مقالة منهجية

الببليومتريك والمعلوماتية الحيوية استكشاف نقاط البحث الساخنة والأهداف الرئيسية في الأمراض المصاحبة: أمراض الرئة الخلالية وارتفاع ضغط الدم الرئوي

DOI:

10.3791/71631

⸱

أغسطس 7, 2026

 ,  ,  , 
1Graduate School, Beijing University of Chinese Medicine, 2Physical Examination Center, China-Japan Friendship Hospital, 3Qihuang School, Beijing University of Chinese Medicine, 4National Center for Integrative Medicine, China-Japan Friendship Hospital, 5School of Population Medicine and Public Health, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College

في هذه المقالة

ملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يستخدم هذا البروتوكول أمراض الرئة الخلالية وارتفاع ضغط الدم الرئوي كمثال، ويدمج القياسات الببليومترية مع المعلوماتية الحيوية لاستكشاف اتجاهات أبحاثهم، ونقاط الاشتباك، والأهداف الرئيسية، والمسارات ذات الصلة بشكل منهجي ومبدئي. يمكن تكرار هذا البروتوكول لتحليل أي أزواج من الأمراض عن طريق تعديل التوجيهات.

الملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

غالبا ما يتعايش مرض الرئة الخلالي (ILD) وارتفاع ضغط الدم الرئوي (PH) كأمراض مصاحبة، مما يؤدي إلى نتائج سريرية ضعيفة وخيارات علاجية محدودة. تحديد نقاط البحث الساخنة المهمة وكشف الأهداف الرئيسية للأمراض المصاحبة أمر ضروري لتحسين إدارة الأمراض وتطوير استراتيجيات علاجية جديدة. يسترجع هذا البروتوكول المنشورات ذات الصلة من مجموعة Web of Science الأساسية وقواعد بيانات Scopus، ويستخدم CiteSpace وVOSviewer لرسم خرائط نقاط البحث الساخنة والاتجاهات المتطورة. لاحقا، يتم تحديد الأهداف الجينية المتداخلة المرتبطة بكلا المرضين من قاعدة بيانات GeneCards. يتم بناء شبكات تفاعل البروتين والبروتين باستخدام STRING لتحديد جينات المحور، ويتم إجراء تحليل إثراء مسار KEGG باستخدام لغة R لتوضيح مسارات الإشارة الرئيسية. تظهر النتائج أن القياس الببليومتري يحدد مسار تطور هذا المجال متعدد التخصصات من منظور كلي؛ يكشف تحليل المعلوماتية الحيوية أن FN1 وIL6 وTNF هي أهداف محتملة للأمراض المصاحبة الأساسية؛ ويشير تحليل إثراء KEGG إلى أن المسارات المرتبطة بالمناعة التي تركز على PI3K-Akt وMAPK متورطة بعمق في مسببات الأمراض المصاحبة. من خلال دمج النهجين، يحدد هذا البروتوكول بشكل منهجي مسار التطور وبنقاط البحث الساخنة في أبحاث الأمراض المصاحبة ل ILD وPH، مع فحص أولي لأهداف ومسارات الأمراض المصاحبة المحتملة. يوفر توجيها وأساسا حسابيا للأبحاث التجريبية المستقبلية والتحقق السريري. يقدم هذا الإطار المتكامل منهجية قابلة للتكرار قابلة للتطبيق على دراسة الأمراض المصاحبة المعقدة الأخرى.

المقدمة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يشير مرض الرئة الخلالي (ILD) إلى مجموعة من أمراض الرئة المنتشرة التي تتميز مرضيا بالالتهاب والتليف في الفراغ الرئوي. خلال تطور المرض، غالبا ما يتعقد بسبب عدة أمراض مصاحبة، من بينها ارتفاع ضغط الدم الرئوي (PH) هو أحد الأمراض المصاحبة الشائعة التي تؤثر بشكل كبير على التشخيص 1,2. تشير البيانات الوبائية إلى أن معدل حدوث الحموضة الحموضة لدى مرضى ILD يختلف حسب النوع الفرعي ومرحلة المرض، حيث يتراوح من 13٪ إلى 86٪ 3,4,5. هذه الحالة المصاحبة لا تقلل فقط من جودة حياة المرضى بشكل كبير وتزيد من خطر الوفاة، بل تزيد أيضا من العبء الاجتماعي والاقتصادي والرعاية الصحية 6,7. على عكس ارتفاع ضغط الدم الشرياني الرئوي، فإن مسببات ارتفاع ضغط الدم الرئوي المرتبط بمرض الرئة الخلالي أكثر تعقيدا، وتشمل عدة عمليات مرضية مثل تضيق الأوعية الدموية الرئوية نقص الأكسجين، وإعادة تشكيل الأوعية الدموية بعوامل الالتهاب والألياف الليفية والالتهابية، وترسيب المصفوفة خارج الخلية 8,9,10. في الوقت الحالي، لا تزال استراتيجيات التشخيص والعلاج السريري لهذه الحالة المصاحبة محدودة نسبيا، كما أن الأدوية المستهدفة المحددة تفتقر إلى ذلك. لا تزال آلياته الجزيئية الأساسية، ومسارات الإشارة الرئيسية، والمؤشرات الحيوية المبكرة بحاجة إلى توضيح منهجي 11,12.

كأداة موضوعية لاكتشاف نقاط التركيز البحثية ومسارات التطور، اكتسبت القياسات المعلوماتية تطبيقا واسعا في السنوات الأخيرة13,14. يحدد تحليل المعلوماتية الحيوية الأهداف الرئيسية والمسارات الأساسية من خلال دمج الأهداف المرتبطة بالأمراض المكتشفةسابقا 15. بالنسبة لأبحاث الأمراض المصاحبة، فإن دمج نقاط البحث الماكروسكوبي مع المسار الجزيئي ومعلومات الهدف يعمق فهم آليات الإصابة المصاحبة ويوفر توقعات حسابية وإرشادات اتجاهية للدراسات التجريبية اللاحقة. ومع ذلك، لا تزال الأبحاث المتعلقة بالتزامن بين أمراض الرئة الخلالية وارتفاع ضغط الدم الرئوي تفتقر إلى تحليل منهجي متكامل يجمع بين رسم الخرائط المعرفية الكبيرة والشبكات الجزيئية المجهرية. وبناء عليه، استخدمت هذه الدراسة مجموعة Web of Science Core Collection (WoSCC) وقواعد بيانات Scopus لتحديد مسار تطور ونقاط بحثية شاملة لأبحاث الأمراض المصاحبة بين ILD وPH باستخدام طرق ببليومترية. وفي الوقت نفسه، تم استخدام أدوات المعلوماتية الحيوية لتحديد الجينات الأساسية والمسارات الجزيئية المحتملة المرتبطة بالأمراض المصاحبة، مما وفر أساسا جزيئيا مرشحا وتوجيها لتصميم التجارب للأبحاث التجريبية والاستكشاف المستهدف.

البروتوكول

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

استخدمت الدراسة قواعد بيانات ثانوية متاحة للجمهور، بما في ذلك GeneCards وSTRING وKEGG. وفقا للمادة 32 من لوائح الموارد الوراثية البشرية في الصين، لا تشمل هذه القواعد البيانات جمعا مباشرا للموارد الوراثية البشرية داخل الصين؛ لذلك، لم تكن هناك حاجة لموافقة أخلاقية أو موافقة مستنيرة لهذه الدراسة. معلومات النسخة التفصيلية للبرمجيات والمنصات المستخدمة في هذا القسم موفرة في جدول المواد.

1. مجموعة الأدب وتنظيمه

  1. الوصول إلى قاعدة بيانات MeSH (جدول المواد).
  2. ابحث عن مصطلحي المرض "مرض الرئة الخلالية" و"ارتفاع ضغط الدم الرئوي" بشكل منفصل لاسترجاع العناوين الفرعية المرتبطة بهما.
  3. تطوير استراتيجية بحث شاملة بناء على المصطلحات والعناوين الفرعية المحددة ل MeSH.
  4. في 9 مارس 2026، افتح قاعدة بيانات WoSCC (جدول المواد).
  5. اختر البحث المتقدم. أدخل استراتيجية البحث: TS=("مرض الرئة المتوازي المنتشر في الرئة" أو "أمراض الرئة المتداخلة المنتشرة" أو "أمراض الرئة الخلالية") و TS=("ارتفاع ضغط الدم الرئوي"). حدد نطاق مواعيد النشر من 1 يناير 2016 إلى 31 ديسمبر 2025، ثم اضغط على البحث.
  6. اختر مقالات ومقالات مراجعة كنوع للمستند، واختر الإنجليزية كلغة. اختر السجل الكامل والمراجع المذكورة كمحتوى للسجلات. تصدير السجلات بصيغة txt وحفظها ك wos.txt، ثم حولها إلى صيغة csv واحفظ ك wos.csv.
  7. في 9 مارس 2026، افتح قاعدة بيانات Scopus (جدول المواد).
  8. اضبط حقل البحث على "العنوان"/ "الملخص" / "الكلمات المفتاحية". أدخل استراتيجية البحث: TITLE-ABS-KEY (("مرض الرئة المتجئية المنتشرة" أو "أمراض الرئة المتوازية المنتشرة" أو "أمراض الرئة الخلالية" أو "أمراض الرئة الخلالية")) و title-abs-key ("ارتفاع ضغط الدم الرئوي"). اختر نطاق السنوات من 1 يناير 2016 إلى 31 ديسمبر 2025، واختر الطب كموضوع دراسي، ثم اضغط على البحث (الجدول التكميلي 1).
  9. انقر على تصدير، اختر صيغة CSV، وصدر جميع السجلات المسترجعة، واحفظ ك scopus.csv.
  10. افتح wos.csv، انسخ عمود DOI، والصقه في scopus.csv. قم بمقارنة البيانات، واستخدم وظيفة إزالة التكرارات في إكسل لوضع علامة على السجلات المكررة، وحذف النسخ، والحصول على scopus1.csv. بالنسبة للسجلات القليلة التي تفتقر إلى DOI، قمنا بالتحقق يدويا باستخدام مزيج من "العنوان + المؤلف + السنة" لضمان تضمين الأدبيات المطلوبة لهذه الدراسة بشكل كامل.
  11. أنشئ مجلدات جديدة باسم مجلد الإدخال ودليل الإخراج. ضع scopus1.csv التي تم الحصول عليها بعد إزالة التكرار في مجلد الإدخال. افتح CiteSpace، انقر على البيانات، اختر Scopus، حدد المجلدات المقابلة، ثم اضغط على زر Scopus (csv) > WoS لتحويل تنسيق بيانات Scopus، مما يوحد تنسيق قاعدتي القاعدة إلى صيغة txt. سم الملف الناتج scopus1.txt.
  12. ادمج البيانات من قاعدتي البيانات. ضع scopus1.txt و wos.txt في CiteSpace لإزالة النسخ والدمج للحصول على بيانات الأدبيات المنسقة بشكل موحد وغير مكررة: dataset.txt، للتحليل اللاحق (الجدول التكميلي 2).
  13. تحقق من ملفات wos.txt و scopus.csv التي تم الحصول عليها للتأكد من أن عملية إزالة النسخ تستخدم DOI كمعيار مطابقة وأن ملف dataset.txt تم إنشاؤه بنجاح.

