糖尿病性腎症におけるミトコンドリア研究の文献計量学的および視覚化分析

サマリー

この文献計量分析は、糖尿病性腎症(DN)におけるミトコンドリア研究の現状を明らかにし、主要なテーマ的変化や新たなテーマをまとめています。

要約

本書誌計量研究は、2016年から2025年までのDNにおけるミトコンドリア研究の世界的状況を体系的にマッピングしています。研究タイトルと検索焦点の整合性を保つため、主要な用語としてDNが使用され、糖尿病腎疾患(DKD)は検索語、スクリーニング基準、原作者キーワードの記述時にのみ保持されます。Web of Scienceコアコレクション(WoSCC)内のScience Citation Index Expanded(SCI-EXPANDED)およびSocial Sciences Citation Index(SSCI)から合計1,342件の論文が取得され、CiteSpace、VOSviewer、Scimago Graphicaを用いて分析されました。年間論文の発行数は2016年の63件から2025年には239件にほぼ4倍に増加し、データセットレベルの引用表示も増加しました。中国は論文数でリードし、オーストラリアとアメリカは論文あたりの平均引用数が高く、成果と引用に基づく可視性の間に乖離があることを示しました。中央南大学は、掲載された機関の中で機関の業績と総引用数で1位にランクされましたが、その協力関係性は上海交通大学や浙江大学に比べて劣りました。キーワードおよび参考文献解析では、高グルコース誘発性の酸化ストレスおよびアポトーシスから、ミトファジー、フェロプトーシス、ミトコンドリア動態、ミトコンドリア関連小胞膜(MAMs)、およびNLRP3インフラマソームへの時間的拡張が示されました。SGLT2阻害剤、MitoQ、カロリー制限、メンデルランダム化、代謝組学など、介入関連および方法論関連のトピックも同定されました。全体として、DNにおけるミトコンドリア研究は、ミトコンドリア品質管理、調節された細胞死、マルチオミクスアプローチ、介入関連のテーマへと拡大しています。これらの文献計量的パターンは、直接的な機序的または臨床的証拠ではなく、トピックの顕著性や引用の可視性を示し、さらなる検証が必要な方向を特定するのに役立つ可能性があります。

概要

DNは糖尿病の最も重篤な微小血管合併症の一つであり、世界的に末期腎疾患の主な原因の一つです^1,2。血糖コントロール、血圧管理、レニン-アンジオテンシン系遮断において大きな進展があるにもかかわらず、DNの発生率は増加し続けており、かなりの割合の患者が依然として不可逆的な腎不全に進行しています³。この未充足の臨床ニーズは、新しい病態生理学的メカニズムや治療標的の熱心な探索を促しています。ミトコンドリアは細胞のエネルギー代謝、酸化還元恒常性、アポトーシスの中心的なハブとして機能し、^DN4,5の病因における重要な結節として現れています。過去20年間の研究では、高血糖誘発性ミトコンドリア機能障害が足細胞損傷、管上皮細胞損傷、間質性線維症、間質性線維症に直接寄与することが明らかになっています^6,7。この機能障害は、過剰な活性酸素種の産生、酸化的リン酸化の障害、ミトコンドリア断片化、ミトファジーの欠陥、ミトコンドリア生合成の調節障害を特徴とする^8,9。その結果、SIRT3、PGC1α、Drp1、PINK1、Parkin、NLRP3インフラマソームに関与するミトコンドリア関連シグナル伝達経路が主要な研究焦点^{となっています。}近年では、フェロプトーシス、MAMs、ミトコンドリア代謝再プログラミングなどの新たな概念が、DN 12,13,14の機構的構造をさらに拡大しています。DNにおけるミトコンドリア研究に関する論文の量は大幅に増加し、豊かながらもますます複雑かつ断片的な知識体系を生み出しています。

文献の急速な増加を考えると、従来のナラティブレビューだけでは、^{この分野の}進化する知的風景、協働ネットワーク、新興フロンティアを体系的に捉えるには不十分です。文献計量分析は定量的かつ可視化に基づくアプローチであり、科学的成果を客観的にマッピングし、影響力のある論文、著者、機関、国を特定し、研究テーマの動態を時間経過(16,17,18,19,20)で検出する手段を提供します。複数の文献計量学的研究で、糖尿病性腎症、DKD、ミトコンドリア関連の腎臓研究、または酸化ストレスに関連するトピックが検証されています(21,22,23,24)。それでも、DNにおけるミトコンドリア研究の更新されたトピック特化した文献計量学的統合は、この特定分野における最近の研究活動、共同研究パターン、テーマ的進化、新興トピックの明確化に役立つ可能性があります。本研究では、2016年から2025年までの期間をカバーするSCI-EXPANDEDおよびWoSCC内のSSCIからすべての関連出版物を取得しました。CiteSpace、VOSviewer、Scimago Graphicaが体系的な書誌計量学および可視化分析を実施しました。本研究は現在の研究状況を明確にし、ミトファジー、フェルロプトーシス、ミトコンドリア動態、介入関連研究などの主要テーマの進化をまとめ、さらなる実験的・臨床的検証を要する方向性を特定するための文献計量学的基盤を提供します。

