Nature Reviews Immunology
Nature Reviews Immunology（通常缩写为 NRI）是由 Nature Portfolio（自然出版集团）出版的国际顶级综述性月刊，创刊于 2001 年。
作为免疫学领域的“百科全书”和“风向标”，该期刊并不发表原始的研究论文（Primary Research），而是专门发表权威专家撰写的综述（Reviews）、观点（Perspectives）和评论。
它致力于全面覆盖免疫学的各个分支，从基础的分子机制（如抗原呈递、信号转导）到临床应用（如免疫治疗、疫苗开发、自身免疫病）。凭借极高的引用率，其影响因子（Impact Factor）常年稳居全球所有科学期刊的前列（2023 年 JCR 影响因子约为 100+），是生物医学领域最具影响力的刊物之一。
不发“新”发现，只发“深”见解
与 Nature 或 Immunity 等发表原始数据（Primary Data）的期刊不同，Nature Reviews Immunology 的核心价值在于“整合”与“提炼”。
| 文章类型 | 特点 | 阅读价值 |
|---|---|---|
| Reviews (综述) |
篇幅长，图表精美（由 Nature 专业插画师重绘）。全面总结某一领域的历史、现状和争议。 | 快速入门新领域的最佳教材。 |
| Perspectives (观点) |
具有高度推测性或个人色彩。作者提出新的模型、假说或对现有理论的挑战。 | 启发科研灵感，指明未来方向。 |
| Research Highlights (研究亮点) |
由编辑撰写的短评，精选并解读近期在其他顶级期刊上发表的重要原始论文。 | 节省时间，快速了解行业动态。 |
免疫学插图的“美学巅峰”
Nature Reviews 系列最著名的特征之一是其标准化的科学插图。NRI 的编辑团队会与作者合作，将复杂的信号通路、细胞相互作用绘制成风格统一、清晰易懂的示意图。
- Box & Glossary： 文章中常包含独立的文本框（Box）解释核心概念（如“MHC 限制性”），以及术语表（Glossary），对非本领域读者非常友好。
- 引用经典： NRI 的插图经常被教科书（如 Janeway's Immunobiology）和学术会议 PPT 直接引用，是全球免疫学教学的标准素材。
- Commissioned Only： 该期刊的大部分文章是约稿（Commissioned）的，即编辑邀请领域内的权威大牛撰写，因此代表了该领域的最高共识。
关键相关概念 [Key Concepts]
1. Impact Factor (影响因子)： 综述类期刊的 IF 通常远高于研究类期刊，因为综述文章更容易被引用。NRI 的 IF 经常超过 50 甚至 100，这反映了其内容的权威性和参考价值。
2. Cross-disciplinary (跨学科)： 随着免疫学的发展，NRI 越来越多地刊登与其他领域交叉的综述，如神经免疫学（Neuroimmunology）、代谢免疫学（Immunometabolism）和微生物组（Microbiome）。
3. Nature Reviews (自然综述系列)： Nature Portfolio 旗下的一系列综述期刊品牌。除了 Immunology，还有 Nature Reviews Cancer、Nature Reviews Genetics 等，它们共同构成了现代生物医学的知识库。
学术参考文献 [Academic Review]
[1] Sharma P, Allison JP. (2015). The future of immune checkpoint therapy. Science (Contextual).
[说明]：虽然这篇发表在 Science，但 Allison (诺奖得主) 及其团队在 Nature Reviews Immunology 上发表了多篇关于 CTLA-4 和 PD-1 机制的奠基性综述，定义了检查点阻断疗法的理论框架。
[2] O'Neill LA, Kishton RJ, Rathmell J. (2016). A guide to immunometabolism for immunologists. Nature Reviews Immunology.
[点评]：经典入门综述。系统阐述了免疫细胞如何改变其代谢方式（如糖酵解 vs. 氧化磷酸化）来支持其功能，是代谢免疫学领域的必读文献。
[3] Schumacher TN, Schreiber RD. (2015). Neoantigens in cancer immunotherapy. Science (Contextual).
[说明]：该主题在 Nature Reviews Immunology 上有大量深度综述（如 2016 年 Yarchoan 等人的文章），详细解析了新抗原预测和疫苗设计的策略。