aamery R, Mohammed Jaafer N. Pylori and autoimmune disorders: unraveling the links between chronic infection and immune dysfunction: review paper. Int J Pharm Bio-Med Sci H. 2024;3:662–670.
10. Rugge M, Bricca L, Guzzinati S, et al. Autoimmune gastritis: long-term natural history in naïve Helicobacter pylori-negative patients. Gut. 2023;72 (1):30–38. doi:10.1136/gutjnl-2022-327827
11. Ihara T, Ihara N, Kushima R, Haruma K. Rapid progression of autoimmune gastritis after Helicobacter pylori eradication therapy. Internal Medicine. 2023;62(11):1603–1609. doi:10.2169/internalmedicine.0533-22
12. Kotera T, Nishimi Y, Kushima R, Haruma K. Regression of autoimmune gastritis after eradication of Helicobacter pylori. Case Rep Gastroenterol. 2023;17(1):34–40. doi:10.1159/000528388
13. Osmola M, Chapelle N, Vibet MA, et al. Iron and vitamin B12 deficiency in patients with autoimmune gastritis and helicobacter pylori gastritis: results from a prospective multicenter study. Dig Dis. 2024;42(2):145–153. doi:10.1159/000535206
14. Ninkov A, Frank JR, Maggio LA. Bibliometrics: methods for studying academic publishing. Perspect Med Educ. 2022;11(3):173–176. doi:10.1007/S40037-021-00695-4
15. Yu Y-F, Tong K-K, Shangguan X-L, et al. Research status and hotspots of autoimmune gastritis: a bibliometric analysis. World J Gastroenterol. 2023;29(42):5781. doi:10.3748/wjg.v29.i42.5781
16. Chen D, Zhang G, Wang J, et al. Mapping trends in moyamoya angiopathy research: a 10-year bibliometric and visualization-based analyses of the web of science core collection (WoSCC). Front Neurol. 2021;12:637310. doi:10.3389/fneur.2021.637310
17. Yang S, Hao S, Ye H, Zhang X. Cross-talk between Helicobacter pylori and gastric cancer: a scientometric analysis. Front Cell Infect Microbiol. 2024;14:1353094. doi:10.3389/fcimb.2024.1353094
18. Van Eck N, Waltman L. Software survey: vOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics. 2010;84(2):523–538. doi:10.1007/s11192-009-0146-3
19. Chen C. CiteSpace II: detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature. J Am Soc Inf Sci Technol. 2006;57 (3):359–377. doi:10.1002/asi.20317
20. Aria M, Cuccurullo C. bibliometrix: an R-tool for comprehensive science mapping analysis. J Informetrics. 2017;11(4):959–975. doi:10.1016/j. joi.2017.08.007
21. Bornmann L, Daniel H-D. Does the h-index for ranking of scientists really work? Scientometrics. 2005;65(3):391–392. doi:10.1007/s11192-005- 0281-4
22. Egghe L. editor. An Improvement of the h-Index: The g-Index. ISSI; 2006.
23. Nocera AP, Boudreau H, Boyd CJ, Tamhane A, Martin KD, Rais-Bahrami S. Correlation between H-index, M-index, and academic rank in urology. Urology. 2024;189:150–155. doi:10.1016/j.urology.2024.04.041
24. Gould KA. Journal Citation Reports 2023: Understanding Bibliometric Data. LWW; 2023:245–247.
25. Appelmelk BJ, Simoons-Smit I, Negrini R, et al. Potential role of molecular mimicry between Helicobacter pylori lipopolysaccharide and host Lewis blood group antigens in autoimmunity. Infect Immun. 1996;64(6):2031–2040. doi:10.1128/iai.64.6.2031-2040.1996
26. Oertli M, Sundquist M, Hitzler I, et al. DC-derived IL-18 drives Treg differentiation, murine Helicobacter pylori–specific immune tolerance, and asthma protection. J Clin Invest. 2012;122(3):1082–1096. doi:10.1172/JCI61029
27. Daniels JA, Lederman HM, Maitra A, Montgomery EA. Gastrointestinal tract pathology in patients with common variable immunodeficiency (CVID): a clinicopathologic study and review. Am J Surg Pathol. 2007;31(12):1800–1812. doi:10.1097/PAS.0b013e3180cab60c
28. Hawley JA, Forster SC, Giles EM. Exercise, gut microbiome, and gastrointestinal diseases: therapeutic impact and molecular mechanisms. Gastroenterology. 2025;169(1):48–62. doi:10.1053/j.gastro.2025.01.224
29. Zhang Y, Peng Y, Xia X. Autoimmune diseases and gut microbiota: a bibliometric and visual analysis from 2004 to 2022. Clin Exp Med. 2023;23 (6):2813–2827. doi:10.1007/s10238-023-01028-x
30. Zamani M, Ebrahimtabar F, Zamani V, et al. Systematic review with meta-analysis: the worldwide prevalence of Helicobacter pylori infection. Aliment Pharmacol Ther. 2018;47(7):868–876. doi:10.1111/apt.14561
31. Bignotto M, Dei Cas M, Paroni R, et al. An epidemiological study on the prevalence of cardiovascular, metabolic, liver and autoimmune diseases in Northern Italy. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2021;31(5):1416–1426. doi:10.1016/j.numecd.2021.02.001
32. Inoue M. Changing epidemiology of Helicobacter pylori in Japan. Gastric Cancer. 2017;20(Suppl 1):3–7. doi:10.1007/s10120-016-0658-5
33. Lahner E, Carabotti M, Annibale B. Treatment of Helicobacter pylori infection in atrophic gastritis. World J Gastroenterol. 2018;24 (22):2373–2380. doi:10.3748/wjg.v24.i22.2373
34. Sumida TS, Cheru NT, Hafler DA. The regulation and differentiation of regulatory T cells and their dysfunction in autoimmune diseases. Nat Rev Immunol. 2024;24(7):503–517. doi:10.1038/s41577-024-00994-x
35. Iwamuro M, Tanaka T, Otsuka M. Update in molecular aspects and diagnosis of autoimmune gastritis. Curr Issues Mol Biol. 2023;45 (7):5263–5275. doi:10.3390/cimb45070334
36. Tan Q, Wang D, Yang J, et al. Autoantibody profiling identifies predictive biomarkers of response to anti-PD1 therapy in cancer patients. Theranostics. 2020;10(14):6399–6410. doi:10.7150/thno.45816
37. Juarranz Y. Molecular and cellular basis of autoimmune diseases. Cells. 2021;10(2):474. doi:10.3390/cells10020474
38. Hassan FF, Al Aamery RA, Hammodi NMJ. H. pylori and autoimmune disorders: unraveling the links between chronic infection and immune dysfunction: review paper. Int J Pharm Bio-Med Sci. 2023;03(11). doi:10.47191/ijpbms/v3-i11-13
39. Saglietti C, Sciarra A, Abdelrahman K, et al. Autoimmune gastritis in the pediatric age: an underestimated condition report of two cases and review. Front Pediatr. 2018;6. doi:10.3389/fped.2018.00123
40. Ceccarelli F, Natalucci F, Di Filippo A, et al. Membrane and soluble CD137 in systemic lupus erythematosus: role as biomarkers for disease activity. J Immunol Res. 2023;2023:2344239. doi:10.1155/2023/2344239
41. Eskandarion MR, Eskandarieh S, Shakoori Farahani A, et al. Prediction of novel biomarkers for gastric intestinal metaplasia and gastric adenocarcinoma using bioinformatics analysis. Heliyon. 2024;10(9):e30253. doi:10.1016/j.heliyon.2024.e30253
42. Chen S, Xu L, Yan L, et al. A novel endoscopic artificial intelligence system to assist in the diagnosis of autoimmune gastritis: a multicenter study. Endoscopy. 2025;57(4):299–309. doi:10.1055/a-2451-3071
43. Toyoshima O, Nishizawa T. Kyoto classification of gastritis: advances and future perspectives in endoscopic diagnosis of gastritis. World J Gastroenterol. 2022;28(43):6078. doi:10.3748/wjg.v28.i43.6078
44. Zhang H, Yang X, Zhang X, Huang X. The significance of endoscopic Kyoto classification of gastritis in the gastric cancer risk assessment: a systematic review and meta-analysis. Medicine. 2023;102(22):e33942. doi:10.1097/MD.0000000000033942
45. Ali H, Muzammil MA, Dahiya DS, et al. Artificial intelligence in gastrointestinal endoscopy: a comprehensive review. Ann Gastroenterol. 2024;37 (2):133. doi:10.20524/aog.2024.0861
46. Huang J, Fan X, Liu W. Applications and prospects of artificial intelligence-assisted endoscopic ultrasound in digestive system diseases. Diagnostics. 2023;13(17):2815. doi:10.3390/diagnostics13172815
47. Peek Jr RM, Blasser MJ. Pathophysiology of Helicobacter pylori-induced gastritis and peptic ulcer disease. Am J Med. 1997;102(2):200–207. doi:10.1016/S0002-9343(96)00273-2
48. Crabtree J. Gastric mucosal inflammatory responses to Helicobacter pylori. Aliment Pharmacol Ther. 1996;10(Sup1):29–37. doi:10.1046/j.1365- 2036.1996.22164003.x
49. Oksanen AM, Haimila KE, Rautelin HIK, Partanen JA. Immunogenetic characteristics of patients with autoimmune gastritis. World J Gastroenterol. 2010;16(3):354. doi:10.3748/wjg.v16.i3.354
Wu Y, Zhou J, Fang Y, Sang J, Zhang F.