2. تحليل اتجاه إنتاج النشر السنوي

  1. في Microsoft Excel، قم بعد عدد المنشورات حسب السنة لتوليد عمودين من البيانات (السنة، المنشورات).
  2. اختر مجموعة البيانات، والوصول إلى إدراج > المخطط > المخطط العمودي لإنشاء مخطط عمودي لنتائج النشر السنوية.
  3. تعيين المحور الأفقي كسنة والمحور الرأسي كمنشورات.
  4. تمكين تسميات البيانات لعرض العدد المحدد من المنشورات لكل سنة.
  5. تصدير جميع الأشكال بصيغة ملف الصور الموسومة (TIFF)، لضمان دقة لا تقل عن 300 نقطة في البوصة البصرية.

3. إنتاج المنشورات الوطنية/الإقليمية وتحليل التعاون الدولي

  1. تشغيل VOSviewer، اختر إنشاء > إنشاء خريطة بناء على بيانات ببليوغرافية > اقرأ البيانات من ملفات قاعدة البيانات الببليوغرافية16.
  2. استيراد مجموعة بيانات النص العادي التي تم إنشاؤها في الخطوة 1.12.
  3. اختر التأليف المشترك كنوع تحليل والدول كوحدة تحليل.
  4. حدد الحد الأدنى لعدد الوثائق في كل دولة إلى 40، مع الاحتفاظ بأفضل 20 دولة حسب مخرجات النشر. لضمان تركيز شبكة التعاون على الدول ذات الإنتاج العالي مع الحفاظ على وضوح وسهولة قراءة الخريطة، مما يسهل على القراء فهم القوى البحثية الدولية الأساسية وأنماط التعاون بشكل حدسي.
  5. في واجهة التحقق من العناصر المحددة ، اختر جميع الدول، انسخ القائمة إلى Excel، وصدر عدد المنشورات وعدد الاستشهادات لكل دولة.
  6. في جدول Excel الناتج، اختر أفضل 10 دول حسب مخرجات النشر وأنشئ مخططا يعرض عدد المنشورات والاقتباسات.
  7. اختر زر "إنهاء" لبناء شبكة التعاون الوطنية وحفظ الشبكة بصيغة GML.
  8. شغل Scimago Graphica واستورد ملف GML.
  9. قم بتعيين حقل التسمية إلى الدولة وتعيين نوع حقل العنقود إلى String.
  10. في تكوين التصور، ضع حقل إخراج المنشور (عادة الوزن<المستندات> أو اسم مشابه) في مربع الحجم، وتعيين حقل العنقود كمربع الألوان، وربط حقل التسمية بصناديق التسمية، وتلميح، والوحدة.
  11. اذهب إلى خريطة ماركس >. استخدم Edges لضبط انحناء الخط، وEdge color لتكوين لون العقد.
  12. تصدير الخريطة النهائية بصيغة PNG.
  13. استورد مجموعة بيانات النص العادي التي تم إنشاؤها في الخطوة 1.12 إلى منصة التحليل الإلكتروني للببليومتريك (https://bibliometric.com)، ثم انقر على رفع بيانات الاستشهاد، واختر علاقات الدول لإنشاء مخطط وتر تعاون وطني للتصور.
  14. نقطة تفتيش رئيسية هي تعديل الحد الأدنى لعدد الوثائق بشكل مناسب بحيث تكون الشبكة الناتجة متوازنة وواضحة بصريا، مع الحفاظ على عكس أهداف البحث.

4. مخرجات المنشورات العلمية وتحليل الاستشهادات

  1. استيراد نفس مجموعة البيانات إلى VOSviewer، اختر الاستشهاد كنوع تحليل، واختر Sources كوحدة تحليل.
  2. حدد الحد الأدنى لعدد المستندات لمصدر إلى 5 وأقل عدد من الاستشهادات إلى 20.
  3. في واجهة التحقق من العناصر المحددة ، انسخ قائمة المجلات إلى Excel للحصول على عدد المنشورات وإجمالي عدد الاستشهادات لكل مجلة.
  4. اختر Finish، وسيتم إنشاء خريطة شبكة الاستشهاد المشترك للمجلة. قم بضبط معلمات الجذب والتنفر لتعزيز التخطيط، وتحسين المظهر باستخدام لوحة التصور ، وحفظ الخريطة كملف TIFF بدقة لا تقل عن 300 نقطة في البوصة.
  5. في إكسل، قم بترتيب المجلات حسب عدد المنشورات، واختيار أفضل 10 مجلات حسب إنتاج المنشورات. في 9 مارس 2026، قم بالوصول إلى المنصة الرسمية ل JCR (جدول المواد)، وابحث عن كل مجلة على التوالي، وسجل أحدث مؤشر لعامل التأثير وربعية JCR. أنشئ مخططا بيانيا يعرض أفضل 10 مجلات حسب مخرجات النشر.
  6. في Excel، قم بفرز المجلات حسب إجمالي عدد الاستشهادات، واختر أفضل 10 مجلات حسب تكرار الاستشهاد. في 9 مارس 2026، استرجع وسجل أحدث مؤشر Impact Factor وJCR من المنصة الرسمية ل JCR. أنشئ مخططا يعرض أفضل 10 مجلات حسب تكرار الاستشهاد.

5. تحليل شبكات التعاون بين المؤلفين عالي الإنتاجية

  1. استيراد مجموعة البيانات إلى VOSviewer، واختر التأليف المشترك كنوع تحليل، واختر مؤلفين كوحدة تحليل.
  2. اضبط الحد الأدنى لعدد المستندات للمؤلف إلى 3 لتصفية المؤلفين ذوي مستوى معين من النشاط.
  3. في واجهة التحقق من العناصر المحددة ، انسخ قائمة المؤلفين واحفظ عدد المنشورات وعدد الاستشهادات للمؤلفين في ملف إكسل.
  4. اختر إنهاء لإنتاج شبكة التعاون مع المؤلفين، وضبط تخطيط الشبكة ومظهرها، واحفظ بصيغة TIFF.
  5. في Excel، قم بفرز المؤلفين حسب عدد منشوراتهم، واختيار أكثر 10 باحثين إنتاجية، وإنشاء مخطط دونات لعرض عدد منشوراتهم.
  6. من مجموعة البيانات الأصلية، استرجع أفضل 10 مؤلفين حسب عدد الاستشهادات، حدد دولهم المعنية، وخصص ألوانا مميزة بناء على الدولة، وأنشئ مخططا يعرض أفضل 10 مؤلفين حسب تكرار الاستشهاد.

6. التحدث المشترك للكلمات المفتاحية وتحليل التطور الموضوعي

  1. شغل CiteSpace وانتقل إلى البيانات > الاستيراد/الصادر.
  2. ضع ملف النص المصدر في الخطوة 1.12 في مجلد الإدخال. في واجهة الاستيراد/التصدير ، قم بتعيين مسارات الإدخال والإخراج، واختر مقال ومراجعة كنوع المستندات، ثم اضغط على ابدأ لإجراء تحويل تنسيق البيانات.
  3. بعد التحويل، انسخ الملفات من مجلد الإخراج إلى مجلد البيانات. في واجهة CiteSpace الرئيسية، انقر على جديد، ثم قم بتعيين دليل المشروع ودليل البيانات، واختر WoS كمصدر بيانات، واختر الإنجليزية كلغة.
  4. اذهب إلى لوحة تقسيم الوقت على اليمين، واضبط الفترة إلى 2016–2025، واعتمد نافذة سنة، واختر كلمة مفتاحية كنوع عقدة.
  5. طبق مؤشر g (k=10) لتوسيع الشبكة، واختر ثلاث استراتيجيات تقليم: Pathfinder، تقليم الشبكات المقطعة، وتقليم الشبكة المدمجة.
  6. انقر على Start لإجراء التحليل. بعد الانتهاء، استخدم دالة تحسين تجميع التجميع بنقرة واحدة لإنشاء خريطة الظهور المشترك للكلمات المفتاحية.
  7. قم بضبط عرض تسميات العقد والعناقيد من لوحة التحكم، وتحسين العناصر البصرية مثل حجم العقدة.
  8. اختر التخطيط > الجدول الزمني لإنشاء عرض الجدول الزمني للكلمات المفتاحية.
  9. في لوحة التحكم، اختر الانفجار، اضغط على تحديث وعرض بشكل متسلسل، حدد عدد أفضل 25 كلمة مفتاحية لعرضها، وأنشئ رسم بياني لأفضل 25 كلمة مفتاحية حسب قوة الانفجار. تصدير الصور المولدة بصيغة TIFF للتخزين.

7. تحليل الاستشهاد المشترك المرجعي

  1. قم بتحميل نفس مجموعة البيانات في CiteSpace. حدد النطاق الزمني واستراتيجيات التقليم كما هو موضح في الخطوات 6.4–6.5، واختر المرجع المذكور كنوع العقدة.
  2. بعد تشغيل التحليل، استخدم دالة تحسين تجميع التجميع بنقرة واحدة لإنشاء خريطة التداخل المرجعية.
  3. قم بضبط تسميات العقد والمجموعة، واختر العناقيد لإنشاء خريطة التجميع المرجعية.
  4. في لوحة الانفجار ، اضبط العرض لعرض أفضل 20 مرجعا تم الاستشهاد به حسب تكرار الاستشهاد، وأنشئ مخطط أفضل 20 مرجعا مشتركا حسب قوة الانفجار.
  5. تصدير جميع الصور بصيغة TIFF للتخزين.