プロトコル

データ取得および検索戦略

すべての書誌計量記録は、2026年4月30日にWoSCC内のSCI-EXPANDEDおよびSSCIから取得されました。SCI-EXPANDEDは生物医学および生命科学の文献を収集するために使用され、SSCIは関連する可能性のある学際的記録を含めるために残されました。検索戦略は、医療主題見出し(MeSH)データベースを参考に構築されました。「糖尿病性腎症」と「ミトコンドリア」はMeSHで別々に検索され、対応するMeSH用語、エントリー用語、関連する小見出しがレビューされてキーワード選択と同義語の拡大を図りました。Web of ScienceはMeSHインデックスを直接使用していないため、MeSH由来の用語はトピックフィールド検索語に翻訳されました。最終的な検索は以下のブール式を用いて行われました:TS=((「糖尿病性腎症」または「糖尿病性腎症」または「糖尿病性腎疾患」または「糖尿病性腎疾患」または「糖尿病性腎臓」または「糖尿病性腎」または「糖尿病性腎」を用いて行われました。および(ミトコンドリア*またはミトコンドリア*またはミトファジー「ミトコンドリア機能障害」または「ミトコンドリア機能障害」または「ミトコンドリアの動態」または「ミトコンドリア核分裂」または「ミトコンドリア融合」または「ミトコンドリア生新生」または「ミトコンドリア品質管理」))。文書の種類は記事およびレビュー記事に限定され、出版期間は2016年1月1日から2025年12月31日までに設定されました。この期間は、検索時に利用可能な最新の完全な10年間の期間を示し、2026年の未完成発表年によるバイアスを避けつつ、DNにおけるミトコンドリア研究の現代的な動向に焦点を当てる分析を可能にしました。

すべての記録は「全記録および引用文献」オプションを選択してプレーンテキスト形式でエクスポートされました。Keywords Plusを通じて取得される可能性のある無関係な記録の除外のため、取得したすべての記録のタイトル、要旨、著者キーワードが手動でスクリーニングされました。DNまたはDKDにおけるミトコンドリア研究に実質的に関連した記録のみが保存されました。DNまたはDKDが複数の糖尿病合併症の一つまたは背景情報としてのみ言及され、腎臓関連アウトカム、腎細胞モデル、腎組織の証拠、腎症特異的メカニズム、またはDKDへの主な焦点がない場合、論文は除外されました。重複除去および事前定めの包含・除外基準に基づく手動スクリーニングの結果、1,342件の適格論文が最終解析に含まれました。

解析ツールとマッピングワークフロー

基本的な統計分析や、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、バブルプロットなどの従来型チャートは、WPS Excel 2023とGraphPad Prism 10.1を用いて生成されました。年間の出版量は出版年ごとにまとめられました。データセットレベルの年間引用回数はWoSCC引用報告書から取得され、年間出版物コホートや分野全体の年間引用数ではなく、各暦年で1,342件の記録が受け取った引用数として定義されました。国・地域レベルの分析では、論文あたりの平均引用数を総引用数を各国・地域の論文数で割って算出されました。この指標は、取得データセット内の引用可視性の未調整の記述的指標として解釈されました。これは、引用数が出版年、引用期間、ジャーナルプラットフォーム、論文の種類、研究デザイン、分野特有の引用慣行によって影響を受ける可能性があるため、国の研究の質や学術的影響力を直接測定する指標とは見なされていませんでした。

ナレッジマッピングはVOSviewer 1.6.19、CiteSpace 6.4.R1、Scimago Graphica 1.0.25を使用して実施されました。文献検索、文献分析、可視化、ジャーナルメトリック検索に使用されるデータベース、ソフトウェア、オンラインリソースは「 資料表」に記載されています。ネットワーク解析はフルカウント法を用いて実施されました。WoSCCのプレーンテキストファイルはVOSviewerにインポートされ、国・地域、機関、著者レベルでの共著者ネットワーク構築、さらにキーワード共現ネットワークやジャーナル共引用ネットワークを構築しました。地理的可視化のために、VOSviewerで生成された国・地域の共著ネットワークはグラフモデリング言語(GML)ファイルとしてエクスポートされ、Scimago Graphicaにインポートされ、世界地図を背景に地理レイアウトを適用しました。このマップでは、ノードサイズが論文量を表し、リンクの太さが協力の強度を示していました。同じWoSCCデータセットがCiteSpaceにインポートされ、キーワードタイムラインクラスタリング、参考文献共引用クラスタリング、引用バースト検出を行い、分野の時間的変化と知的構造を特徴づけました。

CiteSpaceおよびVOSviewerにおけるパラメータ設定

CiteSpaceでは、期間は2016年から2025年までに設定され、各タイムスライスは1年に設定され、合計10スライスが生成されました。ノードの種類は分析目的に応じて選定され、キーワードのタイムラインおよびバースト解析にはキーワードが、参照の共引用およびバースト解析には参照が用いられました。ノード選択基準は、固定されたトップNやトップN%の閾値ではなく、k=10のスケーリングファクターを持つg指数に設定され、ノード選択が年間引用や発生分布に適応しつつ、解釈可能なネットワークサイズ^25,26を維持しています。パスファインダー剪定はタイムスライスされたネットワークとマージされたネットワークに適用され、最小スパニングツリーアルゴリズムは使用されませんでした。バースト検出では、減衰係数γを0.5に設定しました。参考文献共引用クラスタリング解析では、モジュラリティQと加重平均シルエット値を計算し、剪定されたネットワークの全体構造とクラスタの一貫性を記述しました。