J Inflamm Res. 2026 May 22;19:596275. doi: 10.2147/JIR.S596275.
Introduction
자가면역 위염(autoimmune gastritis, AIG)은 위 벽세포(parietal cell)의 점진적인 파괴로 인해 위저선(oxyntic mucosa)의 위축, 위산 분비 저하(hypochlorhydria), 그리고 내인자(intrinsic factor) 결핍이 발생하는 만성 면역매개 염증성 질환이다 [1,2]. 임상적으로 AIG는 철분 및 비타민 B12와 같은 미량영양소 결핍과 흔히 연관되며, 그 결과 각각 철결핍성 빈혈과 악성빈혈(pernicious anemia)이 발생할 수 있다 [3]. 일반 인구에서의 유병률은 약 1~2%로 비교적 낮지만, 위 신경내분비종양(gastric neuroendocrine tumors)과 위선암(adenocarcinoma)을 포함한 중대한 합병증 위험을 동반한다 [4].
AIG의 병태생리는 위 H+/K+-ATPase 프로톤 펌프를 표적으로 하는 자가면역 반응에 기반하며, 유전적 감수성과 환경적 요인이 질병의 발생 및 진행에 관여한다 [5]. 환경적 유발 인자들 가운데 Helicobacter pylori (H. pylori) 감염은 위 자가면역을 조절할 수 있는 잠재적 역할 때문에 광범위하게 연구되어 왔다. H. pylori는 위 점막에 정착하는 그람음성 나선형 세균으로, 만성 위염, 소화성 궤양, 그리고 위선암 및 점막연관 림프조직 림프종(mucosa-associated lymphoid tissue lymphoma)과 같은 위 악성종양의 확립된 원인균이다 [6,7]. H. pylori 감염은 전 세계 인구의 약 44~50%에 영향을 미치는 매우 흔한 감염인 반면, 자가면역 위염은 약 2~4% 정도로 상대적으로 드문 질환이다 [8].
최근 연구들은 H. pylori 감염과 AIG 사이에 복잡하며 양방향적일 수 있는 관계가 존재함을 시사하고 있다. 제안된 기전 중 하나는 분자 모방(molecular mimicry)으로, H. pylori의 항원 성분과 위 H+/K+-ATPase 사이의 항원적 유사성이 유전적으로 감수성이 있는 개인에서 자가면역 반응을 유발할 수 있다는 것이다 [9,10]. H. pylori 감염력이 없는 AIG 환자와 감염력이 있는 AIG 환자 사이에서 관찰되는 조직병리학적 차이, 예를 들어 위저부에 국한된 염증(oxyntic-restricted inflammation), 유문선 화생(pseudopyloric metaplasia), 그리고 ECL 세포 증식(enterochromaffin-like cell hyperplasia)의 존재는 이러한 가설을 뒷받침한다 [10].
특히 H. pylori 감염이 없는 상태에서 발생한 체부 국한 위축(corpus-restricted atrophy)은 위암 위험을 유의하게 증가시키지 않는 것으로 보이며, 이는 H. pylori 동반 감염이 AIG 환자에서 악성 전환(malignant transformation)을 조절하는 중요한 인자일 수 있음을 시사한다.
H. pylori 제균치료가 AIG의 경과에 미치는 영향은 여전히 논란의 대상이다. 일부 증례보고에서는 제균 후 자가면역성 변화가 급속히 진행된 사례가 보고된 반면 [11], 다른 연구들에서는 점막 회복과 혈청 가스트린 수치의 정상화를 보고하였다 [12]. 또한 전향적 연구들은 H. pylori 노출력이 있는 AIG 환자와 없는 AIG 환자 사이에 임상적 및 검사실적 특성의 차이가 존재함을 보여주었다 [13]. 이러한 상반된 결과들은 AIG 표현형의 이질성을 반영하며, 개인 맞춤형 치료 전략의 필요성을 강조한다. AIG와 H. pylori의 상호관계를 다룬 연구가 지속적으로 증가하고 있는 만큼, 이 분야 연구의 발전 과정을 종합적으로 정리할 필요성이 있다.
계량서지학 분석(bibliometric analysis)은 과학 연구의 구조, 진화 과정 및 영향력을 평가하기 위한 체계적이고 정량적인 방법이다 [14]. 출판 동향, 공동저자 네트워크, 키워드 공출현(keyword co-occurrence) 패턴 등을 분석함으로써 연구의 핵심 주제와 향후 연구 방향을 파악할 수 있다. 최근 일부 계량서지학 연구들이 AIG와 관련된 연구 동향을 분석하였으나 [15], AIG와 H. pylori의 상호관계에 초점을 맞춘 연구는 아직 없었다.
계량서지학 분석은 대규모 연구 성과를 체계적으로 평가하고, 연구 협력 네트워크를 규명하며, 새로운 연구 동향을 탐지할 수 있다는 점에서 본 주제에 특히 적합하다. AIG와 H. pylori 사이의 관계는 복잡하고 지속적으로 변화하고 있기 때문에, 이러한 접근법은 단편적으로 축적된 근거들을 통합하고 기존의 서술적 문헌고찰(narrative review)만으로는 파악하기 어려운 지식 구조(knowledge structure)를 밝히는 데 유용한 틀을 제공한다.
따라서 본 연구는 H. pylori 감염의 맥락에서 이루어진 AIG 관련 문헌을 대상으로 포괄적인 계량서지학 분석을 수행하고자 하였다. 연구의 목적은 주요 연구자, 영향력 있는 논문, 핵심 주제군(thematic clusters), 그리고 새롭게 부상하는 연구 동향을 규명함으로써, 향후 연구 방향 설정과 임상 진료 발전에 도움이 되는 통찰을 제공하는 데 있다.
