Une analyse bibliométrique et visualisée de la recherche mitochondriale dans la néphropathie diabétique

Résumé

Cette analyse bibliométrique délimite le paysage de la recherche mitochondriale dans la néphropathie diabétique (DN) et résume les principaux changements thématiques ainsi que les sujets émergents.

Résumé

Cette étude bibliométrique cartographie systématiquement le paysage mondial de la recherche mitochondriale en DN de 2016 à 2025. Pour maintenir la cohérence avec le titre de l’étude et le focus de recherche, DN est utilisé comme terme principal, tandis que la maladie rénale diabétique (DKD) n’est conservée que lorsqu’on décrit les termes de recherche, les critères de dépistage ou les mots-clés originaux de l’auteur. Un total de 1 342 publications ont été extraites du Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED) et du Social Sciences Citation Index (SSCI) au sein de la Web of Science Core Collection (WoSCC) et analysées à l’aide de CiteSpace, VOSviewer et Scimago Graphica. La production annuelle de publications a été presque quadruple, passant de 63 en 2016 à 239 en 2025, et la visibilité des citations au niveau des ensembles de données a également augmenté. La Chine a mené le volume de publications, tandis que l’Australie et les États-Unis ont affiché une moyenne de citations par article plus élevée, indiquant une divergence entre la visibilité de la production et celle basée sur les citations. L’Université Central South s’est classée première en termes de production institutionnelle et de citations totales parmi les établissements indiqués, mais sa collaboration était inférieure à celle de l’Université Jiao Tong de Shanghai et de l’Université du Zhejiang. Les analyses de mots-clés et de références ont montré une expansion temporelle du stress oxydatif et de l’apoptose induits par un taux élevé de glucose vers la mitophagie, la ferroptose, la dynamique mitochondriale, les membranes du réticulum endoplasmique associées aux mitochondries (MAMs) et l’inflammasome NLRP3. Des sujets liés à l’intervention et à la méthodologie, notamment les inhibiteurs SGLT2, MitoQ, la restriction calorique, la randomisation mendélienne et la métabolomique, ont également été identifiés. Dans l’ensemble, la recherche mitochondriale en DN s’est élargie vers le contrôle de la qualité mitochondriale, la mort cellulaire régulée, les approches multi-omiques et les sujets liés à l’intervention. Ces schémas bibliométriques indiquent la mise en avant du sujet et la visibilité des citations plutôt que des preuves mécanistes ou cliniques directes, et peuvent aider à identifier des orientations nécessitant une validation supplémentaire.

Introduction

La DN est l’une des complications microvasculaires les plus graves du diabète sucré et une cause majeure de maladie rénale terminale dans le^{monde 1,2}. Malgré des progrès substantiels dans le contrôle de la glycémie, la gestion de la pression artérielle et le blocage du système rénine-angiotensine, l’incidence de la DN continue d’augmenter, et une proportion considérable de patients progresse encore vers une insuffisance rénale^{irréversible 3}. Ce besoin clinique non satisfait a poussé une recherche intense de nouveaux mécanismes physiopathologiques et cibles thérapeutiques. Les mitochondries servent de centres centraux au métabolisme énergétique cellulaire, à l’homéostasie redox et à l’apoptose, et sont apparues comme des nœuds critiques dans la pathogenèse de DN ^4,5. Des études menées au cours des deux dernières décennies ont établi que le dysfonctionnement mitochondrial induit par l’hyperglycémie contribue directement à la lésion des podocytes, aux lésions cellulaires épithéliales tubulaires, à l’expansion mésangiale et à la fibrose^{interstitielle 6,7}. Ce dysfonctionnement se caractérise par une production excessive d’espèces réactives d’oxygène, une altération de la phosphorylation oxydative, une fragmentation mitochondriale, une mitophagie défectueuse et une biogenèse mitochondriale^{dérégulée 8,9}. Par conséquent, les voies de signalisation liées aux mitochondries impliquant SIRT3, PGC1α, Drp1, PINK1, Parkin et l’inflammasome NLRP3 sont devenues des axes clés de recherche^10,11. Récemment, des concepts émergents tels que la ferroptose, les MAM et la reprogrammation métabolique mitochondriale ont encore élargi le paysage mécanistique de DN 12,13,14. Le volume de publications sur la recherche mitochondriale en DN a considérablement augmenté, générant un corpus de connaissances riche mais de plus en plus complexe et fragmenté.

Compte tenu de la prolifération rapide de la littérature, les revues narratives traditionnelles sont insuffisantes pour saisir systématiquement le paysage intellectuel en évolution, les réseaux collaboratifs et les frontières émergentes de ce^{domaine 15}. L’analyse bibliométrique, une approche quantitative et basée sur la visualisation, offre un moyen objectif de cartographier les résultats scientifiques, d’identifier des articles, auteurs, institutions et pays influents, et de détecter la dynamique des sujets de recherche au fil du^temps 16,17,18,19,20. Plusieurs études bibliométriques ont examiné la néphropathie diabétique, la DKD, la recherche rénale liée aux mitochondries, ou des sujets liés au stress^oxydatif 21,22,23,24. Néanmoins, une synthèse bibliométrique actualisée et axée sur les sujets de la recherche mitochondriale en DN pourrait encore aider à clarifier l’activité de recherche récente, les schémas de collaboration, l’évolution thématique et les sujets émergents dans ce domaine spécifique. Dans cette étude, toutes les publications pertinentes ont été récupérées à partir du SCI-EXPANDED et du SSCI au sein du WoSCC, couvrant la période de 2016 à 2025. CiteSpace, VOSviewer et Scimago Graphica ont été employés pour mener une analyse bibliométrique et de visualisation systématique. Cette étude délimite le paysage actuel de la recherche et résume l’évolution des principaux sujets, notamment la mitophagie, la ferroptose, la dynamique mitochondriale et la recherche liée à l’intervention, fournissant ainsi une base bibliométrique pour identifier les orientations justifiant une validation expérimentale et clinique supplémentaire.

Protocole

Stratégie d’acquisition et de recherche des données

Tous les dossiers bibliométriques ont été récupérés auprès du SCI-EXPANDED et du SSCI au sein du WoSCC le 30 avril 2026. SCI-EXPANDED a été utilisé pour rassembler la littérature biomédicale et des sciences de la vie, tandis que SSCI a été conservé pour inclure des dossiers interdisciplinaires potentiellement pertinents. La stratégie de recherche a été construite en référence à la base de données Medical Subject Headings (MeSH). « Néphropathies diabétiques » et « mitochondries » ont été recherchés séparément dans MeSH, et les termes correspondants, les termes d’entrée et sous-titres associés ont été examinés pour guider la sélection des mots-clés et l’expansion des synonymes. Comme Web of Science n’utilise pas directement l’indexation MeSH, les termes dérivés de MeSH ont été traduits en termes de recherche par champ thématique. La recherche finale a été effectuée en utilisant l’expression booléenne suivante : TS=(((« néphropathie diabétique » OU « néphropathies diabétiques » OU « maladie rénale diabétique » OU « maladies rénales diabétiques » OU « rein diabétique » OU « rein diabétique ») ET (mitochondries* OU mitochondriales* OU mitophagies OU « dysfonction mitochondriale » OU « dynamique mitochondriale » OU « fission mitochondriale » OU « fusion mitochondriale » OU « biogenèse mitochondriale » OU « contrôle qualité mitochondriale »)). Les types de documents étaient limités aux articles et articles de synthèse, et la période de publication était fixée du 1er janvier 2016 au 31 décembre 2025. Cette période a été choisie car elle représentait l’intervalle complet le plus récent disponible au moment de la récupération, permettant à l’analyse de se concentrer sur les développements contemporains de la recherche mitochondriale en DN tout en évitant les biais potentiels dus à une année de publication incomplète en 2026.