VOSviewer 1.6.19では、「書誌データに基づく地図を作成」と「書誌データベースファイルからデータを読み取る」を選択し、ファイル形式をWeb of Scienceと指定することですべてのWoSCCプレーンテキストファイルを取り込みました。完全なカウント方式が用いられました。共著者ネットワークについては、国・地域・機関で最低出版閾値が5、著者に対して3に設定されました。

機関レベルの分析では、ネットワーク構築前に機関名を手動で確認し、WoSCCの所属記録に基づいて調和させました。各機関の引用数は、取得したデータセット内でその機関に帰属されるWoSCC Times Cited論文の総数として定義されました。VOSviewerで生成された省略されたノードラベルは、対応する完全な機関名とさらに照合され、曖昧さを避けました。国・地域分析にはWoSCCの国・地域住所フィールドが使用されました。国名や地域名は綴りの変種や略語のために手動で調和されました。イングランド、スコットランド、ウェールズ、北アイルランドはイギリスに統合され、中華人民共和国は中国と短縮されました。中国本土は中国として報告され、香港特別行政区(Hong Kong SAR)、マカオ特別行政区、台湾はWoSCCによって別々にインデックスされた場合、別個の地域として保持されました。国・地域レベルのネットワーク解析のための事後統合は行われていません。キーワード共現解析では、解析ユニットがWoSCC記録から抽出したキーワードの作成に設定され、最小出現閾値は5に設定されました。この閾値で89キーワードが基準を満たしました。ネットワーク生成以前は、著者キーワードリストで特定された同義語や略語は手動で標準化されていました。例えば、DNや活性酸素種の略称が正式な用語に変換されました。ジャーナルの共同引用分析では、引用源を分析単位として用い、53誌の解釈可能なネットワークを維持するために引用閾値を適用しました。レイアウトはLinLog/モジュール性に設定され、アトラクションは2、反発は-1に設定されていました。ノードサイズは、特定の分析に応じた論文数、引用頻度、キーワード出現、または共引用の強さによって重み付けされました。すべてのネットワーク生成手順は、第一著者と第二著者が同じデータセットとパラメータ設定を用いて独立して2回実施し、結果の安定性を検証しました。顕著な不一致がある場合は、再生データとパラメータ設定を再確認してから再解析しました。

結果

年間の論文動向とデータセットレベルの引用可視性

2016年から2025年にかけて、DNにおけるミトコンドリア研究に関する年間論文数は63件から239件に増加しました。固定データセットの年間Times Citedカウントは、2016年の49件から2025年には12,516件に増加しました。この指標は、年間の出版物コホートや分野全体の引用数ではなく、各暦年に含まれるすべての記録で受け取った引用数を表しています。この引用数指標は固定データセット全体を対象に計算されたため、年間引用数は出版年数、累積露出期間、含まれる記録間の引用ウィンドウの不均等さに影響されます。したがって、図1の上昇引用曲線は、研究影響力が時間とともに増加しているという直接的な証拠ではなく、データセットレベルの引用可視性として解釈すべきです。2022年から2025年の間に754件の論文が記録され、図1に示された論文数の56.2%を占めています。

国・地域の協力ネットワークの地域別パターンと引用の可視性

国・地域分析では、糖尿病性腎症におけるミトコンドリア研究における論文成果、引用に基づく指標、協働パターンをまとめました。中国が775本の論文で1位、次いでアメリカ合衆国が235本、これら二国は合わせて、この分野の総文献生産の70%以上を占めました(表1)。1本あたりの平均引用数では、オーストラリアが1本あたり98回で1位、次いでアメリカ合衆国が69回、中国が30回でした。これらの値は、研究の質を直接的に測る指標ではなく、記述的な引用可視性指標として解釈されました。オーストラリアは総論文数で8位でしたが、未調整の引用可視性やヨーロッパや米国のチームとの複数の共同研究のつながりが比較的高いことを示しています。その協力ネットワークは、イギリス、ドイツ、アメリカ合衆国とのつながりを示していました(図2A)。協力の強度に関しては、米国が140の総リンク強度で最も高く、次いで中国が82でした。 図2B は、3次元にわたる論文数、引用数、総リンク強度を統合したバブルプロットを示しています。このグラフでは、中国が最も多くの論文と総引用数を示し、アメリカは高い引用数と最も高い共同研究の強度を示しました。論文あたりの平均引用数を考慮すると、オーストラリアとイタリアはこのデータセットで高い順位を占めていました。

国・地域の協力ネットワークをさらに調査すると、主要な5つの協力クラスターが明らかになりました(図2A)。コード図は国や地域間の協力関係をさらに示しています(図2C)。最大のクラスターは中国、アメリカ合衆国、日本、韓国であり、これらの国々の間で複数の協力関係があります。ヨーロッパ内では、イタリア、スペイン、オランダ、デンマークを中心としたサブネットワークが形成され、ドイツ、フランス、スウェーデンを結ぶ別の協力軸も存在しました。エジプト、インド、イスラエル、サウジアラビアなどの中東および南アジア諸国は、ヨーロッパやアメリカとのつながりが弱い比較的独立したクラスターを形成していました。オーストラリア、イギリス、ドイツ間の地域間接続も観察されました。