Materials and Methods
Search Strategies and Data Collection
문헌 검색은 Web of Science Core Collection (WoSCC) 을 이용하여 수행하였다. WoSCC는 엄격한 선정 기준과 높은 수준의 색인 체계로 잘 알려져 있으며, 영향력이 높고 동료심사(peer review)를 거친 학술지들을 포함하고 있어 계량서지학 분석을 위한 신뢰성 있는 데이터 기반을 제공한다 [16].
검색식은 다음과 같았다 [15,17].
TS = ((Autoimmune gastritis OR Autoimmune atrophic gastritis) AND ("Helicobacter pylori" OR "H. pylori"))
본 연구에서는 출판 언어를 영어로 제한하였으며, 다양한 문헌 유형 가운데 원저 논문(article)만을 포함하였다. 데이터베이스의 지속적인 업데이트에 따른 차이를 최소화하고 분석의 일관성을 유지하기 위해 문헌 검색은 2025년 1월 31일에 수행되었다.
검색된 모든 문헌은 두 명의 연구자가 독립적으로 선별하였으며, 선별 과정에서 발생한 불일치는 상호 논의를 통해 해결하였다. 이후 계량서지학 분석을 위해 출판물 수와 피인용 횟수, 논문 제목, 저자 정보, 소속 기관, 국가/지역, 키워드 및 학술지명 등의 관련 정보를 텍스트 형식으로 추출하였다.
Statistical Analysis
계량서지학 분석 및 시각화를 위해 세 가지 상호보완적인 도구를 사용하였다. 즉, VOSviewer (version 1.6.20) [18], CiteSpace (version 6.3.R1) [19], 그리고 R 패키지 bibliometrix (version 4.3.3) [20]를 활용하였다.
VOSviewer는 국가, 기관, 학술지, 저자 분석뿐만 아니라 키워드 공출현(keyword co-occurrence) 분석을 포함한 계량서지학 네트워크의 구축 및 시각화에 주로 사용되었다 [18]. CiteSpace는 키워드 버스트(keyword burst) 분석에 활용되었다 [19]. 분석 시 소프트웨어는 다음과 같은 설정으로 구성하였다. 시간 구간(time slicing)은 1991년부터 2025년까지를 대상으로 1년 단위로 설정하였으며, 노드 유형(node type)은 키워드로 지정하였다. 각 시기별 상위 5개(top N=5)의 키워드를 선택하였고, 네트워크 단순화를 위해 Pathfinder 네트워크 스케일링 기법을 적용하였다. 또한 시각화의 명확성을 높이기 위해 Pathfinder 및 Pruning sliced networks 옵션을 활성화하였다.
R 패키지 bibliometrix는 다양한 계량서지학 지표를 계산하고 통계적 요약 정보를 생성하는 데 사용되었다 [20].
연구의 영향력과 생산성을 평가하기 위해 여러 계량서지학 지표를 활용하였다. H-index는 연구 생산성과 피인용 영향력을 동시에 평가하는 지표로 사용되었으며 [21], G-index는 높은 피인용 논문에 더 큰 가중치를 부여함으로써 연구 영향력을 보완적으로 평가하는 데 활용되었다 [22]. M-index는 연구자의 첫 논문 발표 이후 경과 연수로 H-index를 나누어 계산하였으며, 연구 경력의 길이에 따른 차이를 보정하기 위해 사용되었다 [23].
학술지의 영향력은 Impact Factor (IF) 와 Journal Citation Reports (JCR) 사분위수(quartile) 등급을 이용하여 평가하였다 [24]. IF는 Clarivate Analytics에서 매년 산출하는 지표로, 특정 학술지에 게재된 논문들이 직전 2년 동안 평균적으로 받은 인용 횟수를 의미하며, 해당 분야 내 학술지의 영향력을 정량적으로 나타낸다. 이에 더하여 JCR 사분위수 등급은 동일 학문 분야 내에서 IF를 기준으로 학술지를 네 개의 백분위 그룹(Q1–Q4)으로 분류한 지표이다.
Results
Overview of the Main Information
계량서지학 분석의 전체 과정은 Figure 1A에 제시하였다. WoSCC를 이용한 초기 검색에서는 총 640편의 문헌이 확인되었다. 이후 문헌고찰(review) 128편, 편집자 논평(editorial materials) 10편, 서신(letter) 19편, 학술대회 초록(meeting abstracts) 44편, 비영어권 문헌 21편, 기타 문헌 31편을 제외한 결과, 최종적으로 387편의 연구가 분석에 포함되었다. 전체 연구 지표는 해당 분야의 학술 활동 전반을 포괄적으로 보여주었다.
Figure 1 (A) Literature selection and screening flowchart.
연구 기간(1991–2024년) 동안 포함된 논문들은 172개의 학술지(source) 에 게재되었으며, 총 2,229명의 저자가 연구에 참여하였다.
비록 검색에는 2025년 1월까지의 문헌이 포함되었지만, 연구 동향 분석은 1991년부터 2024년까지의 완전한 연도 자료를 대상으로 수행하였다. 이는 2025년 자료가 일부 기간에 해당하는 불완전한 자료이므로, 이를 포함할 경우 연간 성장률 계산이나 출판 동향 평가와 같은 시계열 분석 결과에 왜곡이 발생할 수 있기 때문이다.
1991년부터 2024년까지의 연도별 논문 수 분포를 분석한 결과(Figure 1B), 중간에 일부 변동은 존재하였으나 전반적으로는 지속적인 증가 추세를 보였다.
Figure 1 (B) Trends in annual publication output.
Analysis of Countries
이 연구 분야에 기여한 43개 국가 가운데, 이탈리아는 총 75편의 논문(전체의 19.4%) 과 2,632회의 인용을 기록하여 논문 생산성과 인용 영향력 모두에서 가장 높은 순위를 차지하였다. 미국은 56편(14.5%) 의 논문과 1,951회의 인용으로 두 번째로 높은 생산성을 보였으며, 일본은 43편(11.1%) 의 논문과 702회의 인용으로 세 번째를 차지하였다(Figure 2A).
Figure 2 Analysis of country contributions and collaborations.
(A) Distribution of corresponding author publications by country.
이 분야에 기여한 상위 20개 국가를 대상으로 국제 공동연구 비율(MCP Ratio, Multiple Country Publication Ratio)을 분석한 결과, 프랑스가 가장 높은 국제 협력 비율(MCP Ratio = 0.667)을 보였으며, 그 뒤를 캐나다(0.500) 와 그리스(0.400) 가 이었다. 반면 일부 국가는 자국 내 연구에 더욱 집중하는 경향을 보였다. 예를 들어 일본의 MCP Ratio는 0.047에 불과하여, 높은 연구 생산성에도 불구하고 국제 공동연구 참여는 상대적으로 제한적이었다(Table S1).
국가 간 국제 협력 네트워크(Figure 2B)는 국가 간 최소 3편 이상의 공동 연구가 이루어진 경우를 기준으로 시각화하였다. 분석 결과, 이탈리아(총 연결 강도 38), 미국(총 연결 강도 33), 독일(총 연결 강도 29) 사이에서 가장 강한 협력 관계가 확인되었으며, 이들 국가가 해당 연구 분야의 국제 공동연구 네트워크의 중심축을 형성하고 있는 것으로 나타났다.
Figure 2 (B) Collaboration network map among countries.
Analysis of Institutions
계량서지학 분석 결과, AIG와 H. pylori 연구에 총 1,387개 기관이 참여한 것으로 확인되었다. 이 가운데 Sapienza University of Rome이 46편의 논문을 발표하여 가장 높은 연구 생산성을 보였다. 그 뒤를 이어 University of Padua가 29편, IRCCS Aviano (CRO) 가 27편의 논문을 발표하며 각각 2위와 3위를 차지하였다(Figure 3A).