8. تحليل شبكات PPI

  1. قم بالوصول إلى قاعدة بيانات GeneCards (https://www.genecards.org)17في 12 مارس 2026، وابحث باستخدام "مرض الرئة الخلالي" و"ارتفاع ضغط الدم الرئوي" ككلمات مفتاحية على التوالي. مصطلحات المرض المستخدمة في البحث متوافقة مع تلك الواردة في استرجاع الأدبيات، ولم يتم توسيع متغيرات المصطلحات الإضافية.
  2. تصدير قائمة الأهداف ذات درجة الصلة ≥ 1 لكل بحث. كانت طريقة الاستخراج تتضمن الفرز حسب درجة الصلة وتصدير جميع الأهداف التي تحصل على درجة ≥ 1. تم اختيار عتبة ≥ 1 لأنها تلتقط الغالبية العظمى من الجينات المرتبطة المدعومة من الأدبيات مع تقليل الإيجابيات الكاذبة.
  3. استخدم R للحصول على تقاطع مجموعتي الأهداف، مما يؤدي إلى أهداف مرتبطة بالأمراض المصاحبة بين ILD-PH.
  4. الوصول إلى وحدة البروتينات المتعددة في قاعدة بيانات STRING (https://cn.string-db.org/)18، أدخل قائمة أهداف الأمراض المصاحبة في مربع البحث، واختر الإنسان العاقل كنوع.
  5. انقر على متابعة، ثم في لوحة الإعدادات ، قم بتعيين الحد الأدنى لدرجة التفاعل المطلوبة إلى ثقة عالية (0.700)، وفعل إخفاء العقد المنقطعة في الشبكة19.
  6. بعد تحديث الشبكة، قم بتنزيل بيانات التفاعل كملف TSV من قائمة التصدير .
  7. ابدأ Cytoscape، وحمل ملف TSV عبر ملف > استيراد > الشبكة من نظام الملفات.
  8. في أدوات > تحليل الشبكة > تحليل الشبكة > تفسير الشبكة، اختر عامل الشبكة كغير موجهة، وحساب المعلمات الطوبولوجية، بما في ذلك درجة العقدة.
  9. قم بضبط شكل العقدة، ولونها، وحجمها، وإعدادات المظهر الأخرى في لوحة الأسلوب ، وضبط مواقع العقد يدويا لتحقيق تخطيط واضح.
  10. احفظ صورة شبكة PPI عبر الملف > تصدير صورة الشبكة > إلى ملف، وتصدير نتائج تحليل الشبكة عبر ملف > تصدير > الجدول إلى الملف.
  11. افتح الجدول المصدر في إكسل، ورتب حسب عمود الدرجة النزولي، واختر أفضل 20 هدفا رئيسيا مع قيم درجاتها، أنشئ مخطط شريطي مع تسميات بيانات، وصدر بصيغة TIFF.

9. تحليل إثراء مسار KEGG

  1. اطلق R، وأدخل الأوامر لتثبيت وتحميل الحزم المطلوبة (الجدول التكميلي 3):
    install.packages("BiocManager")
    BiocManager::install(c("clusterProfiler", "org. Hs.eg.db")
    library(clusterProfiler)
    المكتبة (المنظمة). Hs.eg.db)
  2. حول رموز جينات أهداف المرض المصاحب ILD-PH إلى معرفات Entrez باستخدام دالة bitr(). في R، أدخل:
    coma_entrez <- bitr(coma_genes, fromType = "رمز", toType = "ENTREZID", OrgDb = org. Hs.eg.db)
  3. قم بتحليل الإثراء باستخدام دالة enrichKEGG() مع المعلمات التالية: organism = "has", pvalueCutoff = 0.05، qvalueCutoff = 0.05. تم استخدام طريقة بنجاميني-هوشبرغ (BH) لتصحيح الاختبارات المتعددة. أدخل الرمز التالي:
    kegg_result <- enrichKEGG(gene = coma_entrez$ENTREZID,
    الكائن الحي = "يملكه",
    pvalueCutoff = 0.05,
    qvalueCutoff = 0.05,
    use_internal_data = خطأ)
    ملاحظة: قيمة p: القيمة الأصلية p، تمثل احتمال ملاحظة مستوى الإثراء المعطا; قيمة q: معدل الاكتشاف الكاذب (FDR) بعد تصحيح بنجاميني-هوشبرغ، الذي يتحكم في معدل الإيجابيات الكاذبة. في هذه الدراسة، تم استخدام q < 0.05 كمعيار للإثراء الكبير.
  4. تصفية النتائج باستخدام الكلمات المفتاحية "أمراض الإنسان" و"الأيض" لإزالة المسارات المرتبطة بأمراض الإنسان والتمثيل الغذائي، مع الاحتفاظ بالمسارات المرتبطة بالعمليات البيولوجية. تصف أمراض الإنسان ومسارات الأيض بشكل رئيسي الآليات العامة للأمراض والشبكات الأيضية، والتي ترتبط بشكل ضعيف بآليات التليف والالتهاب وإعادة تشكيل الأوعية الدموية المرتبطة بمرض ILD وPH. لذلك، تم استبعادها للتركيز على النتائج على مسارات الإشارة الرئيسية. هنا يدخل:
    kegg_result_df <- as.data.frame(kegg_result)
    kegg_filtered <- kegg_result_df[!grepl("أمراض الإنسان|الأيض"، kegg_result_df$وصف)، ]
  5. قم بترتيب المسارات حسب عدد الجينات، واختيار أفضل 10 مسارات، وإنشاء مخطط نقاط باستخدام دالة dotplot()، وتصدير المخطط بصيغة PNG. هنا يدخل:
    top10_pathways <- الرأس(kegg_filtered[ترتيب(kegg_filtered$Count, downeasing = TRUE), ], 10)
    dotplot_result <- dotplot(enrichResult(select(top10_pathways)), showCategory = 10)
    ggsave("KEGG_dotplot.png"، dotplot_result، العرض = 8، الارتفاع = 6، DPI = 300)
  6. استخرج أفضل 10 مسارات وجينات الهدف المرتبطة بها، وأنشئ جدولا من عمودين (اسم المسار، الجين المستهدف)، وحفظ الجدول كملف TXT محدد بعلامات التبويب.
  7. استيراد الملف إلى Cytoscape، وتكوين الفروقات في الشكل واللون بين عقد المسار والعقد المستهدفة عبر لوحة Style ، وتحسين التخطيط يدويا، وتصدير صورة الشبكة المستهدفةللمسار-المسار رقم 20.

النتائج

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

استرجاع البيانات والفحص

تم جمع 2,400 سجل من قاعدة بيانات سكوبوس، بينما تم تحديد 696 في قاعدة بيانات WoSCC. بعد دمج مجموعتي البيانات وإزالة 533 سجلا مكررا، تم تضمين ما مجموعه 2,563 منشورا فريدا أخيرا للتحليل الببليومتري لاحقا (الشكل 1).

اتجاهات إنتاج النشر السنوي

يظهر الشكل 2 إنتاج المنشورات السنوية في مجال أمراض الرئة الخلالية وارتفاع ضغط الدم الرئوي من 2016 إلى 2025. خلال فترة العشر سنوات، أظهر عدد المنشورات اتجاها تصاعديا متذبذبا. ظل مستقرا نسبيا خلال السنوات الأربع الأولى، تلاها زيادات سريعة خلال 2020–2022 و2023–2025، وبلغ ذروتين في 2022 و2025 على التوالي. بشكل عام، ارتفع عدد المنشورات من 142 في عام 2016 إلى 402 في عام 2025، مما يمثل زيادة تقارب ثلاثة أضعاف (الشكل 2).

الإنتاج الوطني للنشر والتعاون الدولي

بلغ عدد الدول 20 دولة الحد الأدنى من 40 منشورا وتم تضمينها في تحليل شبكة التعاون الوطنية. تصدرت الولايات المتحدة في كل من إنتاج النشر وتكرار الاستشهاد، ب 823 منشورا و21,943 استشهادا. احتلت إيطاليا المركز الثاني ب 271 منشورا (7,037 اقتباسا)، تلتها فرنسا (237 منشورا، 8,172 اقتباسا)، المملكة المتحدة (231 منشورا، 9,764 اقتباسا)، واليابان (205 منشورات، 3,221 اقتباسا). احتلت الصين المرتبة السادسة ب 185 منشورا و2,978 استشهادا، بينما احتلت ألمانيا المرتبة السابعة ب 184 منشورا و7,932 اقتباسا (الشكل 3A، الجدول 1).

من حيث التعاون الدولي، كشفت مؤشرات قوة الروابط الإجمالية أن الولايات المتحدة (إجمالي قوة الروابط = 523)، إيطاليا (448)، المملكة المتحدة (447)، ألمانيا (443)، وفرنسا (405) أظهرت أقرب العلاقات التعاونية (الشكل 3B). حدد تحليل شبكة التعاون ثلاث مجموعات رئيسية. تكون التجمع الأول من 10 دول أوروبية، بما في ذلك بلجيكا، فرنسا، ألمانيا، اليونان، إيطاليا، هولندا، بولندا، إسبانيا، سويسرا، وتركيا، لتشكيل شبكة بحثية أوروبية مترابطة للغاية. تألف التجمع الثاني من تسع دول، منها أستراليا، البرازيل، كندا، الصين، الهند، اليابان، كوريا الجنوبية، المملكة المتحدة، والولايات المتحدة. تمركز هذا التجمع حول الولايات المتحدة مع دمج قوى بحثية رئيسية من آسيا والأمريكتين وأوقيانوسيا، مقدما نمط تعاون عبر المناطق. شمل التجمع الثالث النمسا فقط، مما أظهر نمط تعاون مستقل نسبيا (الشكل 3C).

نتائج النشر العلمي وتحليل الاستشهادات

من بين المجلات التي تنشر في هذا المجال، احتلت مجلة الطب السريري (54 وثيقة)، وPulmonary Circulation (53 وثيقة)، وClinical Rheumatology (51 وثيقة) المرتبة الأعلى في حجم النشر، حيث أظهرت مجلات Chest (IF = 8.6، Q1) وFrontiers in Immunology (IF = 5.9، Q1) أعلى عوامل تأثير بين المجلات العشرة الرائدة من حيث الإنتاجية (الشكل 4A). من حيث تأثير الاستشهاد، برزت مجلة European Respiratory Journal (1,885 استشهادا)، ومجلة زراعة القلب والرئة (1,817 اقتباس)، وEuropean Respiratory Review (1,600 اقتباس) كأكثر المجلات تأثيرا (الشكل 4B). كشفت شبكة التواجد المشترك في المجلات عن درجة عالية من التجمع بين الطب التنفسي، وأمراض الروماتيزم، ومجلات زراعة الأعضاء، ويتطلب الأمر تعاونا متعدد التخصصات لإدارة الأمراض المصاحبة بين ILD وPH (الشكل 4C).

إنتاج منشورات المؤلفين وشبكة التعاون

من بين أكثر المؤلفين إنتاجية، تصدر ناثان وستيفن دي من الولايات المتحدة ب 45 منشورا، تلاهم مجموعة من المؤلفين الفرنسيين، منهم لونيه، ديفيد (27)، كوتين، فينسنت (27)، وهومبرت، مارك (26)، مما يبرز فرنسا كمساهم رئيسي في هذا المجال (الشكل 5أ، الجدول 2). من حيث تأثير الاستشهادات، تصدر ناثان وستيفن دي أيضا ب 2,446 استشهادا، بينما أظهر هامبرت، مارك (1,675)، كوتين، فينسنت (1,347)، وشلوبين، أوكسانا أ (1,153) تأثيرا كبيرا، مع سيطرة الولايات المتحدة وفرنسا على قائمة المؤلفين الأكثر استشهادا (الشكل 5B). حددت شبكة التعاون بين المؤلفين ما مجموعه ست عناصر. بشكل عام، كان نمط التعاون محليا في الغالب، مع تعاون دولي محدود نسبيا (الشكل 5C).