機関の研究成果とコラボレーションネットワークの特徴

VOSviewerが構築した機関共著者ネットワークには、51の機関が9つのクラスターを形成していました(図3A)。 図3A のノードラベル「China Med Univ」は中国医科大学を指します。セントラルサウス大学は、掲載された機関の中で最も高い論文数と総引用数を示しましたが、共同研究の連携性はそれほど強くありませんでした。全体として、ほとんどの機関は主に国内または東アジアのパートナーと協力し、米国やオーストラリアの機関との地域横断的な連携も限定的に見られました。出版量の面では、上位10校はすべて中国出身でした(図3B)。中南大学が56本の論文で1位、次いで武漢大学が35本、鄭州大学と上海交通大学がそれぞれ30本の論文を発表しました(表2)。しかし、中央南大学の総連携力は20と、上海交通大学や浙江大学を下回り、高い論文生産が必ずしも最も強い機関間の連携性に対応しているわけではないことを示している。総引用数では、セントラルサウス大学が2,999件で1位、次いでモナシュ大学が1,713件でした。中国、アメリカ、オーストラリアの他の機関も総引用数でトップ10にランクインしました(図3C)。

ジャーナルの共同引用ネットワークと出版の特徴

ジャーナル共被引用ネットワークには53の選抜ジャーナルが含まれ、5つのクラスターを形成しています(図4A)。クラスター1には、Redox Biology、Cell Death and Disease、Metabolism-Clinical and Experimentalなど14のジャーナルが含まれ、酸化ストレス、ミトファジー、代謝再プログラミングに関連するジャーナルが含まれていました。クラスター2には腎臓学およびKidney International、JCI Insight、Nature Reviews Nephrology、Diabetes、Nature Communicationsなどの学際的な学術誌が含まれていました。クラスター3と4は、Antioxidants、Frontiers in Pharmacology、Biomedicine & Pharmacotherapy、Scientific Reports、PLOS ONEなどのジャーナルをカバーしていました。クラスター5には、Free Radical Biology and Medicine、Renal Failure、Phytomedicineなどのジャーナルが含まれていました。出版件数では、Frontiers in Pharmacologyが54本で1位、次いでInternational Journal of Molecular Sciences(45本)とScientific Reports(29本)(図4B、表3)が続きました。『Frontiers in Pharmacology』はインパクトファクター4.8、引用数は1,379回、『International Journal of Molecular Sciences』はインパクトファクター4.9、引用数は1,885、『Free Radical Biology and Medicine』はインパクトファクター8.2、引用数1,362でした。引用数では、Nature Reviews Nephrologyが2,455件で1位、続いてInternational Journal of Molecular Sciencesが1,885件、Redox Biologyが1,452件、Frontiers in Pharmacologyが1,379件、Free Radical Biology and Medicineが1,362件、Kidney Internationalが1,338件、Cell Death and Diseaseが1,268件の引用です(図4C)。

著者・共著者ネットワークおよび出版・引用指標

著者共著者ネットワークでは、24名の多作著者が5つのクラスターに分けられました(図5A)。ネットワークは、孫林、楊明、シャオリー、韓雅春、劉福友、チェン・ウェイ、高鵬、ダネシュ・ファルハドR.、ガルバン・ダニエルL.、李李といった比較的異なる著者チームがこれらの共同グループの主要なノードとして現れました。ダネシュ・ファルハド・R.とガルヴァン・ダニエル・L.も総引用数でトップ10の著者に入りました。出版量では、孫林が24本で1位、次いで楊明が20本、李平が17本でした。最も生産的な著者トップ10のうち、中国出身が8人、アメリカから2人がいました(図5B)。

総引用数では、孫林が1,775回で1位、次いでシャオリーが1,341回、楊明が1,288回、劉福友が1,236回の引用となっています(図5C)。アメリカの著者、ダネシュ・ファルハドR.(1,097引用)、ガルヴァン・ダニエル・L.(1,081引用)、シャルマ・クマール(852引用)、オーストラリアのクーパー・マーク・E.(1,091引用)も総引用数でトップ10に入っています。李平は出版量で3位にランクインしましたが、総引用数ではトップ10には入りませんでした。取得したデータセットでは、Sun Linは論文数と総引用数の両方で1位にランクされました。

キーワードの共存と研究ホットスポットの進化

著者とキーワードの共現分析は、糖尿病性腎症に関するミトコンドリア研究におけるキーワードの頻度と中間性の中心性をまとめました。高頻度キーワードの中で、「糖尿病性腎症」が最も多く573件、次いで「酸化ストレス」が449件、「糖尿病性腎疾患」292件、「ミトコンドリア機能障害」235件が続きました(表4)。「糖尿病性腎症」やミトコンドリア関連用語が検索戦略と研究範囲の中心的要素であったため、その高頻度は予想され、独立した新たなホットスポットとしてではなく、主にトピックの一貫性の証拠として解釈されました。他に頻繁に現れるキーワードには「活性化」(197)、「損傷」(194)、「アポトーシス」(140)があります。キーワード共現ネットワークでは、高グルコース、活性酸素種、グルコース、糖尿病性腎症、ミトコンドリア機能障害、ミトコンドリア恒常性が顕著な相互連結ノードとして現れ、酸化ストレス、代謝障害、ミトコンドリア障害がこの分野のコア共現構造を形成していることを示しました(図6A)。「ミトファジー」は 表4の頻度によるトップ10キーワードには入っていませんでしたが、キーワードの共現およびタイムラインの可視化では可視化されており、DNにおけるミトコンドリア研究のテーマ的進化に関連しています。中間中心性に関しては、「腎臓」(0.35)と「メサンギウム細胞」(0.33)が最も中心性が高く、次いで「経路」(0.30)、「活性酸素種」(0.27)、「NF-κB」(0.25)、「小胞体ストレス」(0.22)、「急性腎損傷」(0.22)、「グルコース」(0.21)、「ミトコンドリア」(0.19)、および「心血管疾患」(0.19)(表4)が続きました。表 4は 頻度と中間性の中心性でランク付けされたキーワードをまとめているのに対し、 図6B と 図6C はアルゴリズム生成されたクラスターとその時間的活動を示しています。したがって、 図6 のクラスタラベルは 表4のランク付けキーワードリストを正確に再現することは期待されていません。