Tous les enregistrements ont été exportés en texte brut avec l’option « Enregistrement complet et références citées » activée. Pour réduire l’inclusion d’enregistrements non pertinents potentiellement récupérés via Keywords Plus, les titres, résumés et mots-clés des auteurs de tous les enregistrements récupérés ont été filtrés manuellement. Seuls des documents substantiellement liés à la recherche mitochondriale en DN ou DKD ont été conservés. Les publications ont été exclues si la DN ou la DKD n’étaient mentionnées que comme l’une des nombreuses complications diabétiques ou comme informations de fond, sans résultats liés aux reins, modèles de cellules rénales, preuves tissulaires rénaux, mécanismes spécifiques à la néphropathie ou un focus principal sur la DKD. Après suppression des doublons et un tri manuel selon les critères d’inclusion et d’exclusion prédéfinis, 1 342 publications éligibles ont été incluses dans l’analyse finale.

Outils analytiques et flux de travail cartographique

Des analyses statistiques de base et des graphiques conventionnels, incluant les graphiques à barres, les graphiques linéaires, les graphiques circulaires et les graphiques à bulles, ont été générés à l’aide de WPS Excel 2023 et GraphPad Prism 10.1. La production annuelle de publication était résumée par année de publication. Les décomptes annuels de citations au niveau de l’ensemble de données ont été obtenus à partir du rapport de citation WoSCC et définis comme les citations reçues chaque année civile par les 1 342 enregistrements inclus, plutôt que les citations de la même année dans les cohortes de publications annuelles ou les totaux annuels de citations à l’échelle du champ. Pour les analyses au niveau des pays/régions, la moyenne des citations par article a été calculée en divisant le nombre total de citations par le nombre de publications pour chaque pays/région. Cette métrique a été interprétée comme un indicateur descriptif non ajusté de la visibilité des citations dans le jeu de données récupéré. Elle n’était pas considérée comme une mesure directe de la qualité de la recherche nationale ou de l’influence académique, car le nombre de citations peut être influencé par l’année de publication, la fenêtre de citation, la plateforme de la revue, le type d’article, la conception de l’étude et les pratiques de citation spécifiques à chaque domaine.

La cartographie des connaissances a été réalisée à l’aide de VOSviewer 1.6.19, CiteSpace 6.4.R1 et Scimago Graphica 1.0.25. Les bases de données, logiciels et ressources en ligne utilisés pour la recherche de littérature, l’analyse bibliométrique, la visualisation et la récupération de métriques dans les revues sont listés dans le Tableau des Matériaux. Des analyses de réseau ont été réalisées en utilisant la méthode de comptage complète. Les fichiers en texte clair WoSCC ont été importés dans VOSviewer pour construire des réseaux de co-auteur au niveau pays/région, institution et auteur, ainsi que des réseaux de cooccurrence par mots-clés et de co-citation de revues. Pour la visualisation géographique, le réseau de co-authorship pays/région généré dans VOSviewer a été exporté sous forme de fichier Graph Modeling Language (GML) et importé dans Scimago Graphica, où une disposition géographique a été appliquée avec une carte du monde en arrière-plan. Dans cette carte, la taille du nœud représentait le volume de publication, et l’épaisseur des liens indiquait l’intensité de la collaboration. Le même ensemble de données WoSCC a été importé dans CiteSpace pour le regroupement mot-clé-chronologie, le regroupement de co-citations de références et la détection de rafales de citations afin de caractériser l’évolution temporelle et la structure intellectuelle du domaine.

Configuration des paramètres dans CiteSpace et VOSviewer

Dans CiteSpace, l’intervalle de temps a été fixé de 2016 à 2025, chaque tranche temporelle étant fixée à 1 an, ce qui donne un total de 10 tranches. Les types de nœuds ont été sélectionnés selon l’objectif analytique, avec Mot-clé utilisé pour les analyses de chronologie et de rafales de mots-clés, et Référence pour les analyses de co-citation et de rafale de référence. Le critère de sélection du nœud a été fixé à l’indice g avec un facteur d’échelle de k = 10, plutôt qu’un seuil fixe de Top N ou Top N %, afin de permettre à la sélection des nœuds de s’adapter aux distributions annuelles de citation ou d’occurrence tout en maintenant une taille de réseau^{interprétable 25,26}. L’élagage Pathfinder a été appliqué aux réseaux tranchés dans le temps et au réseau fusionné, tandis que l’algorithme Minimum Spanning Tree n’a pas été utilisé. Pour la détection de rachat, le facteur de décroissance γ était réglé à 0,5. Dans l’analyse de regroupement par co-citation de référence, la modularité Q et les valeurs moyennes pondérées de silhouette ont été calculées pour décrire la structure globale et la cohérence du réseau taillé.

Dans VOSviewer 1.6.19, tous les fichiers en texte brut WoSCC étaient importés en sélectionnant « Créer une carte basée sur des données bibliographiques » et « Lire les données à partir de fichiers de bases de données bibliographiques », avec le type de fichier spécifié comme Web of Science. La méthode de comptage complète a été utilisée. Pour les réseaux de co-auteurs, le seuil minimum de publication a été fixé à 5 pour les pays/régions et institutions et à 3 pour les auteurs.

Pour les analyses au niveau des institutions, les noms des institutions étaient vérifiés manuellement et harmonisés selon les enregistrements d’affiliation WoSCC avant la construction du réseau. Le nombre de citations pour chaque établissement a été défini comme le total des publications attribuées à cette institution dans le jeu de données récupéré. Les étiquettes abrégées des nœuds générées dans VOSviewer ont été vérifiées en outre par rapport aux noms institutionnels complets correspondants afin d’éviter toute ambiguïté. Pour l’analyse pays/région, le champ d’adresse pays/région WoSCC a été utilisé. Les noms des pays et des régions étaient harmonisés manuellement pour les variantes orthographiques et les abréviations. L’Angleterre, l’Écosse, le Pays de Galles et l’Irlande du Nord ont été fusionnés au Royaume-Uni, et la République populaire de Chine a été abrégée en Chine. La Chine continentale était déclarée comme Chine, tandis que la région administrative spéciale de Hong Kong (RAES de Hong Kong), la RAS de Macao et Taïwan étaient conservées comme régions distinctes si elles étaient indexées séparément par le WoSCC ; aucune fusion post-hoc n’a été réalisée pour l’analyse réseau au niveau pays ou région. Pour l’analyse des cooccurrences de mots-clés, l’unité d’analyse a été définie pour créer des mots-clés extraits des enregistrements WoSCC, et le seuil d’occurrence minimal a été fixé à 5 ; à ce seuil, 89 mots-clés répondaient aux critères. Avant la génération du réseau, les termes et abréviations identifiés dans la liste auteur-mot-clé étaient standardisés manuellement ; par exemple, les abréviations de DN et d’espèces réactives d’oxygène ont été converties en termes complets. Pour l’analyse de co-citation de revues, les sources citées ont été utilisées comme unité d’analyse, et un seuil de citation a été appliqué pour conserver un réseau interprétable de 53 revues. La disposition était réglée sur LinLog/modularité, avec Attraction à 2 et Repulsion à -1. La taille des nœuds a été pondérée par le nombre de publications, la fréquence de citation, l’occurrence des mots-clés ou la force des co-citations selon l’analyse spécifique. Toutes les procédures de génération de réseau ont été effectuées indépendamment deux fois par les premier et deuxième auteurs en utilisant les mêmes ensembles de données et paramètres pour vérifier la stabilité des résultats. En cas de divergences notables, les données brutes et les paramètres étaient revérifiés avant une réanalyse.