تداخل الكلمات المفتاحية والتطور الموضوعي

من بين الكلمات المفتاحية عالية التكرار، إلى جانب مصطلحات فهرس قاعدة البيانات الشائعة مثل "الإنسان" و"المقال"، احتلت كلمات مفتاحية خاصة بالأمراض مثل "ارتفاع ضغط الدم الرئوي"، "مرض الرئة الخلالي"، و"التصلب الجهازي" مواقع مركزية، مما يعكس المواضيع البحثية الرئيسية في هذا المجال (الجدول 3). كشف تحليل المركزية أن المصطلحات المتعلقة بالأدوية العلاجية (الأزاثيوبرين، العلاج بالكورتيكوستيرويد)، مصطلحات تصميم الدراسة (تجربة عشوائية مضبوطة، مقال سريري، تقرير حالة)، ووصف الأعراض (عسر التنفس) أظهرت مركزية عالية بين الوسط، حيث كانت بمثابة روابط تربط بين مواضيع مختلفة مثل السبب، والأعراض، والتشخيص، والعلاج، والتوقعات المرضية. بشكل عام، تعتمد الأبحاث في هذا المجال بشكل كبير على الأدلة السريرية، لا سيما الدراسات السريرية المتعلقة بالعلاج المثبط للمناعة (الشكل 6A، الجدول 4).

وفقا لتحليل أفضل 25 كلمة مفتاحية ذات أقوى انفجارات اقتباسات موضحة في الشكل 6B، يمكن ملاحظة تطور زمني في تركيز البحث. شملت الفترات المبكرة مصطلحات مثل "الفيزيولوجيا المرضية" و"قدرة انتشار الرئة" (2016–2020)، تلتها تركيز منتصف الفترة على "التشخيص التفريقي" و"غسل الرئة" (2018–2022)، مع فترات حديثة تبرز "كوفيد-19"، "التعب"، "NT-proBNP"، و"وحدة العناية المركزة" (2021–2025)، مما يعكس تحولا من الآليات الأساسية إلى الإجراءات التشخيصية، وتحديد المؤشرات الحيوية، وإدارة الرعاية الحرجة.

يوضح منظور الجدول الزمني التطور الزمني لمواضيع البحث الرئيسية (الشكل 6C). شملت الدفعات المبكرة (2016–2020) مصطلحات مثل "مجلة ذات أولوية"، "علم الأمراض المرضي"، "قدرة انتشار الرئة"، "تجربة عشوائية محكمة (موضوع)"، و"تصوير مقطعي"، مما يعكس التركيز على الآليات الفسيولوجية المرضية الأساسية والتصوير التشخيصي. تضمنت فترات منتصف الدورة (2018–2022) "تشخيص تفريقي"، "غسل الرئة"، "الستيرويد"، و"إرشادات الممارسة"، مما يشير إلى الانتقال نحو الإجراءات التشخيصية والإدارة السريرية. شملت الدفعات الأخيرة (2021–2025) "مرض فيروس كورونا 2019"، "اختبار مختبري"، "إرهاق"، "ببتيد البول الطبيعي للدماغ في الطرف"، "وحدة العناية المركزة"، و"خاصية تشغيل المستقبل"، مما أبرز الاهتمامات الناشئة في التأثيرات المتعلقة بكوفيد-19، وتحديد المؤشرات الحيوية، والرعاية الحرجة، مما أظهر تقدما من الفيزيولوجيا المرضية الأساسية واختبارات وظائف الرئة إلى أدوات التقييم السريري والعلاجات المستهدفة.

تحليل الاستشهاد المشترك المرجعي

حددت شبكة الاستشهاد المشترك المرجعي 16 مجموعة رئيسية، تركزت أكبر المجموعات على التليف الرئوي مجهول السبب، والتصلب الجهازي، وأمراض الأنسجة الضامة، وارتفاع ضغط الدم الرئوي، والتليف الرئوي التقدمي، مما يعكس مجالات المعرفة الأساسية في هذا المجال (الشكل 7A). كان المرجع الأكثر استشهادا هو دراسة حول الإدارة السريرية للتصلب الجهازي، تلتها دراسة حول فعالية التريبروستينيل المستنشق لعلاج ارتفاع ضغط الدم الرئوي المرتبط بأمراض الرئة الخلالية، ودراسة حدثت التعريف الديناميكي للدموديناميكا والتصنيف السريري لارتفاع ضغط الدمالرئوي 4,21,22 (الجدول 5). من حيث مركزية البين، جاءت تجربة عشوائية محكمة قارنت بين ميكوفينولات موفيتيل والسيكلوفوسفاميد الفموي لعلاج مرض الرئة الخلالي المرتبط بالتصلب الجهازي في أعلى تقييم، تلتها دراسة عن العلاج الأولي المركب لارتفاع ضغط الدم الشرياني الرئوي المرتبط بمرض النسيج الضام، مما يشير إلى الدور الجسري المحوري لهذين الدراستين في ربط مجالات بحثية مختلفة23،24 (الشكل 7B، الجدول 6). كشف تحليل الانفجارات بالاقتباس عن تطور زمني للأعمال المؤثرة في هذا المجال: شملت الانفجارات المبكرة (2016-2019) تصنيف ATS/ERS للالتهاب الرئوي الخلالي مجهول السبب ودراسة DETECT لفحص ارتفاع ضغط الدم الرئوي المرتبط بالتصلب الرئوي الجهازي؛ شملت نوبات منتصف الدورة (2017-2021) إرشادات ESC/ERS لعام 2015 لتشخيص وعلاج ارتفاع ضغط الدم الرئوي وتجربة SLS II لمرض الرئة الخلالي المرتبط بالتصلب الجلدي؛ شملت الدفعات الأخيرة (2020-2025) إرشادات الممارسة السريرية ATS/ERS/JRS/ALAT لعام 2022 للتليف الرئوي مجهول السبب، ودراسة النينتيدانيب في أمراض الرئة التليفية التدريجية الخلالية. يعكس هذا التطور تحولا من التصنيف التشخيصي نحو استراتيجيات علاجية مستهدفة 25,26,27,28 (الشكل 7C).

تحليل مثبطات مضخة البروتون للأهداف الجينية المتداخلة

من خلال تحليل مخطط فين، تم تحديد 271 جينا متداخلا مرتبطا ب ILD وPH (الشكل 8A). استنادا إلى ذلك، تم إنشاء شبكة PPI لاستكشاف العلاقات الوظيفية بين هذه الأهداف المشتركة (الجدول التكميلي 4). تكونت شبكة PPI من 271 عقدة و3,414 حافة، مع متوسط درجة عقدة يبلغ 25.2، مما يشير إلى شبكة مترابطة بكثافة عالية. يكشف تصور شبكة PPI عن بنية مترابطة للغاية مع عدة مجموعات وظيفية (الشكل 8B). تشمل أفضل 20 جين مصنفا حسب مركزية الدرجة FN1، IL6، TNF، AKT1، EGFR، TGFB1، CTNNB1، IL1B، TP53، MMP9، ALB، STAT3، INS، IL10، CXCL8، CCL2، ICAM1، IFNG، SMAD4، وCRP، مما يبرز هذه الجزيئات كمراكز مركزية ضمن شبكة التفاعل (الشكل 8C). قد تكون العمليات الالتهابية والليفية عوامل مرشحة للمرض المصاحب، والتي تتطلب التحقق التجريبي. تشير المسارات المغنية إلى مسارات مرشحة أساسية محتملة مرتبطة بآلية المرض المصاحب.

تحليل إثراء مسارات KEGG

لتوضيح الآليات الوظيفية الكامنة وراء المرض المشترك بين ILD وPH، تم إجراء تحليل إثراء مسار KEGG على الأهداف الجينية المتداخلة (الجدول التكميلي 5). شملت المسارات الأكثر تثراءا بشكل ملحوظ مسار إشارة PI3K-Akt، مسار إشارة ريلاكسين، مسار إشارة إنتغرين، مسار إشارة فوكسO، الالتصاق البؤري، مسار إشارة HIF-1، شيخوخة الخلوي، مسار إشارة TGF-بيتا، مسار إشارة MAPK، ومسار إشارة الفوسفوليباز D (الشكل 8D). تتصور شبكة المسار-المستهدف الترابطات بين هذه المسارات المثرية وجينات المحور التي تم تحديدها في شبكة مثبطات مضخة البروتون (الشكل 8E). ومن الجدير بالذكر أن جينات أساسية مثل AKT1، EGFR، TGFB1، IL6، TNF، وFN1 تشارك في عدة مسارات، لا سيما PI3K-Akt وMAPK وTGF-beta، مما يشير إلى أن هذه المسارات تمثل آليات مرشحة تحتاج إلى مزيد من التجارب أو التحقق السريري.

نقاط التحقق من التحقق من صحة البروتوكول وقابلية التكرار

يتطلب التحقق من صحة البروتوكول التأكد من أن كل وحدة تحقق المخرجات المتوقعة وتفي بنقاط التحقق الرئيسية لإعادة الإنتاج. بالنسبة لوحدة قياس الببليومتركس، تشمل النتائج المتوقعة مخططا أعمويا لإنتاج المنشورات السنوي، وخريطة شبكة تعاون وطنية، وجداول تصنيف لأفضل 10 مجلات ومؤلفين. نقاط التحقق من القابلية للتكرار هي: يجب أن يشكل عدد السجلات غير المكررة أكثر من 80٪ من السجلات المسترجعة الأصلية، ويجب أن يكتمل تحويل بيانات CiteSpace دون أخطاء، ويجب أن تكون العقد الرئيسية للدول مميزة بوضوح في شبكة التعاون. بالنسبة لوحدة تحليل شبكة PPI، تشمل المخرجات المتوقعة رسم بياني لشبكة PPI يحتوي على ≥250 عقدة و≥3000 حافة، بالإضافة إلى قائمة بأفضل 20 جين محور مصنف حسب الدرجة. نقاط التحقق هي: يجب ضبط عتبة الثقة في STRING على 0.700، ويجب أن يكون متوسط درجة العقدة المحسوبة بواسطة Cytoscape ≥20، ويجب ألا تحتوي الشبكة على عقد معزولة منفصلة. بالنسبة لوحدة تحليل الإثراء في KEGG، تكون المخرجات المتوقعة رسم بياني نقطي لأفضل 10 مسارات مهمة ورسم بياني لشبكة المسار-الهدف. تتطلب نقاط التفتيش أن يعطي تحليل التخصيب p < 0.05 وq < 0.05، وأنه بعد استبعاد فئتي "أمراض الإنسان" و"الأيض"، تبقى على الأقل 5 مسارات، وأن يظهر مخطط النقاط اتجاها تنازليا واضحا في عدد الجينات مع الترتيب.