キーワードタイムラインマッピングは、2016年から2025年までのキーワードクラスターの時間的活動を可視化しました(図6C)。初期の活性トピックは主に高血糖、活性酸素種、慢性腎疾患、急性腎損傷、インスリン抵抗性、グルコース、ミトコンドリア機能に関連していました。後年には、核分裂、ミトファジー、ミトコンドリア恒常性、脂肪酸酸化、2型糖尿病が持続的または新たなタイムラインのテーマとして登場しました。キーワードクラスタリングにより、慢性腎疾患、保護、骨格筋、心血管疾患、糖尿病性腎症、脂質過酸化、糖尿病、DKD、核分裂、伝統中国医学、小胞体小網ストレス、マウス、脂肪酸酸化など13のテーマクラスターが生成されました。これらのクラスタラベルはアルゴリズムによって生成されており、高頻度キーワードのランク付けリストではなく、キーワードの共現パターンを示す記述的ラベルとして解釈されるべきです。腎臓関連のクラスターには主に糖尿病性腎症、DKD、慢性腎疾患、脂質過酸化、核分裂、小胞体ストレス、伝統中国医学、マウス、脂肪酸酸化が含まれていました。特に、骨格筋や心血管疾患などのアルゴリズム生成ラベルは、DNA特異的なミトコンドリア機構ではなく末梢や全身性糖尿病関連の用語を反映しているように見えました。したがって、これらの周辺クラスターは本研究における主要な研究ホットスポットとは解釈されませんでした。タイムラインの可視化により、2019年以降も核分裂、ミトファジー、脂肪酸酸化に関連するトピックが依然として活性化していることが示されました(図6C)。

参考文献共引用クラスタと引用バースト分析

参照共引用解析により、Pathfinderで刈り込まれたネットワーク内に18のクラスターが生成され、モジュール性Q=0.867、重み平均シルエット値=0.9587(図7A,B)で示されました。しかし、パスファインダー剪定は弱いクラスター間連結を減らす可能性があるため、これらのクラスターはテーマ間の集中として解釈され、テーマ同士が完全に独立していることの証拠としては見られませんでした。主な参照クラスターには、フェロプトーシス、NLRP3インフラマソーム、PINK1、MAMs、SGLT2阻害剤、ミトイソリン、カロリー制限、メンデルランダム化、メタボロミクスが含まれていました。最も強い初期引用のバーストは、Duganら(2016年から2018年まで24.52の強さ)、Sharmaら(2016年から2018年の20.58の強さ)、Kangら(2016年から2020年の18.91の強さ)、Zhanら(2016年から2020年の16.91の強さ)でした。

代表的な後のバースト参考文献には、Coughlanら(2017年から2021年まで強度12.02)、Ayangaら(強度10.71、2017年から2021年)、Qiら(強度14.31、2018年から2022年)、Xiaoら(強度12.43、2018年から2022年)、Bhargavaら(強度20.52、2019年から2022年)、Galvanら(強度13.07、2019年から2022年まで)などがあります。 Forbesら(2020年から2023年まで強度20.53)、およびWeiら(2021年から2023年まで強度10.75)(図7C)。これらのバースト参照と共引用クラスタは、取得したデータセットにおける引用文献の時間的分布とテーマ構成を特徴づけました。

データの利用可能性:

本研究の発見を裏付ける生データは、公開リポジトリのScience Data Bank(ScienceDB)に「糖尿病性腎症におけるミトコンドリア研究の書誌計量的および可視化解析」というデータセットに収録されています。このデータセットは以下のリンクからアクセスできます:https://www.scidb.cn/s/2aiiYj。寄託されたデータには、2026年4月30日にWoSCCからプロトコルで説明された検索戦略を用いて取得した全書誌記録のセットや、書誌計量分析および可視化分析に用いられた中間データファイルが含まれます。このデータセットは、本研究の再現性をさらに支援するためにCC BY-NC 4.0ライセンスの下で公開されています。

図1:2016年から2025年までのDNにおけるミトコンドリア研究の年間論文量とWoSCCデータセットレベルの引用可視性。 オレンジのバーは年間の出版物数を示し、左のy軸に対応しています。赤い線はWoSCCデータセットレベルの年間引用時間数を表し、右のy軸に対応しています。これらのカウントは、1,342件の記載されたすべての記録が各暦年に受け取った引用数を示しており、研究の影響力が時間とともに増加しているという直接的な証拠ではなく、データセットレベルの引用可視性として解釈されるべきです。略称:WoSCC = Web of Science Core Collection。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

図2:国/地域連携ネットワークおよび文献計量指標。 (A) グローバルなコラボレーションネットワークを世界地図上に重ねて表示し、ノードサイズは論文量を表し、リンクの太さはコラボレーションの強度を示します。(B) 上位10か国・地域の出版物量、引用数、総リンク強度を示すバブルプロット。(C) 国や地域間の協力関係を示すコード図。略称:USA = アメリカ合衆国;UK = イングランド、スコットランド、ウェールズ、北アイルランドが統合されたイギリス。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