Figure 3 Institution Ranking and Collaboration Network. (A) Ranking of the top ten institutions by article count.
국제 공동연구에 참여한 기관들 가운데, 최소 3편 이상의 논문을 발표한 73개 기관을 대상으로 협력 네트워크를 분석한 결과, Università di Pavia가 19건의 기관 간 협력 관계를 기록하여 가장 활발한 국제 협력 활동을 보였다. 이어서 Università di Padova가 19건, Nantes Université가 16건의 협력 관계를 나타내었다(Figure 3B).
Figure 3 (B) Network visualization of institutional collaborations.
Analysis of Journals
계량서지학 분석 결과, AIG와 H. pylori 연구를 게재한 학술지는 총 172종으로 확인되었다. 이 가운데 World Journal of Gastroenterology는 가장 높은 생산성과 영향력을 보였다. 해당 학술지는 H-index 11을 기록하였으며, 총 14편의 논문을 게재하여 284회의 인용(TC, total citations) 을 획득하였다. 또한 Impact Factor (IF) 4.3을 유지하였으며, 소화기학 분야 Q1 저널에 속하였다.
American Journal of Surgical Pathology와 Scandinavian Journal of Gastroenterology는 각각 H-index 10을 기록하였으며, 논문 수는 각각 10편과 13편이었다. American Journal of Surgical Pathology는 IF 4.5 (Q1) 와 함께 331회의 인용을 기록하였고, Scandinavian Journal of Gastroenterology는 IF 1.6 (Q3) 임에도 불구하고 498회의 인용을 획득하였다.
한편, Gastroenterology는 이 분야에서의 논문 수는 상대적으로 적어 H-index 7, 총 논문 수(TP) 9편에 불과하였지만, 900회의 인용을 기록하여 가장 높은 영향력을 보였다. 또한 본 분석에 포함된 모든 학술지 가운데 가장 높은 IF 25.7 (Q1) 을 유지하고 있었다.
American Journal of Gastroenterology 역시 H-index 6, 총 논문 수 8편, 총 인용 수 361회, IF 8.0 (Q1) 을 기록하여, 논문 수는 많지 않았음에도 불구하고 높은 인용 영향력을 나타냈다(Table S2).
공출현(co-occurrence) 분석(Figure 4A)과 서지결합(bibliographic coupling) 분석(Figure 4B)에서 모두 최소 3회 이상 등장한 학술지는 총 47종이었다.
Figure 4 Journal Co-occurrence and Coupling Networks. (A) Co-occurrence Network of Journals. (B) Coupling Network of Journals.
공출현 네트워크 분석에서는 총 연결 강도(total link strength)를 기준으로 다음 세 학술지가 가장 중심적인 위치를 차지하였다.
World Journal of Gastroenterology: 총 연결 강도 95
Gastroenterology: 총 연결 강도 63
Helicobacter: 총 연결 강도 54
서지결합 네트워크 분석에서도 World Journal of Gastroenterology가 가장 높은 연결성을 보였으며(총 연결 강도 2,345), 그 뒤를
Digestive and Liver Disease: 총 연결 강도 1,861
Helicobacter: 총 연결 강도 1,411
이 각각 차지하였다.
이러한 결과는 World Journal of Gastroenterology가 AIG와 H. pylori 연구 분야에서 가장 중심적인 학술지 역할을 수행하고 있으며, Gastroenterology, Helicobacter, Digestive and Liver Disease 등이 주요 지식 네트워크를 형성하는 핵심 저널임을 보여준다.
Analysis of Authors
계량서지학 분석 결과, AIG와 H. pylori 연구 분야에 총 2,229명의 저자가 참여한 것으로 확인되었다. 이 가운데 Annibale Bruno와 Lahner Edith는 모든 저자 중 가장 높은 H-index 10을 기록하여 가장 영향력 있는 연구자로 나타났다. 두 연구자 모두 G-index 15를 유지하였으며, 2005년 이후 M-index 0.48을 기록하여 장기간에 걸쳐 지속적인 연구 영향력을 보여주었다. 또한 두 연구자는 각각 15편의 논문(TP = 15) 을 발표하였으며, 총 인용 수(TC)는 각각 507회와 675회에 달하였다. 이러한 결과는 이들이 해당 분야에서 가장 생산적이면서도 영향력이 큰 연구자임을 보여준다. 한편 Stolte M 역시 H-index 10, G-index 10을 기록하였으며, 10편의 논문(TP = 10) 을 발표하여 477회의 인용(TC) 을 획득함으로써 중요한 학문적 영향력을 나타냈다(Table S3).
저자 협력 네트워크 분석(Figure 5)은 연구자들 간의 복잡한 협력 구조를 보여주었다. 최소 3편 이상의 논문을 발표한 국제 공동연구 참여 저자 111명을 대상으로 분석한 결과, Okazaki K가 60개의 협력 연결 관계(collaborative links) 를 기록하여 가장 높은 연결성을 보였다. Hiai H와 Chiba T 역시 각각 60개의 협력 연결 관계를 나타내어 동일한 수준의 네트워크 중심성을 보였다.
Figure 5 Visualization of Author Collaboration Network. Nodes represent keywords, with node size indicating frequency of occurrence. Links represent co-occurrence relationships, and colors indicate different thematic clusters.
저자 협력 네트워크에서는 여러 개의 뚜렷한 연구자 집단(cluster)이 확인되었다. 가장 크고 긴밀하게 연결된 집단은 일본 연구자들을 중심으로 형성되어 있었으며, Okazaki K, Hiai H, 그리고 Chiba T가 각각 60개의 협력 관계를 가진 핵심 연구 그룹을 구성하고 있었다.
두 번째로 중요한 연구 집단은 Sapienza University of Rome 소속의 Annibale Bruno와 Lahner Edith를 중심으로 한 이탈리아 연구자 그룹이었다.
세 번째로 구분되는 연구 집단은 독일 및 스위스 연구자들로 구성되었으며, Stolte M, Faller G, 그리고 Kirchner T 등이 포함되었다. 이들은 주로 자가면역 위염의 조직병리학적 특성과 분류 체계(classification systems) 연구에 집중한 것으로 나타났다.
이러한 결과는 AIG와 H. pylori 연구가 국가별·학문 분야별로 특화된 연구 그룹을 중심으로 발전해 왔으며, 특히 일본, 이탈리아, 독일·스위스 연구진이 해당 분야의 학문적 발전을 주도해 왔음을 보여준다.
Analysis of Most Cited Articles
가장 많이 인용된 논문은 1996년 Infection and Immunity에 게재된 논문으로, 총 366회의 인용을 기록하였다. 이 연구는 H. pylori 감염과 자가면역 반응을 연결하는 분자적 기전에 대한 획기적인 통찰을 제공하였다 [25]. 특히 H. pylori의 지질다당체(lipopolysaccharide, LPS)와 숙주의 Lewis 혈액형 항원 사이의 분자 모방(molecular mimicry) 개념을 확립한 점에서 중요한 의미를 가진다. 이는 세균 감염이 유전적으로 감수성이 있는 개인에서 어떻게 자가면역 반응을 유발할 수 있는지를 설명하는 근본적인 기전을 제시하였다.