Résultats

Tendances annuelles des publications et visibilité des citations au niveau des jeux de données

De 2016 à 2025, le nombre annuel de publications sur la recherche mitochondriale en DN est passé de 63 à 239. Le nombre annuel de citations au niveau des jeux de données pour l’ensemble fixe est passé de 49 en 2016 à 12 516 en 2025. Cette métrique représente les citations reçues chaque année civile par tous les enregistrements inclus, plutôt que les citations de la même année pour les cohortes de publications annuelles ou les totaux de citations à l’échelle du champ. Parce que cette métrique de citation a été calculée pour l’ensemble de l’ensemble de données fixes, le nombre annuel de citations est affecté par l’âge de publication, le temps d’exposition accumulé et les fenêtres de citation inégales parmi les enregistrements inclus. Par conséquent, la courbe de citation ascendante de la Figure 1 doit être interprétée comme une visibilité des citations au niveau des ensembles de données plutôt que comme une preuve directe d’un impact croissant de la recherche au fil du temps. De 2022 à 2025, 754 publications ont été enregistrées, représentant 56,2 % du nombre total de publications indiquées à la Figure 1.

Schémas régionaux de collaboration pays/région et visibilité des citations

L’analyse pays/région a résumé la production des publications, les indicateurs basés sur les citations et les schémas de collaboration dans la recherche mitochondriale sur la néphropathie diabétique. La Chine s’est classée première avec 775 publications, suivie des États-Unis avec 235 publications ; ensemble, ces deux pays ont contribué à plus de 70 % de la production totale de littérature dans ce domaine (Tableau 1). En termes de citations moyennes par article, l’Australie s’est classée première avec 98 citations par article, suivie des États-Unis avec 69 et de la Chine avec 30. Ces valeurs ont été interprétées comme des indicateurs descriptifs de visibilité des citations plutôt que comme des mesures directes de la qualité de la recherche. L’Australie s’est classée huitième au total des publications mais a montré une visibilité relativement élevée des citations non ajustées et de multiples liens de collaboration avec des équipes en Europe et aux États-Unis. Son réseau de collaboration montrait des liens avec le Royaume-Uni, l’Allemagne et les États-Unis (Figure 2A). En ce qui concerne l’intensité de la collaboration, les États-Unis ont eu la plus forte force totale de liaison avec 140, suivis de la Chine avec 82. La figure 2B présente un graphique à bulles intégrant le volume de publication, le nombre de citations et la force totale des liens sur trois dimensions. Dans ce graphique, la Chine a montré le plus grand volume de publications et un nombre élevé de citations totales, tandis que les États-Unis ont affiché un nombre élevé de citations et la plus grande intensité de collaboration. En tenant compte des citations moyennes par article, l’Australie et l’Italie se classaient en tête dans ce jeu de données.

Un examen plus approfondi du réseau de collaboration pays/région a révélé cinq principaux clusters de collaboration (Figure 2A). Le diagramme de cordes illustrait en outre les liens de collaboration entre pays/régions (Figure 2C). Le plus grand cluster comprenait la Chine, les États-Unis, le Japon et la Corée du Sud, avec de multiples liens de collaboration entre ces pays. En Europe, un sous-réseau centré sur l’Italie, l’Espagne, les Pays-Bas et le Danemark a émergé, parallèlement à un autre axe de collaboration reliant l’Allemagne, la France et la Suède. Les pays du Moyen-Orient et d’Asie du Sud, tels que l’Égypte, l’Inde, Israël et l’Arabie saoudite, formaient un groupe relativement indépendant avec des liens plus faibles avec l’Europe et l’Amérique. Des connexions transrégionales entre l’Australie, le Royaume-Uni et l’Allemagne ont également été observées.

Résultats de recherche institutionnels et caractéristiques du réseau de collaboration

Le réseau de co-autorie institutionnelle construit par VOSviewer comprenait 51 institutions formant neuf clusters (Figure 3A). L’étiquette abrégée « China Med University » à la Figure 3A fait référence à l’Université médicale de Chine. Central South University a affiché la plus grande production de publications et le plus grand nombre total de citations parmi les établissements présentés, mais sa collaboration n’a pas été la plus forte. Dans l’ensemble, la plupart des institutions collaboraient principalement avec des partenaires nationaux ou d’Asie de l’Est, tandis que des liens interrégionaux limités avec des institutions des États-Unis et de l’Australie étaient également observés. En termes de volume de publications, toutes les 10 principales institutions provenaient de Chine (Figure 3B). L’Université du Centre-Sud s’est classée première avec 56 publications, suivie de l’Université de Wuhan avec 35, et de l’Université de Zhengzhou et de l’Université Jiao Tong de Shanghai avec 30 publications chacune (Tableau 2). Cependant, la force totale de liaison de Central South University était de 20, inférieure à celle de Shanghai Jiao Tong University et Zhejiang, ce qui indique que la forte production de publications ne correspondait pas nécessairement à la plus forte connectivité institutionnelle de collaboration. En termes de citations totales, Central South University s’est classée première avec 2 999 citations totales, suivie par Monash University avec 1 713. D’autres institutions de Chine, des États-Unis et d’Australie figurent également parmi les dix premières en nombre total de citations (Figure 3C).