図3:機関間の協力ネットワークと研究成果。 (A) 9つのクラスターに分かれた51の機関による共著ネットワーク。(B) 出版件数別トップ10の大学の棒グラフ。(C) 総引用数によるトップ10機関の棒グラフ。パネルAのノードラベル「China Med Univ」は中国医科大学を指します。略称:Univ = 大学;医学 = 医療;コル = 大学;Sch = 学校;Mt = 山;アメリカ合衆国 = アメリカ合衆国。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

図4:ジャーナルの共引用ネットワークと出版特性。 (A) 53の選定されたジャーナルからなる共引用ネットワーク(5つのクラスターを形成)。(B) トップ10ジャーナルの出版量およびインパクトファクター(発行量別)。(C) 総引用数による上位10誌の4分位数およびジャーナル引用報告(JCR)。略称:IF = インパクトファクター;JCR = ジャーナル引用報告;Q1 = 四分位数1。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

図5:著者・共著者ネットワークおよび出版・引用指標。 (A) 24名の高出力著者による共著ネットワークが5つのクラスターを形成します。(B) 出版数別トップ10著者。(C) 総引用数による著者トップ10。略称:USA = アメリカ合衆国。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

図6:著者とキーワードの共生と研究ホットスポットの進化。 (A) キーワード共現ネットワーク。(B) 13のテーマ別クラスターを示すキーワードクラスタリングマップ。(C) 2016年から2025年までの時間的クラスター活動を示すキーワードタイムラインの可視化。クラスターラベルはアルゴリズムによって生成されたものであり、すべてのクラスターが糖尿病性腎症特有の研究テーマであるという直接的な証拠ではなく、キーワードの共現パターンの記述的ラベルとして解釈されるべきです。ランク付けされたキーワードの頻度と中間中心性の結果は表 4に別途まとめられており、 図6 はキーワードの共現構造、テーマクラスタリング、時間的活動を強調しています。略称:ER = 小胞体;NLRP3 = NOD様受容体ファミリー ピリンドメイン 3;NF-κB = 核因子カッパB;PPAR α = ペルオキシソーム増殖因子活性受容体α。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

図7:参考文献の共引用と知識の進化。 (A) 参考文献共引用ネットワーク。(B) 18の知識クラスターを示すクラスタリングマップを参照。(C) バースト強度およびバースト持続時間を含む、最も強力な引用バーストを持つトップ20の参考文献。略語:NLRP3 = NOD様受容体ファミリー ピリンドメイン含有3;PINK1 = PTEN誘導キナーゼ1;SGLT2 = ナトリウム-グルコース共輸送体2;MitoQ = ミトコンドリア標的ユビキノン;SIRT3 = シルトゥイン3;AMPK = AMP活性化タンパク質キナーゼ;DOI = デジタルオブジェクト識別子。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

階級	国	文書	引用文献	論文あたりの平均引用数	総リンク強度
1	中国	775	23034	30	82
2	アメリカ合衆国	235	16320	69	140
3	日本	80	3129	39	43
4	韓国	47	1606	34	15
5	イタリア	36	2185	61	21
6	ドイツ	34	1512	44	39
7	インド	34	1279	38	11
8	オーストラリア	33	3246	98	35
9	スペイン	32	1768	55	24
10	イギリス	28	1667	60	32

表1:論文数別にランク付けされたトップ10国・地域、引用数、論文あたり平均引用数、総リンク強度。 この報告書は、糖尿病性腎症に関するミトコンドリア研究において最も生産的な10か国・地域の論文発表成果、引用に基づく指標、協働力をまとめています。略称:UK = イギリス;アメリカ合衆国 = アメリカ合衆国。

階級	組織	文書	引用文献	総リンク強度	国
1	セントサウス大学	56	2999	20	中国
2	武漢大学	35	934	3	中国
3	鄭州大学	30	1006	11	中国
4	上海交通大学	30	963	26	中国
5	河北医科大学	28	893	6	中国
6	サザンメッド大学	27	732	19	中国
7	山東大学	25	792	16	中国
8	浙江大学	25	728	23	中国
9	北京大学中国医学院	25	385	19	中国
10	南京医科大学	22	638	17	中国

表2:論文発表数別でランキングされたトップ10の機関、WoSCCの総引用回数、総リンク強度、国別。 出版物数の主要機関を、引用率、共同研究の力、所属国とともに示しています。機関名は標準化された略称として簡潔な表表示のために提示され、WoSCCの所属記録における対応する完全な機関名と照合されました。略称:WoSCC = Web of Science Core Collection;Univ = 大学;医学 = 医療。

階級	出典	文書	引用文献	総リンク強度	もし	JCR
1	薬理学の最前線	54	1379	338	4.8	Q1
2	国際分子科学ジャーナル	45	1885	253	4.9	Q1
3	科学報告書	29	1132	129	3.9	Q1
4	アメリカ生理学ジャーナル - 腎生理学	25	1078	196	3.4	Q1
5	抗酸化物質	21	1223	141	6.6	Q1
6	生化学および生物物理学研究コミュニケーション	21	766	155	2.2	Q1
7	生物医学と薬物療法	21	581	96	7.5	Q3
8	内分泌学の最前線	21	379	161	4.6	Q1
9	細胞死と疾患	17	1268	104	9.6	Q1
10	フリーラジカル生物学と医学	17	1362	197	8.2	Q1