두 번째로 많이 인용된 논문은 2012년 Journal of Clinical Investigation에 게재된 논문으로, 총 245회의 인용을 기록하였다 [26]. 이 연구는 H. pylori 감염의 면역학적 측면과 전신적 영향에 대한 이해를 크게 발전시켰다. 연구진은 수지상세포(dendritic cell) 유래 IL-18이 조절 T세포(regulatory T cell)의 분화에 관여하는 역할을 규명하였으며, H. pylori에 특이적인 면역 관용(immune tolerance)이 천식 보호 효과를 포함한 다른 면역 반응에도 영향을 미칠 수 있음을 보여주었다. 이러한 결과는 감염, 자가면역, 그리고 전신 면역조절 사이의 복잡한 상호작용에 대한 새로운 관점을 제시하였다.
세 번째로 많이 인용된 논문은 2007년 American Journal of Surgical Pathology에 게재된 논문으로, 총 240회의 인용을 기록하였다 [27]. 이 연구는 공통가변면역결핍증(common variable immunodeficiency, CVID) 환자에서 나타나는 위장관 병변의 임상병리학적 특성에 대한 중요한 통찰을 제공하였다. 해당 연구는 면역결핍 상태와 자가면역 위염(AIG), 그리고 관련 병리학적 변화들 사이의 연관성을 체계적으로 제시하였으며, 면역매개성 위 질환의 스펙트럼을 이해하는 데 중요한 기여를 하였다(Table S4).
Analysis of Keywords
키워드 분석 결과, AIG와 H. pylori 연구 분야에는 뚜렷한 연구 주제와 시간에 따른 연구 경향의 변화가 존재하는 것으로 나타났다. 총 650개의 저자 키워드(author keywords)가 확인되었으며, 본 연구에서는 5회 이상 출현한 키워드를 분석 대상으로 선정하였다. 그 결과 107개의 키워드가 추출되었으며, 이들은 다음과 같은 5개의 주요 주제군(cluster)으로 분류되었다.
1. 분자면역학적 기전과 암 (Molecular immunological mechanisms and cancer, 38개 키워드)
이 군집에는 “immune response(면역반응)”, “adenocarcinoma(선암)”, “apoptosis(세포사멸)”, “autoimmune gastritis(자가면역 위염)”, “cancer(암)”, “carcinogenesis(발암과정)”, “regulatory T-cells(조절 T세포)”, “colonization(정착)”, “inflammation(염증)”, “발현)”, “gastric cancer(위암)”, “Helicobacter pylori” 등의 키워드가 포함되었다.
2. 면역학적 표지자와 병태생리 (Immunological markers and pathogenesis, 23개 키워드)
이 군집에는 “antibodies(항체)”, “antigastric autoantibodies(항위 자가항체)”, “H+/K+-ATPase”, “autoantigen(자가항원)”, “beta-subunit(베타 소단위체)”, “blood-group antigens(혈액형 항원)”, “Sydney system”, “H+/K+-adenosine triphosphatase”, “pathogenesis(병태생리)”, “pernicious anemia(악성빈혈)” 등이 포함되었다.
3. 임상 증상과 환자 특성 (Clinical manifestations and patient characteristics, 18개 키워드)
이 군집에는 “children(소아)”, “celiac disease(셀리악병)”, “iron deficiency(철 결핍)”, “adolescents(청소년)”, “atrophic gastritis(위축성 위염)”, “parietal-cell antibodies(벽세포 항체)”, “progression(질병 진행)”, “serum ferritin(혈청 페리틴)” 등이 포함되었다.
4. 역학과 질병 진행 (Epidemiology and disease progression, 16개 키워드)
이 군집에는 “acid secretion(위산 분비)”, “age(연령)”, “association(연관성)”, “cobalamin deficiency(비타민 B12 결핍)”, “deficiency(결핍)”, “diseases(질환)”, “dyspepsia(소화불량)”, “follow-up(추적관찰)”, “Helicobacter pylori infection(H. pylori 감염)”, “intestinal metaplasia(장상피화생)”, “prevalence(유병률)” 등이 포함되었다.
5. 진단 접근법과 분류 체계 (Diagnostic approaches and classification, 12개 키워드)
이 군집에는 “carcinoma(암종)”, “classification(분류)”, “diagnosis(진단)”, “dysplasia(이형성)”, “features(특징)”, “hypergastrinemia(고가스트린혈증)”, “lesions(병변)”, “management(관리)”, “pathology(병리)” 등이 포함되었다(Figure 6A, Table S5).
Figure 6 Analysis of research themes and trends. (A) Network visualization of keyword co-occurrence analysis. Nodes represent keywords, with node size indicating frequency of occurrence. Links represent co-occurrence relationships, and colors indicate different thematic clusters.
키워드 공출현 네트워크 분석에서는 “pernicious anemia(악성빈혈)” 가 가장 많이 등장한 키워드로 확인되었다(출현 횟수 82회, 총 연결 강도 441). 그 다음으로는 “prevalence(유병률)” (52회, 연결 강도 271)와 “classification(분류)” (52회, 연결 강도 268)이 높은 빈도를 보였다. 이러한 고빈도 키워드들은 이 연구 분야의 핵심 관심사가 무엇인지를 보여주며, 특히 AIG와 악성빈혈 사이의 강한 연관성을 반영하고 있다.
키워드 버스트(citation burst) 분석은 연구 주제의 시간적 진화를 보여주었다(Figure 6B).
초기 연구 단계(1991–2000)
초기 연구는 주로 다음 주제에 집중되었다.
“infection(감염)” (버스트 강도 3.67)
“mucosa(점막)” (버스트 강도 8.41)
“antibody(항체)” (버스트 강도 5.09)
이는 초기 연구가 감염, 위 점막 변화, 그리고 자가항체를 중심으로 이루어졌음을 의미한다.
중기 연구 단계(2001–2014)
이 시기에는
“celiac disease(셀리악병)” (버스트 강도 4.97)
“children(소아)” (버스트 강도 2.82)
에 대한 관심이 증가하였다. 이는 동반 자가면역질환(comorbid autoimmune diseases)과 소아 환자군 등 특수 집단에 대한 연구가 확대되었음을 시사한다.
최근 연구 단계(2018–2025)
최근에는 다음과 같은 주제들이 새롭게 부상하였다.
“gastric cancer(위암)” (버스트 강도 7.20)
“risk(위험도)” (버스트 강도 4.01)
“intestinal metaplasia(장상피화생)” (버스트 강도 2.96)
“classification(분류)” (버스트 강도 4.12)
이는 연구 관심이 단순한 병인론적 연구를 넘어 위암 발생 위험 평가, 장상피화생, 질환 분류 체계 확립 등 임상적 위험도 평가와 질환 정의의 표준화로 이동하고 있음을 보여준다.
Figure 6 (B) Top 20 keywords with the most significant citation bursts. Red bars indicate the period of burst activity, while the blue line represents the overall timeline. The length of the red bar reflects the duration of the burst.
Discussion
본 계량서지학 분석은 1991년부터 2025년까지의 AIG와 H. pylori 연구에 대한 전 세계적 연구 동향을 종합적으로 제시하였다. 연구 결과, 논문 수는 꾸준히 증가하였으며, 분자생물학적 기전, 면역학적 표지자, 임상적 특성, 역학, 진단 전략이라는 다섯 개의 주요 연구 주제가 확인되었다. 전반적으로 이 분야는 초기의 병태생리적 기전 탐구 중심 연구에서 점차 임상적 응용을 지향하는 연구로 발전해 왔으며, 특히 위험도 평가, 조기 진단, 표준화된 분류 체계 구축에 대한 관심이 증가한 것으로 나타났다.