Réseau de co-citation de revues et caractéristiques de publication

Le réseau de co-citation de revues comprenait 53 revues sélectionnées formant cinq groupes (Figure 4A). Le cluster 1 comprenait 14 revues, représentées par Redox Biology, Cell Death & Disease, et Metabolism-Clinical and Experimental, et comprenait des revues liées au stress oxydatif, à la mitophagie et à la reprogrammation métabolique. Le groupe 2 comprenait des revues de néphrologie et multidisciplinaires, telles que Kidney International, JCI Insight, Nature Reviews Nephrology, Diabetes et Nature Communications. Les clusters 3 et 4 couvraient des revues telles que Antioxidants, Frontiers in Pharmacology, Biomedicine & Pharmacotherapy, Scientific Reports et PLOS ONE. Le groupe 5 comprenait des revues telles que Free Radical Biology and Medicine, Renal Failure et Phytomedicine. En termes de volume de publications, Frontiers in Pharmacology s’est classé premier avec 54 articles, suivi par International Journal of Molecular Sciences (45 articles) et Scientific Reports (29 articles) (Figure 4B, Tableau 3). Frontiers in Pharmacology avait un facteur d’impact de 4,8 et 1 379 citations, tandis que l’International Journal of Molecular Sciences avait un facteur d’impact de 4,9 et 1 885 citations, et Free Radical Biology and Medicine un facteur d’impact de 8,2 et 1 362 citations. Concernant le volume de citations, Nature Reviews Nephrology s’est classé premier avec 2 455 citations au total, suivi par International Journal of Molecular Sciences avec 1 885 citations, Redox Biology avec 1 452 citations, Frontiers in Pharmacology avec 1 379 citations, Free Radical Biology and Medicine avec 1 362 citations, Kidney International avec 1 338 citations, et Cell Death & Disease avec 1 268 citations (Figure 4C).

Réseau de co-auteur et indicateurs de publication/citation

Dans le réseau de co-attribution des auteurs, 24 auteurs prolifiques ont été regroupés en cinq groupes (Figure 5A). Le réseau présentait plusieurs équipes d’auteurs relativement distinctes, avec Sun Lin, Yang Ming, Xiao Li, Han Yachun, Liu Fuyou, Chen Wei, Gao Peng, Danesh Farhad R., Galvan Daniel L. et Li Li Li apparaissant comme nœuds majeurs dans ces groupes de collaboration. Danesh Farhad R. et Galvan Daniel L. figurent également parmi les 10 meilleurs auteurs par nombre total de citations. En termes de volume de publications, Sun Lin s’est classé premier avec 24 articles, suivi de Yang Ming avec 20 articles et de Li Ping avec 17 articles. Parmi les dix auteurs les plus productifs, huit venaient de Chine et deux des États-Unis (Figure 5B).

En termes de citations totales, Sun Lin s’est classé premier avec 1 775 citations, suivi de Xiao Li avec 1 341 citations, Yang Ming avec 1 288 citations, et Liu Fuyou avec 1 236 citations (Figure 5C). Des auteurs américains, dont Danesh Farhad R. avec 1 097 citations, Galvan Daniel L. avec 1 081 citations, Sharma Kumar avec 852 citations, ainsi que Cooper Mark E. d’Australie avec 1 091 citations, figuraient également parmi les 10 premiers en nombre total de citations. Li Ping s’est classé troisième en volume de publications mais n’a pas figuré parmi les 10 premiers auteurs en nombre total de citations. Dans le jeu de données récupéré, Sun Lin s’est classé premier à la fois en volume de publications et en nombre total de citations.

Cooccurrence mot-clé et évolution des points chauds de recherche

L’analyse de cooccurrence auteur-mot-clé a résumé la fréquence et la centralité entre les mots-clés dans la recherche mitochondriale sur la néphropathie diabétique. Parmi les mots-clés à haute fréquence, « néphropathie diabétique » était la plus fréquente avec 573 occurrences, suivie de « stress oxydatif » avec 449 occurrences, « maladie rénale diabétique » avec 292 occurrences, et « dysfonction mitochondriale » avec 235 occurrences (Tableau 4). Parce que les termes « néphropathie diabétique » et liés aux mitochondries étaient des composantes centrales de la stratégie de recherche et du périmètre de l’étude, leur fréquence élevée était attendue et a été interprétée principalement comme une preuve de cohérence thématique plutôt que comme un point chaud émergent indépendant. D’autres mots-clés fréquents incluaient « activation » (197), « blessure » (194) et « apoptose » (140). Dans le réseau de cooccurrence mot-clé, un taux élevé de glucose, des espèces réactives d’oxygène, le glucose, la néphropathie diabétique, la dysfonction mitochondriale et l’homéostasie mitochondriale sont apparus comme des nœuds interconnectés importants, indiquant que le stress oxydatif, les troubles métaboliques et l’altération mitochondriale formaient la structure centrale de cooccurrence de ce champ (Figure 6A). Bien que « mitophagie » ne figure pas parmi les 10 mots-clés principaux par fréquence dans le tableau 4, elle apparaissait comme un sujet visible dans les visualisations de cooccurrence et de chronologie mots-clés, suggérant sa pertinence pour l’évolution thématique de la recherche mitochondriale en DN. En termes de centralité entre les deux, le « rein » (0,35) et les « cellules mésangiales » (0,33) présentaient les valeurs de centralité les plus élevées, suivies de la « voie » (0,30), des « espèces réactives de l’oxygène » (0,27), du « NF-κB » (0,25), du « stress du réticulum endoplasmique » (0,22), de la « lésion rénale aiguë » (0,22), du « glucose » (0,21), des « mitochondries » (0,19) et des « maladies cardiovasculaires » (0,19) (Tableau 4). Il convient de noter que le tableau 4 résume les mots-clés classés par fréquence et centralité entre les intermédiaires, tandis que les figures 6B et 6C présentent des clusters générés algorithmiquement et leur activité temporelle ; par conséquent, les étiquettes de cluster de la Figure 6 ne sont pas censées reproduire exactement la liste de mots-clés classés dans le tableau 4.

La cartographie des chronologies de mots-clés a visualisé l’activité temporelle des groupes de mots-clés de 2016 à 2025 (Figure 6C). Les premiers sujets actifs étaient principalement liés à un taux élevé de glucose, des espèces réactives de l’oxygène, une maladie rénale chronique, une insuffisance rénale aiguë, une résistance à l’insuline, un glucose et une fonction mitochondriale. Plus tard, la fission, la mitophagie, l’homéostasie mitochondriale, l’oxydation des acides gras et le diabète de type 2 sont apparus comme sujets temporels soutenus ou émergents. Le regroupement par mots-clés a généré 13 groupes thématiques (Figure 6B), incluant la maladie rénale chronique, les protections, le muscle squelettique, les maladies cardiovasculaires, la néphropathie diabétique, la peroxydation lipidique, le diabète sucré, la DKD, la fission, la médecine traditionnelle chinoise, le stress du réticulum endoplasmique, la souris et l’oxydation des acides gras. Ces labels de cluster ont été générés algorithmiquement et doivent être interprétés comme des étiquettes descriptives de cooccurrences de mots-clés plutôt que comme une liste classée de mots-clés à haute fréquence. Les groupes liés aux reins comprenaient principalement la néphropathie diabétique, la DKD, la maladie rénale chronique, la peroxydation lipidique, la fission, le stress du réticulum endoplasmique, la médecine traditionnelle chinoise, la souris et l’oxydation des acides gras. Notamment, certaines étiquettes générées par algorithme, telles que muscle squelettique et maladies cardiovasculaires, semblaient refléter des termes périphériques ou systémiques liés au diabète plutôt que des mécanismes mitochondriaux spécifiques au DN. Par conséquent, ces clusters périphériques n’ont pas été interprétés comme des points chauds majeurs de recherche dans la présente étude. La visualisation de la chronologie a montré que les sujets liés à la fission, la mitophagie et l’oxydation des acides gras restaient actifs après 2019 (Figure 6C).