表3:引用数、総リンク強度、インパクトファクター、ジャーナル引用報告の四分位数を含み、出版量別にランク付けしたトップ10のジャーナル。 取得したデータセット内で最も生産的な10誌の出版特性、引用率、ジャーナルインパクト指標をまとめています。引用数とは、各ジャーナルに掲載されているWoSCCタイムズの引用記録の合計数を指します。IFおよびJCRの四分位数はジャーナル引用報告から取得されました。略称:IF = インパクトファクター;JCR = ジャーナル引用報告;Q1 = 四分位数1;Q3 = 四分位数3;WoSCC = Web of Science コアコレクション。

階級	キーワード	伯爵	キーワード	中心性
1	糖尿病性腎症	573	腎臓	0.35
2	酸化ストレス	449	メサンギウム細胞	0.33
3	糖尿病性腎疾患	292	経路	0.30
4	ミトコンドリア機能障害	235	活性酸素種	0.27
5	起動	197	NF-κB	0.25
6	怪我	194	小胞体ストレス	0.22
7	腎症	189	急性腎損傷	0.22
8	機能不全	187	グルコース	0.21
9	表現	152	ミトコンドリア	0.19
10	アポトーシス	140	心血管疾患	0.19

表4:頻度および中間中心性によるトップ10キーワード。 最も頻繁に現れるキーワードと、中間性が最も高いキーワードを一覧にし、糖尿病性腎症に関するミトコンドリア研究における主要な研究テーマや影響力のあるトピックを強調しています。略称:NF-κB = 核因子カッパB。

ディスカッション

本書誌計量学研究は、2016年から2025年までのDNにおけるミトコンドリア研究のグローバルな研究状況とテーマ的進化を体系的に概観します。結果は、この分野の研究活動が過去10年間、特に2021年以降に増加していることを示しています。この期間中、研究の焦点は酸化ストレスやミトコンドリア機能障害から徐々にミトコンドリアの品質管理、代謝適応、調節された細胞死、細胞小器官の相互作用、そして翻訳指向の治療的探求へと拡大しました。これらの傾向は、DNにおけるミトコンドリア研究がミトコンドリア損傷の記述的特徴付けから、よりメカニズム志向で統合的な研究へと移行していることを示唆しています。

国や地域、機関間で論文発表量と引用に基づく可視性の間に顕著な差異が観察されましたが、この傾向は単に研究量と研究の質の対比として解釈すべきではありません。中国からの論文の急増は、糖尿病や慢性腎臓病の国民的負担の増加、生物医学研究への継続的な投資、大学院研修や大学ベースの研究プラットフォームの拡大、腎臓学研究における公開トランスクリプトミクスおよび実験データセットの利用増加など、いくつかの文脈要因に関連している可能性があります。これらの要因が、幅広く急速に拡大する研究基盤を促進した可能性があります。しかし、この分野の多くの中国の論文は比較的新しいものであり、引用ウィンドウが短くなり、論文あたりの平均引用数が低くなる可能性があります。対照的に、アメリカ、オーストラリア、イタリア、イギリスなどの国々は、論文数が少ないにもかかわらず引用に基づく可視性が高く、これは部分的にDKD、ミトコンドリア生物学、酸化還元生物学、翻訳腎臓学におけるより長く確立された学術系譜を反映している可能性があります。これらの国々からの高被引用研究は、ミトファジー、ミトコンドリア動態、ミトコンドリア標的介入など、概念的または方法論的に影響力のあるテーマとしばしば関連していました。したがって、観察された地理的パターンは、国家的な研究優位性の直接的な証拠よりも、研究の成熟度、トピックの位置付け、出版時期、共同研究構造、知識拡散の違いとして理解する方が適切です。機関レベルでは、トリビューションデータセットに示された機関の中で最も生産的かつ引用率の高い機関でしたが、その協力体制は主要な国際協力拠点というよりも、より全国的に集中したネットワークであることを示唆しています。比較すると、モナシュ大学、ハーバード医科大学、ミシガン大学などの機関は、ミトコンドリア品質管理、SIRT3介質抗酸化物質保護、ミトコンドリア標的送達、ミトコンドリア動態イメージングに関連するテーマで引用の可視性を示しました。これらの発見は、この分野における機関の引用可視性やネットワークの役割が、出版量だけでなく、国際的につながり、概念的に影響力のある、または翻訳志向の研究分野に参加しているかどうかにも依存していることを示しています。したがって、国や制度の分析は科学的質をランキングするのではなく、知識の分布と普及をマッピングするものとして解釈されるべきです。