figure-results-1
الشكل 1: مخطط فين لنتائج استرجاع قواعد البيانات. يوضح هذا الرسم البياني عدد السجلات التي تم استرجاعها من قواعد بيانات Scopus وWeb of Science Core Collection (WoSCC)، بالإضافة إلى عدد السجلات المكررة التي تم حذفها. تمثل منطقة التداخل سجلات مكررة حددتها DOI، ويتم الإشارة إلى السجلات الفريدة النهائية المستخدمة في التحليل الببليومتري. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-results-2
الشكل 2: نتائج أبحاث مرض الرئة الخلالي-ارتفاع ضغط الدم الرئوي (2016–2025). إنتاج المنشورات السنوي واتجاهات الاستشهاد في أبحاث ILD والصحة الهوائية (2016–2025). يعرض المخطط الشريطي العدد السنوي للمقالات، بينما يمثل الرسم البياني الخطي تكرار الاستشهادات التراكمي. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-results-3
الشكل 3: إنتاج المنشورات الوطنية/الإقليمية والتعاون الدولي. (أ) التصنيف الوطني للنشر والاقتباسات؛ (ب) مخطط أوتار التعاون بين الدول؛ (ج) مجموعات شبكات التعاون الدولية. توضح هذه التصنيفات الوطنية للنشر والاقتباسات، وروابط التعاون بين الدول عبر مخطط الأوتار، وأنماط تجميع شبكات التعاون الدولية. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-results-4
الشكل 4: إنتاج منشورات المجلة والاستشهاد. (أ) أفضل 10 مجلات حسب حجم النشر؛ (ب) أفضل المجلات من حيث تأثير الاستشهاد؛ (ج) شبكة التزامن في المجلات. مرتبة حسب حجم النشر وعدد الاستشهادات، تعرض أفضل 10 مجلات مع عوامل التأثير والأربع. تعرض الشبكة بشكل حدسي حجم نشر المجلات والعلاقات التعاونية. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-results-5
الشكل 5: شبكة التعاون مع المؤلفين ذوي الإنتاجية العالية. (أ) أفضل 10 مؤلفين منتجين؛ (ب) أفضل 10 مؤلفين من حيث تأثير الاستشهاد؛ (ج) شبكة تعاون المؤلفين. تم تصنيف المؤلفين حسب عدد منشوراتهم وتأثيرهم على الاستشهاد. تم استرجاع انتماءات الدول لأفضل 10 مؤلفين من ملفات Web of Science المحملة وعرضها في شكل. توضح شبكة التجميع بوضوح وبديهي أنماط التعاون بين المؤلفين. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-results-6
الشكل 6: تداخل الكلمات المفتاحية والتطور الموضوعي. (أ) تجميع الظهور المشترك للكلمات المفتاحية؛ (ب) أفضل 25 كلمة مفتاحية مفتاحية؛ (ج) جدول زمني لتطور الكلمات المفتاحية. تم إجراء تحليل الكلمات المفتاحية باستخدام CiteSpace مع تكوين مؤشر g على 10 وخوارزمية الغابة العشوائية. تم إنشاء خريطة التواجد المشترك عن طريق تعديل حجم ولون العقدة، وتم إجراء تحليل التجميع على العقد للحصول على خريطة العنقود. يوضح منظور الجدول الزمني بشكل رئيسي اتجاهات وتغيرات البحث خلال العقد الماضي. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-results-7
الشكل 7: تحليل الاستشهاد المشترك للمراجع. (أ) تحليل تجمعي للمراجع المشتركة. (ب) شبكة الاستشهاد المشترك من المراجع ذات الاستشهادات العالية. (ج) أفضل 20 مرجعا مع أقوى انفجارات الاستشهاد. تم إجراء تحليل المراجع المشتركة باستخدام CiteSpace مع تعيين مؤشر g على 10 وخوارزمية الغابة العشوائية. تم إنشاء شبكة الاستشهاد المشترك عن طريق تعديل حجم ولون العقدة، وتم إجراء تحليل التجميع على العقد للحصول على خريطة التجمع، التي تكشف عن مجالات بحثية موضوعية مختلفة. حدد اكتشاف الانفجارات بالاقتباس أفضل 20 مرجعا لديها أقوى انفجارات الاستشهاد وفترات نشاطها، مع التركيز على عكس التحولات في نقاط البحث الساخنة خلال العقد الماضي. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-results-8
الشكل 8: تحديد أهداف المراكز المرتبطة بالأمراض المصاحبة لمرض ILD-PH والمسارات المدعمة. (أ) مخطط فين يوضح الجينات المتداخلة المرتبطة ب ILD وPH. (ب) شبكة تفاعل البروتين والبروتين (PPI). (ج) أفضل 20 هدفا مركزيا تم تحديدها من شبكة PPI. (د) تحليل إثراء مسار KEGG للأهداف الجينية المتداخلة. (ه) شبكة تفاعل توضح الروابط بين مسارات الإشارة والجينات المستهدفة المقابلة لها. تم الحصول على جينات مرتبطة بالأمراض المصاحبة من خلال تقاطع أهداف ILD وPH من GeneCards. تم بناء شبكة PPI (≥ الثقة 0.700) باستخدام STRING، وتم تصورها في Cytoscape، وتم اختيار أفضل 20 مركزا حسب درجة العقدة. تم إجراء تثبيط KEGG (q < 0.05، تصحيح BH)، مع استبعاد الأمراض البشرية ومسارات الأيض. تم بناء شبكة مسار وهدف لإظهار الارتباطات بين مسارات الإشارة والجينات المستهدفة المقابلة لها. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

الرتبةكانتريالوثائقالمراجعمتوسط الاقتباس لكل ورقةقوة الرابط الكلية
1الولايات المتحدة الأمريكية8232194326.7523
2إيطاليا271703726.0448
3فرنسا237817234.5407
4المملكة المتحدة231976442.3447
5اليابان205322115.7147
6الصين185297816.168
7ألمانيا184793243.1443
8كندا153598239.1282
9إسبانيا133512238.5294
10أستراليا123433435.2217

الجدول 1: أفضل 10 دول من حيث إنتاج النشر وتكرار الاستشهاد. تم استرجاع البيانات من مجموعة Web of Science Core Collection وقاعدة بيانات Scopus في 9 مارس 2026، ودمجها بعد إزالة التكرار. تم تصنيف الدول حسب إجمالي عدد المنشورات (الوثائق). تشير "قوة الروابط الكلية" إلى مجموع قوى روابط التعاون مع الدول الأخرى ضمن شبكة التأليف المشترك ل VOSviewer. يتم حساب متوسط الاقتباس لكل ورقة كاستشهادات / وثائق.

الرتبةالمؤلفالوثائقالمراجعكانتري
1ناثان، ستيفن دي452446الولايات المتحدة الأمريكية
2لوناي، ديفيد27784فرنسا
3كوتين، فينسنت271347فرنسا
4هامبرت، مارك261675فرنسا
5نيكبور، ماندانا22250أستراليا
6ألانور، يانيك21482فرنسا
7ستيفنز، ويندي20236أستراليا
8هاتشولا، إريك20706فرنسا
9خانا، دينش20755الولايات المتحدة الأمريكية
10براودمان، سوزانا17163أستراليا

الجدول 2: أفضل 10 مؤلفين منتجين في مجال ILD وPH. تم تصنيف المؤلفين بناء على إجمالي عدد المنشورات. تم تضمين المؤلفين الذين لديهم ما لا يقل عن 3 منشورات على الأداء. تمثل أعداد الاستشهادات إجمالي عدد المرات التي تم الاستشهاد فيها بمنشورات المؤلف في مجموعة البيانات. الانتماء للدولة يعتمد على المؤسسة الأساسية للمؤلف كما هو موثق في المقالات المسترجعة.

الرتبةالكلمات المفتاحيةالكونت
1إنسان2311
2ارتفاع ضغط الدم الرئوي2289
3مرض الرئة الخلالي2201
4المقال1719
5البشر1544
6أنثى1444
7ذكر1410
8البالغون1276
9منتصف العمر903
10الدراسة السريرية الرئيسية897

الجدول 3: أفضل 10 كلمات مفتاحية حسب التكرار. تم استرجاع الكلمات المفتاحية من مجموعة البيانات غير المكررة وتحليلها باستخدام CiteSpace. يشير التكرار إلى عدد تكرارات كل كلمة مفتاحية في العنوان أو الملخص أو حقول الكلمات المفتاحية في الأدبيات المسترجعة. يتم تعيين مصطلحات الفهرسة العامة تلقائيا من قبل قواعد البيانات وتعكس ممارسات الفهرسة بدلا من التركيز البحثي المحدد.

الرتبةالكلمات المفتاحيةالمركزية
1إنسان0.95
2المقال0.71
3أزاثيوبرين0.44
4الميزة السريرية0.43
5تجربة عشوائية محكمة (موضوع)0.42
6العلاج بالكورتيكوستيرويدات0.41
7البشر0.39
8مقال سريري0.35
9تقرير الحالة0.35
10ضيق التنفس0.28

الجدول 4: أفضل 10 كلمات مفتاحية حسب المركزية. تم حساب المركزية باستخدام CiteSpace لتحديد الكلمات المفتاحية التي تعمل كجسور بين مجموعات البحث المختلفة. تشير قيم المركزية الأعلى إلى اتصال أقوى ودور وسيط أكبر في شبكة التواجد المشترك.

الرتبةالكونتالمراجع المذكورة
168خانا د، 2017، التصلب الجهازي @ لانسيت، V390، ص1685-1699
241ثينابان تي، 2021، استنشاق تريبوستينيل في ارتفاع ضغط الدم الرئوي بسبب مرض الرئة الخلالي @ N ENGL J MED, V384, P325-334
336سيلرماير DS، 2019، تعريفات الهيموديناميكا والتصنيف السريري المحدث لارتفاع ضغط الدم الرئوي @ EUR respir j, V0, P53
432كوتين في، 2020، طيف أمراض الرئة الليفية @ N ENGL J MED, V383, P958-968
529شلوبين OA، 2020، مشكلة ارتفاع ضغط الدم الرئوي من المجموعة 3 في أمراض الرئة الخلالية: معضلات في التشخيص ولغز العلاج @ الصدر، V158، ص1651-1664
627جاهلمان م، 2019، نينتدانيب لأمراض الرئة الخلالية المرتبطة بالتصلب الجهازي @ N ENGL J MED، V380، P2518-2528
726كوتين V، 2019، نينتدانيب في أمراض الرئة التليفية التدريجية @ N ENGL J MED, V381, P1718-1727
826ريتشلدي إل، 2022، التليف الرئوي مجهول السبب (تحديث) والتليف الرئوي التدريجي لدى البالغين: إرشادات رسمية للممارسة السريرية ATS/ERS/JRS/ALAT @ AM J لعلاج التنفس الكريتي كير ميد، V205، P0
924كليمنتس بي جي، 2016، ميكوفينولات موفيتيل مقابل السيكلوفوسفاميد الفموي في مرض الرئة الخلالية المرتبط بالتصلب الجلدي (SLS II): تجربة مجموعة مزدوجة التعمية مزدوجة التعمية عشوائية محكمة @ LANCET RESPIR MED، V4، P708-719
1023هوبر MM، 2022، 2022 إرشادات ESC/ERS لتشخيص وعلاج ارتفاع ضغط الدم الرئوي @ EUR HEART J, V43, P3618-3731

الجدول 5: أكثر 10 مراجع استشهادا بها. تم استرجاع المراجع المذكورة من مجموعة البيانات غير المكررة وتحليلها باستخدام CiteSpace. يشير مصطلح "العد" إلى التكرار الذي تم الاستشهاد به بإشارة ضمن الأدبيات. يتم عرض المراجع التي تحقق أعلى عدد من الاستشهادات المشتركة.