Clusters de co-citation de références et analyse des rafales de citations

L’analyse de co-citation de référence a généré 18 clusters dans le réseau taillé par Pathfinder, avec une modularité Q = 0,867 et une valeur moyenne pondérée de silhouette = 0,9587 (Figure 7A,B). Cependant, comme l’élagage Pathfinder peut réduire les liens inter-groupes faibles, ces groupes ont été interprétés comme des concentrations thématiques dans la littérature retrouvée plutôt que comme une preuve que les thèmes étaient complètement indépendants les uns des autres. Les principaux groupes de référence comprenaient la ferroptose, l’inflammasome NLRP3, le PINK1, les MAMs, les inhibiteurs SGLT2, le MitoQ, la restriction calorique, la randomisation mendélienne et la métabolomique. Les plus fortes poussées de citation précoces ont été Dugan et al. (force 24,52, de 2016 à 2018), Sharma et al. (force 20,58, de 2016 à 2018), Kang et al. (force 18,91, de 2016 à 2020), et Zhan et al. (force 16,91, de 2016 à 2020).

Les références représentatives des bursts ultérieurs incluent Coughlan et al. (force 12,02, de 2017 à 2021), Ayanga et al. (force 10,71, de 2017 à 2021), Qi et al. (force 14,31, de 2018 à 2022), Xiao et al. (force 12,43, de 2018 à 2022), Bhargava et al. (force 20,52, de 2019 à 2022), Galvan et al. (force 13,07, de 2019 à 2022), Forbes et al. (force 20,53, de 2020 à 2023), et Wei et al. (force 10,75, de 2021 à 2023) (Figure 7C). Ensemble, ces rafales de références et ces groupes de co-citations caractérisaient la distribution temporelle et la composition thématique de la littérature citée dans le jeu de données récupéré.

DISPONIBILITÉ DES DONNÉES :

Les données brutes soutenant les résultats de cette étude ont été déposées dans le dépôt public Science Data Bank (ScienceDB), sous l’ensemble de données intitulé « A Bibliometric and Visualized Analysis of Mitochondrial Research in Diabetic Nephropathy ». Le jeu de données est accessible via le lien suivant : https://www.scidb.cn/s/2aiiYj. Les données déposées comprennent l’ensemble complet des enregistrements bibliographiques récupérés auprès du WoSCC le 30 avril 2026, en utilisant la stratégie de recherche décrite dans la section Protocole, ainsi que les fichiers de données intermédiaires utilisés pour les analyses bibliométriques et de visualisation. L’ensemble de données est mis à disposition sous la licence CC BY-NC 4.0 afin de renforcer la reproductibilité de cette étude.

Figure 1 : Publication annuelle et visibilité des citations au niveau des données WoSCC de la recherche mitochondriale en DN de 2016 à 2025. Les barres orange représentent le nombre de publications par an, correspondant à l’axe des y gauches. La ligne rouge représente les comptages annuels de Fois Cités au niveau des ensembles de données WoSCC, correspondant à l’axe des ys de droite. Ces décomptes indiquent les citations reçues chaque année civile par l’ensemble des 1 342 enregistrements inclus et doivent être interprétés comme une visibilité des citations au niveau des ensembles de données plutôt que comme des preuves directes d’un impact croissant de la recherche au fil du temps. Abréviations : WoSCC = Web of Science Core Collection. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 2 : Réseaux de collaboration pays/région et indicateurs bibliométriques. (A) Réseau de collaboration mondial superposé sur une carte du monde, où la taille du nœud représente le volume de publication et l’épaisseur des liens indique l’intensité de la collaboration. (B) Graphique en bulles montrant le volume de publication, le nombre de citations et la force totale des liens pour les 10 pays/régions les plus importants. (C) Diagramme de cordes illustrant les liens de collaboration entre pays/régions. Abréviations : USA = États-Unis d’Amérique ; Royaume-Uni = Royaume-Uni, avec l’Angleterre, l’Écosse, le Pays de Galles et l’Irlande du Nord consolidés. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 3 : Réseaux de collaboration institutionnelle et résultats de recherche. (A) Réseau de co-auteur de 51 institutions organisées en neuf clusters. (B) Graphique à barres des 10 principales institutions par volume de publication. (C) Graphique à barres des 10 principales institutions par nombre total de citations. L’appellation abrégée « China Med University » dans le panneau A fait référence à l’Université médicale de Chine. Abréviations : Univ = Université ; Médecine = Médical ; Coll = Collège ; Sch = École ; Mt = Mont ; USA = États-Unis d’Amérique. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 4 : Réseau de co-citation de revues et caractéristiques de publication. (A) Réseau de co-citation de 53 revues sélectionnées formant cinq clusters. (B) Volume de publication et facteur d’impact des 10 revues les plus importantes par volume de publications. (C) Nombre de citations et quartile des Journal Citation Reports (JCR) des 10 premières revues par nombre total de citations. Abréviations : IF = facteur d’impact ; JCR = Rapports de citation de revues ; Q1 = Quartile 1. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 5 : Réseau de co-autorie des auteurs et indicateurs de publication/citation. (A) Réseau de co-paternité de 24 auteurs à haut rendement formant cinq clusters. (B) Top 10 des auteurs par volume de publications. (C) Les 10 meilleurs auteurs par nombre total de citations. Abréviations : USA = États-Unis d’Amérique. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 6 : Cooccurrence auteur-mot-clé et évolution des points chauds de recherche. (A) Réseau de cooccurrence mot-clé. (B) Carte de regroupement de mots-clés montrant 13 clusters thématiques. (C) Visualisation de la chronologie par mots-clés montrant l’activité des clusters temporels de 2016 à 2025. Les étiquettes de cluster ont été générées par algorithme et doivent être interprétées comme des étiquettes descriptives des schémas de cooccurrence de mots-clés, plutôt que comme des preuves directes que tous les clusters représentent des thèmes de recherche spécifiques à la néphropathie diabétique. Les résultats classés de la fréquence et de la centralité entre les mots-clés sont résumés séparément dans le tableau 4, tandis que la Figure 6 met l’accent sur la structure de cooccurrence des mots-clés, le regroupement thématique et l’activité temporelle. Abréviations : ER = réticulum endoplasmique ; NLRP3 = Domaine pyrinique de la famille des récepteurs de type NOD contenant 3 ; NF-κB = facteur nucléaire kappa B ; PPAR α = récepteur alpha activé par proliférateur de peroxysome. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 7 : Co-citation de référence et évolution des connaissances. (A) Réseau de co-citation de référence. (B) Carte de regroupement de référence montrant 18 clusters de connaissances. (C) Top 20 des références avec les rafales de citation les plus fortes, incluant la force et la durée de la rafale. Abréviations : NLRP3 = famille de récepteurs de type NOD domaine pyrine contenant 3 ; PINK1 = kinase induite par PTEN 1 ; SGLT2 = cotransporteur sodium-glucose 2 ; MitoQ = ubiquinone ciblant les mitochondries ; SIRT3 = sirtuin 3 ; AMPK = kinase protéique activée par AMP ; DOI = identifiant d’objet numérique. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Grade	Pays	Documents	Citations	Citation moyenne par article	Résistance totale du lien
1	Chine	775	23034	30	82
2	USA	235	16320	69	140
3	Japon	80	3129	39	43
4	Corée du Sud	47	1606	34	15
5	Italie	36	2185	61	21
6	Allemagne	34	1512	44	39
7	Inde	34	1279	38	11
8	Australie	33	3246	98	35
9	Espagne	32	1768	55	24
10	Royaume-Uni	28	1667	60	32

Tableau 1 : Top 10 des pays/régions classés par production de publications, avec le nombre de citations, la moyenne des citations par article et la force totale des liens. Il résume la production de publications, les indicateurs basés sur les citations et la force de collaboration des dix pays/régions les plus productifs dans la recherche mitochondriale sur la néphropathie diabétique. Abréviations : Royaume-Uni = Royaume-Uni ; USA = États-Unis d’Amérique.