학술지 분석 결과, 특히 World Journal of Gastroenterology와 Gastroenterology를 중심으로 한 소화기학 전문 학술지들이 이 분야 연구 확산에 핵심적인 역할을 수행한 것으로 나타났다 [28]. 이러한 결과는 해당 연구 분야가 소화기 질환 및 미생물 병인 연구와 밀접하게 연관되어 있음을 반영한다 [29]. 국가 및 기관 분석에서는 Sapienza University Rome를 비롯한 이탈리아 기관들과 미국의 주요 연구기관들이 연구를 주도하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 우위는 지역적 질병 부담, 우수한 연구 인프라, 그리고 소화기학 및 자가면역질환 연구에 대한 지속적인 투자와 관련될 수 있다 [30,31]. 또한 일본 기관들의 높은 기여도는 H. pylori와 위암 연구 분야에서 일본이 오랫동안 수행해 온 선도적 역할을 보여준다 [32].
저자 분석에서는 Annibale Bruno와 Lahner Edith 등이 AIG와 H. pylori의 관계에 대한 이해, 특히 진단 및 임상적 틀의 확립에 중요한 기여를 한 것으로 나타났다 [33]. 또한 공동연구 네트워크 분석은 국제적·다기관 연구가 점차 증가하고 있음을 시사하였다.
연구 핵심 주제와 최신 연구 동향 (Research Hotspots and Frontier Trends)
Cluster 1. 분자면역학적 기전과 발암(Molecular Immunological Mechanisms and Cancer)
이 군집은 가장 큰 연구 영역으로 확인되었으며, 면역학적 기전과 발암과정에 대한 연구를 포함한다. “immune response”와 “adenocarcinoma”와 같은 키워드의 높은 빈도는 만성 염증과 면역조절 이상이 위암 발생에 미치는 영향에 대한 관심이 증가하고 있음을 보여준다. 기전적으로는 H. pylori에 의한 분자 모방과 면역 활성화가 여전히 중심적인 설명 모델로 남아 있다 [9,34].
특히 “carcinogenesis”와 “inflammation”의 강한 공출현은 AIG 환자에서 악성 전환을 예측할 수 있는 조기 분자표지자를 찾으려는 연구가 증가하고 있음을 시사한다. Iwamuro 등은 만성 염증과 위 상피세포의 상피-간엽 전이(epithelial–mesenchymal transition)를 연결하는 새로운 신호전달 경로를 규명하였으며, 이는 향후 발암 이전 단계에서 개입할 수 있는 치료 표적을 제시하였다 [35]. 이러한 기전적 이해는 단순히 증상을 조절하는 수준을 넘어 질병 진행 자체를 예방하는 표적 치료 전략 개발에 중요하다.
Cluster 2. 면역학적 표지자와 병태생리(Immunological Markers and Pathogenesis)
이 군집은 자가항체와 면역학적 바이오마커의 중요성을 보여준다. 최근 검출 기술의 발전으로 질병 진행 및 치료 반응과 연관된 새로운 자가항체 패턴이 발견되고 있으며, 보다 정밀한 진단 접근이 가능해지고 있다 [36].
H+/K+-ATPase 관련 용어가 빈번하게 등장한 것은 이 분자가 여전히 핵심 자가면역 표적임을 보여주며, 향후 표적 치료 개발과도 연관될 가능성이 있다 [37]. 또한 “pernicious anemia”가 높은 빈도로 나타난 것은 악성빈혈이 AIG와 여전히 밀접한 임상적 연관성을 가진다는 점을 반영한다.
면역 관련 키워드들의 공출현은 H. pylori 항원과 숙주 구조물 간의 분자 모방이 여전히 중요한 병인 기전으로 인식되고 있음을 보여준다 [38].
Cluster 3. 임상 증상과 환자 특성(Clinical Manifestations and Patient Characteristics)
이 군집은 질환의 이질성과 특정 환자군의 특성에 대한 관심 증가를 반영한다. “children”과 “adolescents”의 출현은 소아 및 청소년에서 발생하는 조기 발병 AIG에 대한 관심이 증가하고 있음을 의미한다 [39].
또한 “celiac disease”는 다발성 자가면역(polyautoimmunity)의 중요성을 보여주며, 여러 자가면역질환이 공통된 면역학적 감수성을 공유할 가능성을 시사한다 [40].
특히 “iron deficiency”는 비타민 B12 결핍보다 먼저 나타날 수 있는 초기 임상 소견으로, 조기 진단의 중요한 단서가 될 수 있음을 강조한다 [12,13]. 이러한 결과는 다양한 환자군에서 AIG를 보다 조기에 발견하고 임상적으로 세밀하게 특성화하려는 방향으로 연구가 발전하고 있음을 보여준다.
Cluster 4. 역학과 질병 진행(Epidemiology and Disease Progression)
이 군집은 AIG의 자연경과에 대한 이해가 발전하고 있음을 반영한다.
“follow-up”과 “acid secretion”은 장기 추적관찰의 중요성이 증가하고 있음을 보여주며, “intestinal metaplasia”는 대표적인 전암성 병변으로서 중요한 연구 주제가 되고 있다. 이는 위암 고위험군을 조기에 식별하려는 최근 연구 흐름과 일치한다 [41].
또한 인공지능(AI)을 포함한 새로운 분석 기법의 도입은 질병 진행 예측과 위험도 평가 모델을 더욱 정교하게 만들고 있다 [42].
“therapy”와 “cobalamin deficiency”의 공출현은 질병 관리뿐 아니라 전신적 합병증에 대한 관심 역시 증가하고 있음을 보여준다.
Cluster 5. 진단 접근법과 분류 체계(Diagnostic Approaches and Classification)
이 군집은 최근 가장 빠르게 성장하고 있는 연구 분야 중 하나이다.
“classification”, “hypergastrinemia”, “diagnosis” 등의 키워드는 질병 평가의 표준화와 임상 의사결정 향상을 위한 노력이 지속되고 있음을 보여준다.
특히 Kyoto classification은 내시경 평가의 표준화와 위암 위험도 평가 향상에 중요한 기여를 하였다 [43,44].
최근에는 분자병리학과 인공지능 기반 내시경 기술이 통합되면서 진단 정확도가 향상되고 있으며, 질병 관련 변화를 보다 조기에 발견할 수 있게 되었다 [45,46].
이는 AIG 진단이 점차 표준화되고 기술 중심적으로 발전하고 있음을 보여준다.
키워드 버스트 분석이 보여주는 연구 진화
키워드 버스트 분석은 1991년부터 2025년까지 연구 관심사의 변화 과정을 잘 보여준다.
1991–2000년
초기 연구는
infection
mucosa
antibody
등의 키워드가 중심이었다.
이는 H. pylori 감염, 면역 반응, 위 점막 손상 간의 관계를 이해하기 위한 기초 연구 단계였음을 의미한다 [47,48].
2001–2014년
이 시기에는
celiac disease
children
등이 주요 버스트 키워드로 등장하였다.
이는 자가면역질환의 동반질환 및 특정 환자군에 대한 관심이 증가했음을 보여준다 [49].
2015–2025년
최근에는
diagnosis
gastric cancer
intestinal metaplasia
classification
등이 주요 버스트 키워드로 나타났다.
특히 “gastric cancer” 는 가장 강한 버스트 강도(7.20)를 보여, 현재 연구가 위암 예방과 조기 발견 전략에 집중되고 있음을 시사한다.
또한 Zhang 등은 Kyoto 분류의 위암 위험도 예측 능력을 체계적 문헌고찰 및 메타분석으로 평가하였으며 [44], Toyoshima와 Nishizawa는 Kyoto 분류를 이용한 표준화된 내시경 평가 체계를 제시하였다 [43]. 이러한 결과는 AIG와 H. pylori 연구가 정밀의학(precision medicine), 위험도 계층화(risk stratification), 조기 진단 중심으로 발전하고 있음을 보여준다.