الرتبةالمركزيةالمراجع المذكورة
10.42كليمنتس بي جي، 2016، ميكوفينولات موفيتيل مقابل السيكلوفوسفاميد الفموي في مرض الرئة الخلالية المرتبط بالتصلب الجلدي (SLS II): تجربة مجموعة مزدوجة التعمية مزدوجة التعمية عشوائية محكمة @ LANCET RESPIR MED، V4، P708-719
20.41باربيرا JA، 2017، العلاج الأولي المركب مع أمبريسنتان وتادالافيل في ارتفاع ضغط الدم الشرياني الرئوي المرتبط بمرض الأنسجة الضامة (CTD-PAH): تحليل المجموعات الفرعية من تجربة الطموح @ ANN RHEUM DIS، V76، P1219-1227
30.32هاشولا إي، 2013، البقاء في ارتفاع ضغط الدم الرئوي المرتبط بالتصلب الجهازي في عصر الإدارة الحديثة @ ANN RHEUM DIS، V72، ص 1940-1946
40.26فيسوفاتي س، 2019، انتشار العلاج ونتائج ارتفاع ضغط الدم الرئوي وأمراض الرئة الخلالية المتزامنة في التصلب الجهازي @ روماتوم التهاب المفاصل، V71، ص1339-1349
50.25ديموبولوس ك، 2014، بوسنتان في ارتفاع ضغط الدم الرئوي المرتبط بالتهاب رئوي تداخلي مجهول السبب الليفي @ AM J RESPIR CRIT CARE MED، V190، ص208-217
60.24سميث ب، 2021، التريبوستينيل المستنشق في ارتفاع ضغط الدم الرئوي بسبب مرض الرئة الخلالي @ N. ENGL. J. MED، V384، ص325-334
70.24باوش سي، 2022، التنمذة الظاهرية لارتفاع ضغط الدم الرئوي مجهول السبب: تحليل سجل @ LANCET RESSPIR MED، V10، ص937-948
80.21كوتين V، 2019، نينتدانيب في أمراض الرئة التليفية التدريجية @ N ENGL J MED, V381, P1718-1727
90.21بيغيتي إم، 2016، 2015 إرشادات ESC/ERS لتشخيص وعلاج ارتفاع ضغط الدم الرئوي: فريق العمل المشترك لتشخيص وعلاج ارتفاع ضغط الدم الرئوي التابع للجمعية الأوروبية لأمراض القلب (ESC) والجمعية الأوروبية للتنفس التنفسي (ERS): معتمدة من: الجمعية الأوروبية لأمراض القلب للأطفال والخلقي (AEPC) @ الجمعية الدولية لزراعة القلب والرئة (ISHLT)، فيور. القلب J، ص67-119
100.21البابا جي، 2018، خوارزميات علاج التصلب الجهازي وفقا للخبراء @ روماتيزم التهاب المفاصل، V70، ص1820-1828

الجدول 6: أفضل 10 مراجع من حيث المركزية. تم حساب المركزية باستخدام CiteSpace. يقيس أهمية المرجع كجسر يربط مجموعات الاستشهاد المشترك المختلفة. تشير القيم الأعلى إلى أن المرجع يلعب دورا رئيسيا في دمج مواضيع بحثية متنوعة.

الجدول التكميلي 1: معلمات البحث في قواعد البيانات لمجموعة Web of Science الأساسية وScopus. يوضح هذا الجدول نسخ قاعدة البيانات، وتواريخ الوصول، وحقول البحث، ونبات التواريخ، وأنواع المستندات، وقيود اللغة، ومرشحات مجالات الموضوع المطبقة أثناء عملية استرجاع الأدبيات. يرجى الضغط هنا لتحميل هذا الملف.

الجدول التكميلي 2: سجلات الأدب الكاملة المسترجعة من شبكة العلوم وScopus قبل وبعد إزالة التكرار. يعرض هذا الجدول السجلات المصدرة الكاملة لجميع الوثائق التي تم تحديدها من مجموعة Web of Science Core Collection وScopus. يحتوي الجدول على ثلاثة أقسام: سجلات من WoSCC وحده، سجلات من Scopus وحده، والقائمة المدمجة غير المكررة. تم تحديد السجلات المكررة وإزالتها بناء على DOI. يرجى الضغط هنا لتحميل هذا الملف.

الجدول التكميلي 3: سكريبتات R المستخدمة في معالجة البيانات والتحليل والتصور في هذه الدراسة. يسرد هذا الجدول جميع سكريبتات R المستخدمة في هذه الدراسة، بما في ذلك تلك المستخدمة في التحليل الببليومتري، ودمج البيانات وإزالة التكرار، وتوليد مخططات فين، والمهام الإحصائية والتخطيطية للجينات المتقاطعة. يرجى الضغط هنا لتحميل هذا الملف.

الجدول التكميلي 4: البيانات الخام لتفاعل البروتين والبروتين (PPI). يعرض هذا الجدول البيانات المحددة التي تم تنزيلها من قاعدة بيانات STRING وتم عرضها خلال خطوة تحليل PPI. يرجى الضغط هنا لتحميل هذا الملف.

الجدول التكميلي 5: بيانات خام مفصلة لمسارات KEGG التي تم استرجاعها لهذه الدراسة. يقدم هذا الجدول البيانات الخام الكاملة لتحليل إثراء مسار KEGG (موسوعة كيوتو للجينات والجينومات)، بما في ذلك معرف المسار، واسم المسار، وعدد الجينات المدخلة التي تم تعيينها على المسار، وقائمة الجينات المعنية، ومعلمات الإثراء المحددة. يرجى الضغط هنا لتحميل هذا الملف.

المناقشة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تمثل هذه الدراسة أول تطبيق متكامل للببليومترية والمعلوماتية الحيوية لاستكشاف التعافي بين ILD وPH. يراجع بشكل منهجي مسار التطور، وبنية المعرفة، والاتجاهات المتقدمة في هذا المجال خلال العقد الماضي، ويحدد جينات المركز والمسارات الرئيسية للإشارات التي تكمن وراء هذه الحالة المصاحبة على المستوى الجزيئي. من منظور الاتجاه الكلي، ارتفع عدد المنشورات السنوي في هذا المجال من 142 في 2016 إلى 402 في 2025، مما يمثل زيادة تقارب ثلاثة أضعاف، مما يعكس نموا مستمرا في الاهتمام الأكاديمي بمزامنة مرض ILD-PH. لوحظت ارتفاعات كبيرة في فترتين: 2020–2022 و2023–2025. تزامن نقطة التحول في النمو حوالي عام 2020 مع جائحة كوفيد-19؛ من الممكن أن تكون الجائحة قد حفزت بشكل غير مباشر زيادة في الأبحاث ذات الصلة من خلال تحفيز أو تفاقم ILD وPH. قد يعزى الذروة من 2022 إلى 2023 إلى زيادة الاستكشاف، والتأكيد، والتطبيق السريري الأولي لطرق علاج PH-ILD 29,30,31. قد يفسر هذا الارتفاع الأخير جزئيا بتطوير علاجات مستهدفة جديدة وتطبيق الذكاء الاصطناعي في التشخيص32، 33، 34.

فيما يتعلق بالمساهمات الوطنية والتعاون الدولي، تصدرت الولايات المتحدة ب 823 منشورا و21,943 اقتباسا إجماليا. ينعكس موقعه المركزي ليس فقط في حجم الإنتاج بل أيضا في قوة الروابط الإجمالية الأعلى بكثير في شبكة التعاون الدولية مقارنة بالدول الأخرى، مما يشكل شبكة تعاونية واسعة. تبعت الدول الأوروبية، بما في ذلك إيطاليا وفرنسا والمملكة المتحدة، عن كثب، مما شكل مجموعة بحثية مترابطة للغاية ذات علاقات تعاونية وثيقة. من بين الدول الآسيوية، احتلت اليابان والصين المرتبة الخامسة والسادسة في حجم النشر على التوالي، لكن عدد الاستشهادات لكل ورقة لا تزال أقل بكثير من الدول الأوروبية مثل ألمانيا وفرنسا، مما يشير إلى أن تأثيرهما الأكاديمي في هذا المجال يتطلب تحسينا إضافيا. من حيث توزيع المجلات، تنشر المجلات ذات التأثير العالي، بما في ذلك المجلة الأوروبية للأمراض التنفسية ومجلة زراعة القلب والرئة، أكثر النتائج تأثيرا في هذا المجال، بينما تساهم المجلات المتخصصة مثل مجلة الطب السريري والدورة الرئوية بغالبية إنتاج المنشورات. يظهر هذا النمط التوزيع أن الأبحاث في هذا المجال تنشر بشكل رئيسي في مجلات متخصصة في الجهاز التنفسي، مع التعاون متعدد التخصصات. على مستوى المؤلف، احتل الباحث الأمريكي ناثان، ستيفن دي، المركز الأول في كل من عدد النشر والاستشهادات، مما جعله أكثر الباحثين الأساسيين تأثيرا في هذا المجال. شكل العلماء الفرنسيون لونيه، ديفيد، كوتين، فنسنت، وهامبرت، مارك ثاني أكبر قوة بحثية تتمركز في فرنسا. هذا التوزيع يتوافق بشدة مع هيمنة الولايات المتحدة وفرنسا التي لوحظت في تحليلات الدول والمجلات، مما يؤكد الدور القيادي لهذين البلدين في أبحاث الأمراض المصاحبة بين ILD وPH.

يوفر دمج الببليومترية والمعلوماتية الحيوية في هذا البروتوكول إطارا تحليليا مزدوج الطبقات يتجاوز أي منهما الطريقتين فقط. تلتقط القوائم اتجاهات البحث على المستوى الكلي، وشبكات التعاون، والنقاط الساخنة المتطورة من الأدبيات، مما يوفر رؤية شاملة للمجال. أما المعلوماتية الحيوية، فهي تستخرج البيانات الجزيئية من قواعد البيانات العامة لتحديد الجينات المرشحة، والتفاعلات البروتينية، والمسارات المثرية. من خلال ربط الطبقتين، يسمح هذا النهج للباحثين بتقييم ما إذا كان هدف جزيئي أو مسار يتوافق مع الاهتمامات السريرية الناشئة، مما ينشئ فرضيات مدعومة بالأدبيات وقابلة للمعقول ميكانيكيا. هذا التآزر ذو قيمة خاصة في الأمراض المصاحبة المعقدة مثل ILD-PH، حيث غالبا ما يفتقر التكامل بين التخصصات.