Grade	Organisation	Documents	Citations	Résistance totale du lien	Pays
1	Université Cent South	56	2999	20	Chine
2	Université de Wuhan	35	934	3	Chine
3	Université de Zhengzhou	30	1006	11	Chine
4	Université Jiao Tong de Shanghai	30	963	26	Chine
5	Université Medique du Hebei	28	893	6	Chine
6	Université de la Méditerranée du Sud	27	732	19	Chine
7	Université du Shandong	25	792	16	Chine
8	Université du Zhejiang	25	728	23	Chine
9	Université de Pékin Méditerranée chinoise	25	385	19	Chine
10	Université de Nankin Med	22	638	17	Chine

Tableau 2 : Top 10 des institutions classées par production de publications, avec le nombre total de citations de WoSCC, la force totale des liens et le pays. Il présente les principales institutions par production de publications, ainsi que leur performance en citations, leur force de collaboration et leur pays d’affiliation. Les noms institutionnels sont présentés sous forme d’étiquettes abrégées standardisées pour une présentation concise dans les tableaux et ont été vérifiés par rapport aux noms institutionnels complets correspondants dans les registres d’affiliation WoSCC. Abréviations : WoSCC = Web of Science Core Collection ; Univ = Université ; Médecine = Médical.

Grade	Source	Documents	Citations	Résistance totale du lien	SI	JCR
1	Frontières en pharmacologie	54	1379	338	4.8	Q1
2	International Journal of Molecular Sciences	45	1885	253	4.9	Q1
3	Rapports scientifiques	29	1132	129	3.9	Q1
4	American Journal of Physiology-Renal Physiology	25	1078	196	3.4	Q1
5	Antioxydants	21	1223	141	6.6	Q1
6	Communications de recherche biochimique et biophysique	21	766	155	2.2	Q1
7	Biomédecine et pharmacothérapie	21	581	96	7.5	Q3
8	Frontières en endocrinologie	21	379	161	4.6	Q1
9	Mort cellulaire et maladies	17	1268	104	9.6	Q1
10	Biologie et médecine des radicaux libres	17	1362	197	8.2	Q1

Tableau 3 : Top 10 des revues classées par volume de publications, avec le nombre de citations, la force totale des liens, le facteur d’impact et le quartile des rapports de citation des revues. Il résume les caractéristiques de publication, la performance des citations et les indicateurs d’impact des revues des dix revues les plus productives de l’ensemble de données récupéré. Le nombre de citations fait référence au total des enregistrements inclus publiés dans chaque revue par WoSCC Times Cited. Les quartiles IF et JCR ont été obtenus à partir des rapports de citation de revues. Abréviations : IF = facteur d’impact ; JCR = Rapports de citation de revues ; Q1 = Quartile 1 ; Q3 = Quartile 3 ; WoSCC = Collection centrale Web of Science.

Grade	Mots-clés	Comte	Mots-clés	Centralité
1	Néphropathie diabétique	573	Rein	0.35
2	Stress oxydatif	449	Cellules mésangiales	0.33
3	Maladie rénale diabétique	292	Chemin	0.30
4	Dysfonctionnement mitochondrial	235	Espèces réactives de l’oxygène	0.27
5	Activation	197	NF-κB	0.25
6	Blessure	194	Contrainte du réticulum endoplasmique	0.22
7	Néphropathie	189	Insuffisance rénale aiguë	0.22
8	dysfonctionnement	187	Glucose	0.21
9	Expression	152	Mitochondries	0.19
10	Apoptose	140	Maladies cardiovasculaires	0.19

Tableau 4 : Les 10 mots-clés principaux par fréquence et centralité entre les intermédiaires. Il liste les mots-clés les plus fréquents ainsi que ceux ayant la centralité intermédiaire la plus élevée, mettant en lumière les principaux thèmes de recherche et les sujets influents dans la recherche mitochondriale sur la néphropathie diabétique. Abréviations : NF-κB = facteur nucléaire kappa B.

Discussion

Cette étude bibliométrique offre un aperçu systématique du paysage mondial de la recherche et de l’évolution thématique de la recherche mitochondriale en DN de 2016 à 2025. Les résultats montrent que l’activité de recherche dans ce domaine a augmenté au cours de la dernière décennie, en particulier après 2021. Durant cette période, l’axe de recherche s’est progressivement étendu du stress oxydatif et des dysfonctionnements mitochondriaux au contrôle de la qualité mitochondriale, à l’adaptation métabolique, à la mort cellulaire régulée, aux interactions des organites et à l’exploration thérapeutique orientée vers la traduction. Ces tendances suggèrent que la recherche mitochondriale en DN est passée d’une caractérisation descriptive des lésions mitochondriales vers une investigation plus orientée vers les mécanismes et intégrative.

Une divergence notable entre la production de publication et la visibilité basée sur les citations a été observée entre pays/régions et institutions, mais ce schéma ne doit pas être interprété simplement comme un contraste entre la quantité de la recherche et la qualité de la recherche. L’augmentation rapide des publications en provenance de Chine pourrait être liée à plusieurs facteurs contextuels, notamment le fardeau national croissant du diabète et des maladies rénales chroniques, l’investissement soutenu dans la recherche biomédicale, l’expansion des formations supérieures et des plateformes de recherche universitaires, ainsi que l’utilisation croissante de jeux de données transcriptomiques et expérimentales publiques dans la recherche en néphrologie. Ces facteurs ont pu favoriser une base de recherche large et en rapide expansion. Cependant, de nombreuses publications chinoises dans ce domaine étaient relativement récentes, ce qui a entraîné des fenêtres de citation plus courtes et potentiellement une moyenne de citations par article plus faible. En revanche, des pays comme les États-Unis, l’Australie, l’Italie et le Royaume-Uni ont montré une visibilité plus élevée basée sur les citations malgré un nombre plus faible de publications, ce qui peut en partie refléter des lignées académiques plus anciennes en DKD, biologie mitochondriale, biologie redox et néphrologie translationnelle. Les études très citées de ces pays étaient fréquemment associées à des sujets conceptuels ou méthodologiquement influents, notamment la mitophagie, la dynamique mitochondriale et les interventions ciblant les mitochondries. Par conséquent, le schéma géographique observé est mieux compris comme une différence de maturité de la recherche, de positionnement thématique, de calendrier de publication, de structure de collaboration et de diffusion des connaissances plutôt que comme une preuve directe de supériorité nationale en recherche. Au niveau institutionnel, Central South University était l’institution la plus productive et la plus citée parmi celles présentées dans le jeu de données récupéré, mais son profil de collaboration suggère un réseau plus concentré au niveau national plutôt qu’un grand pôle de collaboration internationale. En comparaison, des institutions telles que l’Université Monash, la Harvard Medical School et l’Université du Michigan ont montré une visibilité des citations sur des sujets liés au contrôle de la qualité mitochondriale, à la protection antioxydante médiée par SIRT3, à la délivrance ciblant les mitochondries et à l’imagerie de la dynamique mitochondriale. Ces résultats indiquent que la visibilité des citations institutionnelles et les rôles en réseau dans ce domaine dépendent non seulement du volume de publications, mais aussi de la participation des institutions à des lignes de recherche interconnectées, conceptuellement influentes ou orientées vers la traduction. Ainsi, les analyses nationales et institutionnelles doivent être interprétées comme cartographiant la distribution et la diffusion des connaissances plutôt que comme un classement de la qualité scientifique.