실질적 의의 (Practical Implications)
본 연구 결과는 임상의와 연구자 모두에게 중요한 시사점을 제공한다.
임상의 입장에서는 위암 위험도, 장상피화생, 질환 분류 체계에 대한 관심 증가가 H. pylori 노출력이 있는 AIG 환자에서 조기 진단과 장기 추적관찰의 중요성을 강조한다.
연구자 입장에서는 향후 연구가 다음 분야에 집중되어야 함을 시사한다.
위험도 예측 모델 개발
분자 바이오마커 통합
표준화된 진단 체계 구축
인공지능 기반 진단 기술 개발
고도화된 내시경 영상기술 적용
강점과 한계 (Strengths and Limitations)
본 연구의 주요 강점은 다음과 같다.
30년 이상에 걸친 장기간 연구 동향 분석
VOSviewer, CiteSpace, bibliometrix를 통합한 다각적 분석
연구 구조와 연구 동향을 동시에 평가할 수 있는 분석 설계
반면 다음과 같은 한계도 존재한다.
WoSCC만 사용하여 Scopus나 PubMed 문헌이 누락될 가능성
영어 논문만 포함하여 비영어권 연구가 과소평가되었을 가능성
전 세계적 연구 분야임에도 언어 제한에 따른 선택 편향 가능성
결론 (Conclusion)
본 계량서지학 분석은 지난 30년간 AIG와 H. pylori 연구의 관심사가 점차 임상적 중요성을 중심으로 변화해 왔음을 보여준다.
현재 주요 연구 주제는 다음과 같다.
발암 기전
면역학적 표지자
특정 인구집단의 특성
질병 진행
진단 혁신
특히 이탈리아, 미국, 일본 연구진의 활발한 연구 활동과 국제 협력이 해당 분야 발전을 주도하고 있다. 향후 연구는 분자 바이오마커와 첨단 진단기술을 통합하여 조기 진단과 위험도 계층화를 개선하고, 궁극적으로 보다 개인 맞춤형 환자 관리 전략을 개발하는 방향으로 나아갈 것으로 전망된다.
<Abstract>
Background/objective: Autoimmune gastritis and Helicobacter pylori (H. pylori) infection are two clinically significant gastroenterological conditions with intricate pathophysiological interactions. This study aims to systematically map the global scientific output and evolving research trends on autoimmune gastritis and H. pylori through a comprehensive bibliometric analysis.
Methods: Publications (1991-2025) were extracted from the Web of Science Core Collection and analyzed using VOSviewer, CiteSpace, and the R package "bibliometrix" to explore research trends and collaboration patterns.
Results: A total of 387 publications were identified. Italy led in publication output (n = 75). The World Journal of Gastroenterology was the most prolific journal in this field. Keyword co-occurrence analysis revealed five major thematic clusters: (1) molecular immunological mechanisms and gastric carcinogenesis, (2) immunological markers and disease pathogenesis, (3) clinical manifestations and patient profiles, (4) epidemiology and disease progression, and (5) diagnostic strategies and classification systems. Burst detection analysis highlighted recent (2018-2025) research foci on "gastric cancer", "risk", "intestinal metaplasia", and "classification".
Conclusion: This bibliometric analysis provides a comprehensive overview of the global research dynamics concerning autoimmune gastritis and H. pylori. The findings reveal a shift toward precision medicine, with increasing attention to early detection, risk assessment, and the development of standardized diagnostic frameworks. These findings may assist clinicians in risk stratification and guide researchers in identifying future directions in autoimmune gastritis and H. pylori research.
Keywords: Helicobacter pylori; autoimmune gastritis; bibliometric analysis; gastric carcinogenesis; research trends.
References
1. Abid E, Abid A, Abid H, Hussain SI, Jalal AA. Strengthening predictive models and risk assessment in autoimmune gastritis: a critical appraisal. J Gastroenterol Hepatol. 2025;40(6):1631–1632. doi:10.1111/jgh.16967
2. Chen Y, Ji X, Zhao W, et al. A real-world study on the characteristics of autoimmune gastritis: a single-center retrospective cohort in China. Clin Res Hepatol Gastroenterol. 2025;49(4):102556. doi:10.1016/j.clinre.2025.102556
3. Annibale B, Dilaghi E, Lahner E. Chapter 34 - Autoimmune gastritis and pernicious anemia. In: Gershwin ME, Tsokos GC, Diamond B, editors. The Rose and Mackay Textbook of Autoimmune Diseases. Seventh ed. Academic Press; 2024:641–656.
4. Massironi S, Gallo C, Lahner E, et al. Occurrence and characteristics of endoscopic gastric polyps in patients with autoimmune gastritis (AGAPE study): a multicentric cross-sectional study. Digestive Liver Dis. 2025;57(1):198–205. doi:10.1016/j.dld.2024.07.024
5. Tonegato M, Panozzo MP, Antico A, Bizzaro N. Improving the diagnosis of autoimmune gastritis: from parietal cell antibodies to H+/K+ ATPase antibodies. Diagnostics. 2024;14(16):1721. doi:10.3390/diagnostics14161721
6. FitzGerald R, Smith SM. An overview of Helicobacter pylori infection. In: Helicobacter pylori. Springer; 2021:1–14.
7. Ali A, AlHussaini KI. Helicobacter pylori: a contemporary perspective on pathogenesis, diagnosis and treatment strategies. Microorganisms. 2024;12(1):222. doi:10.3390/microorganisms12010222
8. IARC Working Group Reports. Population-Based Helicobacter Pylori Screen-and-Treat Strategies for Gastric Cancer Prevention: Guidance on Implementation. In: Park JY, editor. Lyon (FR): International Agency for Research on Cancer © International Agency for Research on Cancer, 2025.; 2025.
9. Falah F, Aamery R, Mohammed Jaafer N. Pylori and autoimmune disorders: unraveling the links between chronic infection and immune dysfunction: review paper. Int J Pharm Bio-Med Sci H. 2024;3:662–670.
10. Rugge M, Bricca L, Guzzinati S, et al. Autoimmune gastritis: long-term natural history in naïve Helicobacter pylori-negative patients. Gut. 2023;72 (1):30–38. doi:10.1136/gutjnl-2022-327827
11. Ihara T, Ihara N, Kushima R, Haruma K. Rapid progression of autoimmune gastritis after Helicobacter pylori eradication therapy. Internal Medicine. 2023;62(11):1603–1609. doi:10.2169/internalmedicine.0533-22
12. Kotera T, Nishimi Y, Kushima R, Haruma K. Regression of autoimmune gastritis after eradication of Helicobacter pylori. Case Rep Gastroenterol. 2023;17(1):34–40. doi:10.1159/000528388
13. Osmola M, Chapelle N, Vibet MA, et al. Iron and vitamin B12 deficiency in patients with autoimmune gastritis and helicobacter pylori gastritis: results from a prospective multicenter study. Dig Dis. 2024;42(2):145–153. doi:10.1159/000535206
14. Ninkov A, Frank JR, Maggio LA. Bibliometrics: methods for studying academic publishing. Perspect Med Educ. 2022;11(3):173–176. doi:10.1007/S40037-021-00695-4
15. Yu Y-F, Tong K-K, Shangguan X-L, et al. Research status and hotspots of autoimmune gastritis: a bibliometric analysis. World J Gastroenterol. 2023;29(42):5781. doi:10.3748/wjg.v29.i42.5781
16. Chen D, Zhang G, Wang J, et al. Mapping trends in moyamoya angiopathy research: a 10-year bibliometric and visualization-based analyses of the web of science core collection (WoSCC). Front Neurol. 2021;12:637310. doi:10.3389/fneur.2021.637310
17. Yang S, Hao S, Ye H, Zhang X. Cross-talk between Helicobacter pylori and gastric cancer: a scientometric analysis. Front Cell Infect Microbiol. 2024;14:1353094. doi:10.3389/fcimb.2024.1353094
18. Van Eck N, Waltman L. Software survey: vOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics. 2010;84(2):523–538. doi:10.1007/s11192-009-0146-3
19. Chen C. CiteSpace II: detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature. J Am Soc Inf Sci Technol. 2006;57 (3):359–377. doi:10.1002/asi.20317
20. Aria M, Cuccurullo C. bibliometrix: an R-tool for comprehensive science mapping analysis. J Informetrics. 2017;11(4):959–975. doi:10.1016/j. joi.2017.08.007
21. Bornmann L, Daniel H-D. Does the h-index for ranking of scientists really work? Scientometrics. 2005;65(3):391–392. doi:10.1007/s11192-005- 0281-4