فيما يتعلق بالمسار التطوري لمواضيع البحث، تكشف تحليلات الظهور المشترك وكشف الانفجار للكلمات المفتاحية والمراجع عن مسار تطور في هذا المجال: من فهم آليات الأمراض، إلى استكشاف معايير التشخيص والعلاج، ثم إلى الإدارة الدقيقة وتقييم التشخيصات. خلال الفترة من 2016 إلى 2020، عكس ظهور كلمات مفتاحية مفتاحية مثل "الفيزيولوجيا المرضية"، "قدرة انتشار الرئة" و"التصوير المقطعي" أبحاثا أساسية حول الآليات المرضية لعلاج ILD-PH وطرق تقييم وظائف الرئة/التصوير. من 2018 إلى 2022، أشارت كلمات مفتاحية متقطعة مثل "التشخيص التفريقي"، "إرشادات الممارسة" و"الستيرويد" إلى أن التشخيص والعلاج السريري الموحد أصبحا محور الاهتمام. بين عامي 2021 و2025، أظهرت كلمات مفتاحية متتالية مثل "COVID-19"، "إرهاق"، "NT-proBNP"، "وحدة العناية المركزة" و"خاصية تشغيل المستقبل" تحولا في نقاط البحث نحو الدقة وإدارة الرعاية الحرجة. يدعم هذا الاتجاه التطوري أيضا تحليل المرجع: فقد أسست الدراسات الرائدة المبكرة الأساس التشخيصي، بما في ذلك تصنيف الالتهاب الرئوي الخلالي مجهول السبب ودراسة DETECT للفحص. روجت وثائق الإرشادات منتصف المدة، مثل إرشادات ESC/ERS لعام 2015 لارتفاع ضغط الدم الرئوي، على توحيد التشخيص والعلاج. مؤخرا، أشارت المنشورات المتقطعة، بما في ذلك إرشادات الممارسة السريرية المحدثة لمؤسسة IPF وتجربة النينتيدانيب في مرض ILD الليفي التدريجي، إلى تحول من العلاج التجريبي إلى التدخلات الدقيقة المستهدفة.

على مستوى الآليات الجزيئية، حدد تحليل المعلوماتية الحيوية 271 جينا مرتبطا بالأمراض المصاحبة ILD-PH، وكشفت التحليلات الشبكية اللاحقة عن الأساس الجزيئي المحتمل لهذه الأمراض المصاحبة. أظهرت شبكة PPI اتصالا عاليا بين 20 جينا أساسيا، بما في ذلك FN1، IL6، TNF، AKT1، EGFR، وSTAT1. من بين هذه الموارد، يعد FN1 مكونا رئيسيا في المصفوفة خارج الخلية (ECM) ويشارك في تجميع وإعادة تشكيل المصفوفة35، 36، 37. قد تؤدي العملية الليفية في ILD إلى ترسب مفرط للضغط الكهربائي الخارجي، والذي يعتقد أنه يحفز إعادة تشكيل الأوعية الدموية الرئوية من خلال النقل الآلي واحتجاز عوامل النمو. العوامل الالتهابية مثل IL6، TNF، وIL1B لا تقتصر فقط على التسبب في الإصابة الالتهابية في ILD بل قد تشارك أيضا في بدء وتطور الحموضة الحموضة من خلال تنشيط الخلايا البطانية وتعزيز تكاثر العضلات الملساء 38,39,40,41. قام تحليل إثراء مسارات KEGG برسم خرائط هذه الجينات الأساسية إلى شبكات الإشارات الحرجة، بما في ذلك مسارات إشارات PI3K-Akt وTGF-β وMAPK وHIF-1 ومسارات الإشارات الإنتجرين. وقد تم التحقق مسبقا من مشاركة هذه المسارات في مسببات التليف الرئوي وارتفاع ضغط الدم الرئوي. على وجه التحديد، يشارك مسار إشارات TGF-β في كل من التليف الرئوي وإعادة تشكيل الأوعية، ويعمل كجسر جزيئي رئيسي يربط ILD وPH 42,43,44; ينظم مسار إشارات HIF-1 تضيق الأوعية الدموية وإعادة تشكيل الأوعية الدموية45,46; ومسار PI3K-Akt مرتبط على نطاق واسع ببقاء الخلايا وتكاثرها والتهابها 47,48,49. استنادا إلى تحليل المعلوماتية الحيوية أعلاه، تشير هذه الدراسة أوليا إلى أن ILD وPH قد يشتركان في تنشيط مسارات الإشارة المتعددة. يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على الاتجاهات التالية: أولا، استكشاف آليات التصنيف الفرعي لمرض ILD-PH المصاحب، بما في ذلك الخصائص الجزيئية لمجموعات فرعية مميزة مثل IPF-PH وCTD-ILD-PH؛ ثانيا، تطوير أدوية مستهدفة للأمراض المصاحبة وتعزيز الترجمة السريرية؛ ثالثا، تعزيز بناء شبكات التعاون العالمية متعددة المراكز.

لتعزيز قابلية تكرار هذا البروتوكول عمليا، تناقش هذه الدراسة الخطوات التالية التي قد تواجه مشاكل. أولا، قد يحدث عدم توافق تصدير قواعد البيانات عندما تستخدم قواعد بيانات مختلفة علامات حقول غير متسقة أو صيغ ملفات. نوصي بتصدير السجلات بصيغة نص عادي مع مجموعة وسوم موحدة مثل "السجل الكامل والمراجع المذكورة" لشبكة الويب أوف ساينس و"تصدير CSV مع جميع الحقول المتاحة" ل Scopus. ثانيا، غالبا ما تظهر تعارضات المطابقة المكررة عندما يكون DOI مفقودا أو يحتوي على اختلافات طفيفة مثل المسافات الإضافية أو الحروف الصغيرة. يستخدم بروتوكولنا DOI كمفتاح أساسي لإزالة التكرار. إذا كان السجل يفتقر إلى DOI، استخدم مفتاحا مركبا يجمع بين العنوان، وأسماء المؤلفين، وسنة النشر، والمجلة. في حالة عدم التطابق الناتج عن التنسيق غير المتسق، قم بتطبيق خطوة تطبيع النص النصي التي تزيل علامات الترقيم، وتحول إلى حروف صغيرة، وتقص الفراغات البيضاء. ثالثا، يمكن أن تؤثر حساسية العتبة في تحليلات المعلوماتية الحيوية، مثل قطع النقاط المجمعة في STRING أو حدود قيمة p وlogFC في التعبير التفاضلي، بشكل كبير على شبكة PPI وقوائم جينات المحور الناتجة. إذا لوحظ عدم الاستقرار، اختر عتبة أكثر تحفظا أو دمج أدلة من قواعد بيانات متعددة. رابعا، قد تظهر أخطاء تصفية وإخراج KEGG كتعليقات غير واضحة للمسار أو فشل في استرجاع خرائط المسارات المحدثة. عادة ما ينتج هذا عن إصدار قديم من KEGG API أو كود كائن غير صحيح. تأكد من تثبيت أحدث إصدار من أداة الإثراء، مثل clusterProfiler، وأن معامل الكائن الحي مضبوط بشكل صحيح، على سبيل المثال، "has" للبشر. إذا كان الناتج يحتوي على مسارات بدون أي جينات مترجمة، تحقق من تطابق معرفات الجينات المدخلة مع نسخة قاعدة بيانات التعليقات. من خلال محاولة هذه التعديلات، يمكن للباحثين تحديد المشكلات المقابلة وحلها بشكل أولي.

بشكل عام، يجمع هذا البروتوكول بين تحديد النقاط الساخنة على المستوى الكلي من خلال القياسات الببليومترية مع التنقيب عن أهداف الأمراض المصاحبة من خلال المعلوماتية الحيوية كنهج استكشافي أولي، مما قد يوفر رؤى مفيدة للأبحاث في مجال الأمراض المصاحبة. ومع ذلك، يجب الاعتراف بعدة قيود لهذا البروتوكول. فيما يتعلق بإمكانية التكرار، قد تعتمد قابلية نقل هذا الإطار إلى الأمراض المصاحبة الأخرى على عوامل مثل تغطية قواعد البيانات، واستراتيجية البحث، ومصطلحات المرض، وتوفر مجموعات البيانات الجزيئية ذات الصلة. يستبعد المكون الببليومتري المقالات غير الإنجليزية، مما قد يحد من شمولية خريطة المعرفة. يعتمد مكون المعلوماتية الحيوية على قواعد بيانات عامة تحتوي على مصادر بيانات وتركيبات عينات غير متجانسة، مما قد يؤثر على قابلية تكرار واتساق النتائج عبر مجموعات البيانات. بالإضافة إلى ذلك، قد يؤثر تاريخ تحديثات قواعد البيانات أيضا على النتائج. وأخيرا، جميع نتائج المعلوماتية الحيوية هي ترابطية ومولدة فرضيات أكثر من كونها سببية، ولا يزال هناك حاجة لمزيد من التحقق من النماذج الحيوانية أو دراسات المجموعة السريرية قبل تطبيقها على أسئلة بحثية جديدة.

الإفصاحات

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

المؤلفون لا يذكرون أي تضارب مصالح في هذا العمل.

شكر وتقدير

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يشكر المؤلفون بكل امتنان الدعم المالي من مشروع الأمراض المزمنة غير المعدية - المشروع الوطني الرئيسي للعلوم والتكنولوجيا (2024ZD0522300، 2024ZD0522301) وصندوق المعهد المركزي غير الربحي للأبحاث التابع للأكاديمية الصينية للعلوم الطبية (2022-ZHCH330-01).

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
Bibliometric Online Analysis PlatformK-Synth Srl (Bibliometric)https://bibliometric.comمنصة تحليل عبر الإنترنت؛ الوحدة: علاقات البلدان؛ يولد مخطط التوافق التعاوني بين البلدان؛ تم الوصول إليه في 10 مارس 2026
CiteSpaceجامعة دريكسل6.4.R1تحليل ببليومترى؛ تقطيع الوقت: 2016–2025؛ أنواع العقد: الكلمات المفتاحية، المراجع؛ التقليم: Pathfinder + التقليم في الشبكات المقطعة
clusterProfiler (حزمة R)Guangchuang Yu وآخرون4.13.2تحليل إثراء KEGG؛ القيم الحدية: p < 0.05، q < 0.2
Cytoscapeاتحاد Cytoscape3.10.3تصور الشبكة والتحليل؛ المكون الإضافي: CytoHubba؛ الخوارزمية: مركزية الدرجة؛ تستخدم لتحديد الجين المحوري
GeneCardsمعهد Weizmann للعلومhttps://www.genecards.orgقاعدة بيانات معلومات الجينات؛ إصدار قاعدة البيانات 5.22؛ تم الوصول إليه في 12 مارس 2026؛ معيار التصفية: درجة الأهمية ≥ 1
Journal Citation Reports (JCR)Clarivate Analyticshttps://jcr.clarivate.comعامل تأثير المجلة والربع؛ تم الوصول إليه في 9 مارس 2026
KEGGموسوعة كيوطو للجين والجيناتhttps://www.kegg.jpقاعدة بيانات المسارات؛ تم الوصول إليها عبر واجهة برمجة التطبيقات clusterProfiler في 13 مارس 2026؛ الأنواع: hsa
قاعدة بيانات MeSHمكتبة الطب الوطنية (NLM)https://meshb.nlm.nih.govقاعدة بيانات استعلام مصطلحات MeSH؛ تم الوصول إليها في 9 مارس 2026؛ تستخدم لبناء استراتيجية البحث
Microsoft Excelشركة مايكروسوفت16.88 (Microsoft 365)إحصاءات البيانات وإنشاء الرسوم البيانية؛ تستخدم لعدد المنشورات، إزالة التكرار، رسم الخرائط البيانية
org.Hs.eg.db (حزمة R)فريق Bioconductor الأساسي3.20.0قاعدة بيانات تعليق الجينوم البشري؛ تستخدم لتحويل معرف الجين
Rفريق R الأساسي4.4.2بيئة الحوسبة الإحصائية ورسم الخرائط؛ تاريخ التشغيل: 13 مارس 2026
Scimago Graphicaمختبر Scimago2أداة التصور؛ التخطيط: إسقاط الخريطة؛ انحناء الحافة: 0.5؛ تعيين اللون: حسب المجموعات
ScopusElsevierhttps://www.scopus.comقاعدة بيانات استرجاع الأدب؛ النسخة الكاملة من Elsevier Scopus 2026؛ تاريخ الاسترجاع: 9 مارس 2026
STRINGEMBL12.0 / https://cn.string-db.orgقاعدة بيانات تفاعل البروتين والبروتين؛ تم الوصول إليها في 12 مارس 2026؛ عتبة درجة التفاعل: 0.7 (ثقة عالية)؛ نوع الشبكة: مادي + وظيفي
VOSviewerجامعة ليدن1.6.20تحليل ببليومترى؛ المشاركة في التأليف كنوع من التحليل؛ طريقة التطبيع: قوة الارتباط
Web of Science Core CollectionClarivate Analyticshttps://www.webofscience.comقاعدة بيانات استرجاع الأدب؛ تغطي قواعد البيانات الفرعية SCIE وSSCI؛ تاريخ الاسترجاع: 9 مارس 2026