Les analyses de revues et d’auteurs indiquent également comment ce domaine de recherche est organisé à travers les plateformes de publication et les réseaux de contributeurs. La distribution des revues suggère que la recherche mitochondriale en DN est intrinsèquement interdisciplinaire, impliquant la néphrologie, la biologie redox, le métabolisme, la pharmacologie, la mort cellulaire et la nanomédecine. Le nombre élevé de citations des revues à forte revue ou à fort impact peut refléter leur rôle dans l’intégration des concepts et l’élaboration des agendas de recherche, tandis que les revues à fort volume de publications peuvent davantage servir de plateformes pour accumuler des preuves expérimentales et pharmacologiques. Par conséquent, les différences entre le volume de publication et le nombre de citations au niveau de la revue doivent être interprétées en fonction de la portée de la revue, du type d’article, du lectorat et de la maturité des sujets publiés. Des revues telles que Kidney International, Redox Biology, Cell Death & Disease, et Free Radical Biology and Medicine semblent relier les études mécanistes sur le stress oxydatif, les dysfonctions mitochondriales, la mitophagie et les lésions rénales à des questions translationnelles émergentes. Par leur côté, Frontiers in Pharmacology and Antioxidants reflète l’intersection croissante entre la biologie mitochondriale, la régulation redox et l’intervention pharmacologique. Au niveau de l’auteur, la productivité et la visibilité des citations ne se chevauchaient pas complètement non plus. Les auteurs ayant un nombre élevé de publications peuvent représenter des contributeurs actifs à la base de recherche en expansion, tandis que les auteurs ayant moins de publications mais très citées peuvent avoir contribué à des cadres conceptuels influents, des modèles de maladies ou des études liées à l’intervention. Par exemple, Sun Lin a montré à la fois une grande productivité et une grande visibilité en citation, tandis que Danesh Farhad R., Galvan Daniel L., Sharma Kumar et Cooper Mark E. sont apparus parmi les auteurs très cités malgré un nombre de publications plus faible. Ce schéma suggère que les indicateurs bibliométriques au niveau de l’auteur sont façonnés par les réseaux de collaboration, le timing de publication, le type d’article et la centralité des sujets. En conséquence, ces indicateurs doivent être interprétés comme des mesures de visibilité et de lien intellectuel au sein du jeu de données récupéré, plutôt que comme des mesures directes de la qualité scientifique individuelle ou de l’importance clinique.

Les analyses de mots-clés et de références fournissent des éclairages sur l’évolution temporelle de la structure intellectuelle de ce domaine. Les premières références aux explosions étaient principalement associées au stress oxydatif, aux espèces réactives mitochondriales de l’oxygène, à un dysfonctionnement mitochondrial et au stress métabolique, indiquant que la visibilité bibliométrique précoce était principalement centrée sur les lésions oxydatives et métaboliques des reins^{diabétiques 8,27}. Les références ultérieures et les groupes de mots-clés se sont progressivement orientés vers le contrôle de la qualité mitochondriale, incluant l’autophagie, la mitophagie, la biogenèse mitochondriale, et les voies régulatrices impliquées dans le maintien de l’homéostasie mitochondriale ^9,28,29. Au cours de la période récente, les références par éruption et les groupes de co-citation ont de plus en plus impliqué la mort cellulaire régulée, les interactions avec les organites, les sujets liés à l’intervention, ainsi que des approches orientées vers l’inférence causale ou les omiques, avec des sujets représentatifs incluant la ferroptose, l’inflammasome NLRP3, les MAMs, les inhibiteurs SGLT2, MitoQ et les approches liées à la randomisation^mendélienne 30,31,32,33,34 ^,35,36,37. Des études mécanistiques et interventionnelles récentes fournissent également des exemples correspondant à ces thèmes actifs, notamment la régulation de la mitophagie et de la ferroptose médiée par la metformine via l’axe HIF-1α/MIOX, l’inhibition médiée par P110 de la fission mitochondriale dépendante de Drp1, et la régulation mitophagesique liée à PINK1/Parkin par formule de Baoshentongluo ou dapagliflozine 38,39,40,41 . Ce changement suggère que le domaine est passé de la description des lésions mitochondriales à l’étude des réseaux de contrôle qualité mitochondrial, des voies régulées de la mort cellulaire, des interactions des organites, des sujets liés à l’intervention, ainsi que des approches causales ou orientées vers l’omique. Ces schémas indiquent que la ferroptose, l’inflammasome NLRP3, les MAMs, les inhibiteurs SGLT2, MitoQ et les approches liées à la randomisation mendélienne sont devenues des sujets de plus en plus visibles dans la littérature consultée.

Cependant, l’interprétation des labels de clusters de mots-clés générés par algorithme nécessite une prudence. Des étiquettes telles que muscle squelettique et maladie cardiovasculaire semblaient refléter des termes périphériques ou systémiques liés au diabète, ou des contextes plus larges liés à la comorbidité, plutôt que des mécanismes mitochondriaux spécifiques à la néphropathie diabétique principale. Par conséquent, ces marquants périphériques n’ont pas été traités comme des points chauds émergents principaux dans cette étude. Au lieu de cela, l’interprétation des points chauds s’est principalement basée sur des preuves concordantes issues de la fréquence des mots-clés, des termes en rafale, de l’activité de la timeline et des schémas de co-citation de références. En conséquence, des termes mécanistes tels que ferroptose, activation de l’inflammasome NLRP3 et MAMs sont discutés comme des fronts de recherche émergents identifiés par des mots-clés et des schémas de co-citation, plutôt que d’être développés comme une mini-revue distincte. Les études futures devraient déterminer si ces sujets à haute visibilité bibliométrique correspondent à des mécanismes biologiques reproductibles chez la DKD humaine, par validation expérimentale dans des échantillons cliniques, l’analyse unicellulaire, la transcriptomique spatiale et des études translationnelles prospectives. Les cibles identifiées informatiquement, telles que la dysfonction mitochondriale liée à HDAC9 et l’inflammation associée à la sénescence, nécessitent également une validation fonctionnelle avant d’être interprétées comme cibles^{thérapeutiques 42}. Étant donné que la présente étude utilise un cadre bibliométrique établi, sa contribution doit être comprise principalement comme une synthèse actualisée et axée sur les sujets de la recherche mitochondriale en DN, plutôt que comme une innovation méthodologique.