22. Egghe L. editor. An Improvement of the h-Index: The g-Index. ISSI; 2006.
23. Nocera AP, Boudreau H, Boyd CJ, Tamhane A, Martin KD, Rais-Bahrami S. Correlation between H-index, M-index, and academic rank in urology. Urology. 2024;189:150–155. doi:10.1016/j.urology.2024.04.041
24. Gould KA. Journal Citation Reports 2023: Understanding Bibliometric Data. LWW; 2023:245–247.
25. Appelmelk BJ, Simoons-Smit I, Negrini R, et al. Potential role of molecular mimicry between Helicobacter pylori lipopolysaccharide and host Lewis blood group antigens in autoimmunity. Infect Immun. 1996;64(6):2031–2040. doi:10.1128/iai.64.6.2031-2040.1996
26. Oertli M, Sundquist M, Hitzler I, et al. DC-derived IL-18 drives Treg differentiation, murine Helicobacter pylori–specific immune tolerance, and asthma protection. J Clin Invest. 2012;122(3):1082–1096. doi:10.1172/JCI61029
27. Daniels JA, Lederman HM, Maitra A, Montgomery EA. Gastrointestinal tract pathology in patients with common variable immunodeficiency (CVID): a clinicopathologic study and review. Am J Surg Pathol. 2007;31(12):1800–1812. doi:10.1097/PAS.0b013e3180cab60c
28. Hawley JA, Forster SC, Giles EM. Exercise, gut microbiome, and gastrointestinal diseases: therapeutic impact and molecular mechanisms. Gastroenterology. 2025;169(1):48–62. doi:10.1053/j.gastro.2025.01.224
29. Zhang Y, Peng Y, Xia X. Autoimmune diseases and gut microbiota: a bibliometric and visual analysis from 2004 to 2022. Clin Exp Med. 2023;23 (6):2813–2827. doi:10.1007/s10238-023-01028-x
30. Zamani M, Ebrahimtabar F, Zamani V, et al. Systematic review with meta-analysis: the worldwide prevalence of Helicobacter pylori infection. Aliment Pharmacol Ther. 2018;47(7):868–876. doi:10.1111/apt.14561
31. Bignotto M, Dei Cas M, Paroni R, et al. An epidemiological study on the prevalence of cardiovascular, metabolic, liver and autoimmune diseases in Northern Italy. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2021;31(5):1416–1426. doi:10.1016/j.numecd.2021.02.001
32. Inoue M. Changing epidemiology of Helicobacter pylori in Japan. Gastric Cancer. 2017;20(Suppl 1):3–7. doi:10.1007/s10120-016-0658-5
33. Lahner E, Carabotti M, Annibale B. Treatment of Helicobacter pylori infection in atrophic gastritis. World J Gastroenterol. 2018;24 (22):2373–2380. doi:10.3748/wjg.v24.i22.2373
34. Sumida TS, Cheru NT, Hafler DA. The regulation and differentiation of regulatory T cells and their dysfunction in autoimmune diseases. Nat Rev Immunol. 2024;24(7):503–517. doi:10.1038/s41577-024-00994-x
35. Iwamuro M, Tanaka T, Otsuka M. Update in molecular aspects and diagnosis of autoimmune gastritis. Curr Issues Mol Biol. 2023;45 (7):5263–5275. doi:10.3390/cimb45070334
36. Tan Q, Wang D, Yang J, et al. Autoantibody profiling identifies predictive biomarkers of response to anti-PD1 therapy in cancer patients. Theranostics. 2020;10(14):6399–6410. doi:10.7150/thno.45816
37. Juarranz Y. Molecular and cellular basis of autoimmune diseases. Cells. 2021;10(2):474. doi:10.3390/cells10020474
38. Hassan FF, Al Aamery RA, Hammodi NMJ. H. pylori and autoimmune disorders: unraveling the links between chronic infection and immune dysfunction: review paper. Int J Pharm Bio-Med Sci. 2023;03(11). doi:10.47191/ijpbms/v3-i11-13
39. Saglietti C, Sciarra A, Abdelrahman K, et al. Autoimmune gastritis in the pediatric age: an underestimated condition report of two cases and review. Front Pediatr. 2018;6. doi:10.3389/fped.2018.00123
40. Ceccarelli F, Natalucci F, Di Filippo A, et al. Membrane and soluble CD137 in systemic lupus erythematosus: role as biomarkers for disease activity. J Immunol Res. 2023;2023:2344239. doi:10.1155/2023/2344239
41. Eskandarion MR, Eskandarieh S, Shakoori Farahani A, et al. Prediction of novel biomarkers for gastric intestinal metaplasia and gastric adenocarcinoma using bioinformatics analysis. Heliyon. 2024;10(9):e30253. doi:10.1016/j.heliyon.2024.e30253
42. Chen S, Xu L, Yan L, et al. A novel endoscopic artificial intelligence system to assist in the diagnosis of autoimmune gastritis: a multicenter study. Endoscopy. 2025;57(4):299–309. doi:10.1055/a-2451-3071
43. Toyoshima O, Nishizawa T. Kyoto classification of gastritis: advances and future perspectives in endoscopic diagnosis of gastritis. World J Gastroenterol. 2022;28(43):6078. doi:10.3748/wjg.v28.i43.6078
44. Zhang H, Yang X, Zhang X, Huang X. The significance of endoscopic Kyoto classification of gastritis in the gastric cancer risk assessment: a systematic review and meta-analysis. Medicine. 2023;102(22):e33942. doi:10.1097/MD.0000000000033942
45. Ali H, Muzammil MA, Dahiya DS, et al. Artificial intelligence in gastrointestinal endoscopy: a comprehensive review. Ann Gastroenterol. 2024;37 (2):133. doi:10.20524/aog.2024.0861
46. Huang J, Fan X, Liu W. Applications and prospects of artificial intelligence-assisted endoscopic ultrasound in digestive system diseases. Diagnostics. 2023;13(17):2815. doi:10.3390/diagnostics13172815
47. Peek Jr RM, Blasser MJ. Pathophysiology of Helicobacter pylori-induced gastritis and peptic ulcer disease. Am J Med. 1997;102(2):200–207. doi:10.1016/S0002-9343(96)00273-2
48. Crabtree J. Gastric mucosal inflammatory responses to Helicobacter pylori. Aliment Pharmacol Ther. 1996;10(Sup1):29–37. doi:10.1046/j.1365- 2036.1996.22164003.x
49. Oksanen AM, Haimila KE, Rautelin HIK, Partanen JA. Immunogenetic characteristics of patients with autoimmune gastritis. World J Gastroenterol. 2010;16(3):354. doi:10.3748/wjg.v16.i3.354