المراجع

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Wijsenbeek M, Suzuki A, Maher TM. Interstitial lung diseases. Lancet. 2022;400(10354):769-786.
  2. Maher TM. Interstitial Lung Disease: A Review. JAMA. 2024;331(19):1655-1665.
  3. King CS, Shlobin OA. The Trouble With Group 3 Pulmonary Hypertension in Interstitial Lung Disease: Dilemmas in Diagnosis and the Conundrum of Treatment. Chest. 2020;158(4):1651-1664.
  4. Waxman A, et al. Inhaled Treprostinil in Pulmonary Hypertension Due to Interstitial Lung Disease. N Engl J Med. 2021;384(4):325-334.
  5. Rutland C, et al. Pulmonary Hypertension Associated with Interstitial Lung Disease: Screening and Epidemiology. ATS Sch. 2025;6(4):521-522.
  6. Ang HL, et al. Pulmonary Hypertension in Interstitial Lung Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis. Chest. 2024;166(4):778-792.
  7. Nathan SD, et al. Pulmonary hypertension in chronic lung disease and hypoxia. Eur Respir J. 2019;53(1):1801914.
  8. King CS, Nathan SD. Pulmonary hypertension due to interstitial lung disease. Curr Opin Pulm Med. 2019;25(5):459-467.
  9. Shlobin OA, et al. Pulmonary hypertension associated with lung diseases. Eur Respir J. 2024;64(4):2401200.
  10. Olsson KM, et al. Pulmonary hypertension associated with lung disease: new insights into pathomechanisms, diagnosis, and management. Lancet Respir Med. 2023;11(9):820-835.
  11. van den Bosch L, Luppi F, Ferrara G, Mura M. Immunomodulatory treatment of interstitial lung disease. Ther Adv Respir Dis. 2022;16:17534666221117002.
  12. Kattih Z, Kim HC, Aryal S, Nathan SD. Review of the Diagnosis and Management of Pulmonary Hypertension Associated with Interstitial Lung Disease (ILD-PH). J Clin Med. 2025;14(6):2029.
  13. Wang Y, et al. Research Trends and Hotspots in JAK Inhibitors for Ulcerative Colitis: A Bibliometric Analysis From 2015 to 2024. J Multidiscip Healthc. 2025;18:6755-6771.
  14. Zhao Y, Chen GY, Fang M. Research Trends of Rheumatoid Arthritis and Depression from 2019 to 2023: A Bibliometric Analysis. J Multidiscip Healthc. 2024;17:4465-4474.
  15. Chen GY, et al. Mechanisms of Total Glucosides of Paeony in Alleviating Methotrexate-Induced Liver Injury. Drug Des Devel Ther. 2025;19:3407-3423.
  16. Arruda H, et al. VOSviewer and Bibliometrix. J Med Libr Assoc. 2022;110(3):392-395.
  17. Stelzer G, et al. The GeneCards Suite: From Gene Data Mining to Disease Genome Sequence Analyses. Curr Protoc Bioinformatics. 2016;54:1.30.1-1.30.33.
  18. Szklarczyk D, et al. The STRING database in 2023: protein-protein association networks and functional enrichment analyses for any sequenced genome of interest. Nucleic Acids Res. 2023;51(D1):D638-D646.
  19. Szklarczyk D, et al. The STRING database in 2025: protein networks with directionality of regulation. Nucleic Acids Res. 2025;53(D1):D730-D737.
  20. Kanehisa M, Goto S. KEGG: kyoto encyclopedia of genes and genomes. Nucleic Acids Res. 2000;28(1):27-30.
  21. Denton CP, Khanna D. Systemic sclerosis. Lancet. 2017;390(10103):1685-1699.
  22. Simonneau G, et al. Haemodynamic definitions and updated clinical classification of pulmonary hypertension. Eur Respir J. 2019;53(1):1801913.
  23. Tashkin DP, et al. Scleroderma Lung Study II Investigators. Mycophenolate mofetil versus oral cyclophosphamide in scleroderma-related interstitial lung disease (SLS II): a randomized controlled, double-blind, parallel group trial. Lancet Respir Med. 2016;4(9):708-719.
  24. Kuwana M, et al. Initial combination therapy of ambrisentan and tadalafil in connective tissue disease-associated pulmonary arterial hypertension (CTD-PAH) in the modified intention-to-treat population of the AMBITION study: post hoc analysis. Ann Rheum Dis. 2020;79(5):626-634.
  25. Travis WD, et al. An official American Thoracic Society/European Respiratory Society statement: Update of the international multidisciplinary classification of the idiopathic interstitial pneumonias. Am J Respir Crit Care Med. 2013;188(6):733-748.
  26. Visovatti SH, et al. Borderline pulmonary arterial pressure in systemic sclerosis patients: a post-hoc analysis of the DETECT study. Arthritis Res Ther. 2014;16(6):493.
  27. Subias PE; SEC Working Group for ESC/ERS 2015 Guidelines for Diagnosis and Treatment of Pulmonary Hypertension; Expert Reviewers for ESC/ERS 2015 Guidelines for Diagnosis and Treatment of Pulmonary Hypertension; SEC Guidelines Committee. Comments on the 2015 ESC/ERS Guidelines for the Diagnosis and Treatment of Pulmonary Hypertension. Rev Esp Cardiol (Engl Ed). 2016;69(2):102-8.
  28. Raghu G, et al. Idiopathic Pulmonary Fibrosis (an Update) and Progressive Pulmonary Fibrosis in Adults: An Official ATS/ERS/JRS/ALAT Clinical Practice Guideline. Am J Respir Crit Care Med. 2022;205(9):e18-e47.
  29. Valenzuela C, Waterer G, Raghu G. Interstitial lung disease before and after COVID-19: a double threat? Eur Respir J. 2021;58(6):2101956.
  30. DeDent AM, Farrand E. Vaccine-induced interstitial lung disease: a rare reaction to COVID-19 vaccination. Thorax. 2022;77(1):9-10.
  31. Wells AU, Devaraj A, Desai SR. Interstitial Lung Disease after COVID-19 Infection: A Catalog of Uncertainties. Radiology. 2021;299(1):E216-E218.
  32. Hyldgaard C, et al. Immunomodulatory treatment in unclassifiable interstitial lung disease: A retrospective study of treatment response. Respirology. 2023;28(4):373-379.
  33. Ma H, et al. Editorial: Regulatory immune cells in organ transplantation. Front Immunol. 2024;15:1383563.
  34. Carbone RG, et al. Future perspectives in interstitial lung disease: state of the art. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2025;29(3):123-134.
  35. Nishio J, et al. Fibronectin 1 (FN1)-rearranged Mesenchymal Neoplasms: An Updated Review. Cancer Genomics Proteomics. 2026;23(2):156-168.
  36. Wang C, et al. Discovery of an EGFR tyrosine kinase inhibitor from Ilex latifolia in breast cancer therapy. Bioorg Med Chem Lett. 2019;29:1282-1290.
  37. Zeng Y, et al. Fisetin micelles precisely exhibit a radiosensitization effect by inhibiting PDGFRβ/STAT1/STAT3/Bcl-2 signaling pathway in the tumor. Chin Chem Lett. 2025;36:109734.
  38. Behr J, et al. The Role of Inflammation and Fibrosis in Interstitial Lung Disease Treatment Decisions. Am J Respir Crit Care Med. 2024;210(4):392-400.
  39. Montero P, Milara J, Roger I, Cortijo J. Role of JAK/STAT in Interstitial Lung Diseases; Molecular and Cellular Mechanisms. Int J Mol Sci. 2021;22(12):6211.
  40. Stancil IT, et al. Interleukin-6-dependent epithelial fluidization initiates fibrotic lung remodeling. Sci Transl Med. 2022;14(654):eabo5254.
  41. Rastrick J, Birrell M. The role of the inflammasome in fibrotic respiratory diseases. Minerva Med. 2014;105(1):9-23.
  42. Liu Y, et al. Nerandomilast Improves Bleomycin-Induced Systemic Sclerosis-Associated Interstitial Lung Disease in Mice by Regulating the TGF-β1 Pathway. Inflammation. 2025;48(4):1760-1774.
  43. Wollin L, et al. Mode of action of nintedanib in the treatment of idiopathic pulmonary fibrosis. Eur Respir J. 2015;45(5):1434-45.
  44. Sitbon O, et al. Drugs targeting novel pathways in pulmonary arterial hypertension. Eur Respir J. 2025;66(2):2401830.
  45. Luo Y, et al. CD146-HIF-1α hypoxic reprogramming drives vascular remodeling and pulmonary arterial hypertension. Nat Commun. 2019;10(1):3551.
  46. Lei W, et al. Expression and analyses of the HIF-1 pathway in the lungs of humans with pulmonary arterial hypertension. Mol Med Rep. 2016;14(5):4383-4390.
  47. Wang J, et al. Targeting PI3K/AKT signaling for treatment of idiopathic pulmonary fibrosis. Acta Pharm Sin B. 2022;12(1):18-32.
  48. Bhatt J, Ghigo A, Hirsch E. PI3K/Akt in IPF: untangling fibrosis and charting therapies. Front Immunol. 2025;16:1549277.
  49. Zhu M, et al. Fibroblast Activation Protein Promotes Pulmonary Artery Hypertension via Activation of the PTEN/PI3K/Akt Pathway. J Cardiovasc Pharmacol. 2025;86(4):391-407.

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

234 234

مقالات ذات صلة