Ces résultats indiquent également plusieurs priorités pour les recherches futures. Premièrement, bien que la mitophagie, la dynamique mitochondriale, la ferroptose, les MAMs et l’activation de l’inflammasome soient devenues de plus en plus visibles dans la littérature, les preuves issues des tissus rénaux diabétiques humains restent limitées. De nombreux exemples mécanistiques ou computationnels récents reposent encore principalement sur des modèles expérimentaux ou des analyses bioinformatiques, incluant des études liées à la mitophagie et à la ferroptose, à la fission mitochondriale dépendante de Drp1, à la mitophagie médiée par PINK1/Parkin, et à la dysfonction mitochondriale^{liée à HDAC9} 38,39,40,41,42 . Par conséquent, ces résultats nécessitent une validation supplémentaire dans des échantillons humains et des contextes spécifiques à un type de cellules rénales. Deuxièmement, les interventions ciblant les mitochondries et les approches liées au métabolisme, incluant MitoQ, les inhibiteurs SGLT2, les antioxydants et les stratégies ciblant les organites ou orientées vers les voies, nécessitent une évaluation translationnelle plus rigoureuse, notamment en ce qui concerne la biodisponibilité, l’efficacité de ciblage rénal, la sécurité à long terme et l’efficacité clinique 30,31,32,33,34,35^{. 36,37}. De futures études intégrant les tissus rénaux diabétiques humains, des technologies unicellulaires ou spatiales, des analyses multiomiques et des conceptions translationnelles prospectives pourraient aider à déterminer quelles voies associées aux mitochondries sont reproductibles et cliniquement pertinentes dans la néphropathie diabétique.

Plusieurs limites doivent être reconnues. Tout d’abord, tous les dossiers ont été récupérés auprès du WoSCC. Bien que cette base de données fournisse des métadonnées de citation standardisées et soit largement utilisée dans les études bibliométriques, sa couverture sélective a pu exclure des publications indexées uniquement dans d’autres bases de données, des revues régionales, des sources non anglophones ou des archives récemment mises à jour. Bien que des termes dérivés du MeSH et un criblage manuel aient été utilisés pour améliorer la stratégie de recherche, une récupération incomplète des études pertinentes ne peut être totalement évitée. Deuxièmement, les indicateurs basés sur les citations dans cette étude étaient des mesures descriptives non ajustées. Le nombre de citations peut être influencé par l’âge de publication, la fenêtre de citation, la visibilité de la revue, le type d’article, la couverture de la base de données, l’auto-citation et les pratiques de citation spécifiques à chaque domaine. Par conséquent, les publications très citées doivent être interprétées comme ayant une plus grande visibilité des citations ou une diffusion plus large des connaissances au sein de l’ensemble de données récupéré, plutôt que comme une preuve directe d’une qualité de recherche supérieure, d’une originalité, d’une rigueur méthodologique ou d’une pertinence clinique. De plus, les décomptes de temps cités au niveau des ensembles de données WoSCC présentés à la Figure 1 représentent un instantané statique au moment de la récupération des données, le 30 avril 2026 ; Ces décomptes de citations sont dynamiques et peuvent différer si la même analyse est effectuée ultérieurement. Plus important encore, la courbe de citation ascendante de la Figure 1 est influencée par l’âge de publication, le temps d’exposition accumulé et les fenêtres de citation inégales parmi les documents inclus. Par conséquent, cette tendance ne doit pas être interprétée comme une augmentation directe d’année en année de l’impact de la recherche, de la qualité scientifique, de la rigueur méthodologique ou de la pertinence clinique. En conséquence, les résultats liés aux citations doivent être interprétés comme un instantané rétrospectif plutôt que comme des valeurs absolues fixes. Troisièmement, les analyses de mots-clés et de réseau sont sensibles au traitement des données et aux paramètres de paramètres. Bien que les termes et abréviations synonymes aient été harmonisés manuellement, les mots-clés d’auteur non standardisés et les labels de cluster générés algorithmiquement peuvent néanmoins introduire une ambiguïté. De plus, les algorithmes de sélection et d’élagage des seuils, y compris le critère de l’indice g, l’élagage Pathfinder et les seuils VOSviewer, peuvent réduire les liens faibles ou périphériques et influencer la structure apparente de clusterisation, la connectivité des nœuds et les schémas de collaboration. Plus précisément, la valeur de modularité Q relativement élevée, 0,867, et la valeur moyenne pondérée de silhouette, 0,9587, du réseau de co-citation de référence peuvent en partie refléter l’influence de l’élagage Pathfinder ; Par conséquent, les groupes correspondants ont principalement été utilisés pour identifier les concentrations thématiques et ne doivent pas être interprétés comme une preuve que les thèmes de recherche étaient complètement indépendants les uns des autres. Ainsi, les réseaux générés doivent être considérés comme des simplifications analytiques du jeu de données récupéré plutôt que comme des représentations complètes de toutes les relations sur le terrain. Enfin, la fenêtre temporelle de 2016 à 2025 met en lumière les développements récents mais peut sous-estimer les études fondamentales antérieures et ne pas saisir entièrement les publications émergentes indexées après la date de récupération. De futures études bibliométriques intégrant plusieurs bases de données, une couverture linguistique et des types de documents plus larges, des dates de récupération mises à jour et des analyses de sensibilité des paramètres réseau pourraient offrir une vue plus complète de ce domaine.

Au cours de la dernière décennie, la recherche mitochondriale en DN est passée d’une exploration descriptive du stress oxydatif à un champ multidimensionnel complexe englobant les mécanismes de contrôle qualité, l’adaptation métabolique et les méthodologies d’inférence causale. Bien que la Chine ait dominé le volume total de publications, la visibilité des citations variait selon les pays, les institutions et les thèmes de recherche. L’émergence de la ferroptose, des MAMs, de la randomisation mendélienne et des approches multi-omiques indique des orientations de recherche actives dans le jeu de données récupéré. Ces schémas bibliométriques suggèrent que de futures études expérimentales et cliniques pourraient clarifier quelles voies liées aux mitochondries sont reproductibles dans des types cellulaires rénaux spécifiques, des stades de la maladie et des contextes thérapeutiques.

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
Web of Science Core Collection	Clarivate	https://www.webofscience.com/	Not applicable
VOSviewer	Leiden University	https://www.vosviewer.com/	1.6.19
CiteSpace	Drexel University	https://citespace.podia.com/	6.4.R1
Scimago Graphica	Scimago Laboratory	https://www.scimagographica.org/	1.0.25
WPS Excel	Kingsoft Corporation	https://www.wps.com/	2023
GraphPad Prism	GraphPad Software	https://www.graphpad.com/	10.1
Journal Citation Reports	Clarivate	https://jcr.clarivate.com/	Not applicable
Medical Subject Headings database	National Library of Medicine	https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh/	Not applicable