ジャーナルや著者の分析は、この研究分野が出版プラットフォームや寄稿者ネットワークを通じてどのように組織されているかをさらに示しています。このジャーナルの配布は、DNにおけるミトコンドリア研究が本質的に学際的であり、腎臓学、酸化還元生物学、代謝、薬理学、細胞死、ナノ医療を含んでいることを示唆しています。レビュー志向または影響力の高いジャーナルの高い引用数は、概念の統合や研究課題の形成に果たす役割を反映している可能性がありますが、論文数が多いジャーナルは実験的・薬理学的エビデンスの蓄積プラットフォームとして機能することが多いです。したがって、ジャーナルレベルでの出版量と引用数の違いは、ジャーナルの範囲、論文の種類、読者層、そして掲載されるトピックの成熟度と関連付けて解釈されるべきです。Kidney International、Redox Biology、Cell Death and Disease、Free Radical Biology and Medicineなどのジャーナルは、酸化ストレス、ミトコンドリア機能障害、ミトファジー、腎障害の機構的研究と新たな翻訳的問題を結びつけているようです。一方、『Frontiers in Pharmacology and Antioxidants』は、ミトコンドリア生物学、酸化還元調節、薬理学的介入の交差が進んでいることを反映しています。著者レベルでは、生産性と引用の可視性も完全には重なっていませんでした。論文数が多い著者は拡大する研究基盤の積極的な貢献者である可能性があり、少ないながらも引用数の高い著者は影響力のある概念的枠組み、疾患モデル、介入関連研究に貢献している可能性があります。例えば、Sun Linは高い生産性と引用の可視性を示し、Danesh Farhad R.、Galvan Daniel L.、Sharma Kumar、Cooper Mark E.は論文数が少ないにもかかわらず高被引用著者に名を連ねました。この傾向は、著者レベルの書誌計量指標がコラボレーションネットワーク、出版時期、論文の種類、トピックの中心性によって形成されることを示唆しています。したがって、これらの指標は個々の科学的質や臨床的重要性の直接的な指標ではなく、検索対象データセット内の可視性や知的関連性の指標として解釈されるべきです。

キーワードおよび参考文献の分析は、この分野の知的構造の時間的進化に関する洞察を提供します。初期のバースト参照は主に酸化ストレス、ミトコンドリア活性酸素種、ミトコンドリア機能障害、代謝ストレスに関連しており、初期の書誌計量の可視性は主に糖尿病腎臓における酸化および代謝障害に集中していたことを示しています^8,27。その後の文献やキーワードクラスターは徐々にミトコンドリア品質管理に移行し、オートファジー、ミトファジー、ミトコンドリア生合成、ミトコンドリア恒常性維持に関与する調節経路を含む9,28,29。近年では、バースト参照や共引用クラスターは、調節された細胞死、細胞小器官相互作用、介入関連トピック、因果推論やオミクス志向のアプローチがますます多くなり、代表的なテーマとしてはフェロプトーシス、NLRP3インフラマソーム、MAMs、SGLT2阻害剤、MitoQ、メンデルランダム化関連アプローチ(30,31,32,33,34^{)が挙げられます35、36、37}。最近の機構的および介入関連の研究では、これらの能動的テーマに対応する例も示されており、HIF-1α/MIOX軸を通じたメトホルミン媒介によるミトファジーおよびフェロプトーシスの調節、P110媒介によるDrp1依存性ミトコンドリア核分裂の阻害、そして宝信通羅式またはダパグリフロジン38,39,40,41によるPINK1/パーキン関連ミトファジー調節などがあります.この変化は、この分野がミトコンドリア損傷の記述から、ミトコンドリアの品質管理ネットワーク、調節された細胞死経路、細胞小器官の相互作用、介入関連のテーマ、因果的またはオミクス志向のアプローチの研究へと移行していることを示唆しています。これらのパターンは、フェロプトーシス、NLRP3インフラマソーム、MAMs、SGLT2阻害剤、ミトQ、メンデルランダム化関連アプローチが、取得文献でますます注目されていることを示しています。

しかし、アルゴリズムで生成されたキーワードクラスタラベルの解釈には注意が必要です。骨格筋や心血管疾患などのラベルは、糖尿病性腎症特異的なミトコンドリア機構というよりも、末梢または全身性糖尿病関連の用語や、より広範な併存疾患関連の文脈を反映しているように見えました。したがって、これらの周辺ラベルは本研究で主要な新興ホットスポットとして扱われていませんでした。代わりに、ホットスポットの解釈は主にキーワード頻度、バースト語、タイムライン活動、参照共引用パターンからの一致した証拠に基づいていました。したがって、フェロプトーシス、NLRP3インフラマソーム活性化、MAMsといった機構的用語は、キーワードや共引用パターンによって特定される新興研究の分野として議論され、個別のミニレビューとして詳しく説明されることはありません。今後の研究では、これらの文献計量的可視性が高いトピックが、臨床サンプルでの実験的検証、単一細胞解析、空間トランスクリプトミクス、前向きトランスレーショナルスタディを通じて、ヒトDKDにおける再現可能な生物学的メカニズムに対応するかどうかを明らかにすべきです。HDAC9に関連するミトコンドリア機能障害や老化関連炎症などの計算的に特定された標的も、治療標的として解釈される前に機能的検証^{が必要です。}本研究は確立された文献計量学の枠組みを用いているため、その貢献は主に、方法論的革新というよりも、DNにおけるミトコンドリア研究の最新のトピックに焦点を当てた総合として理解されるべきです。

これらの発見はまた、今後の研究におけるいくつかの優先事項を示しています。まず、ミトファジー、ミトコンドリア動態、フェロトーシス、MAM、インフラマソーム活性化は文献でますます明らかになってきているものの、ヒト糖尿病性腎組織からの証拠は依然として限られています。最近の多くの機構的または計算的な例は、依然として主に実験モデルやバイオインフォマティクス解析に基づいており、ミトファジーやフェロプトーシス、Drp1依存性ミトコンドリア分裂、PINK1/パーキン媒介ミトファジー、HDAC9関連ミトコンド^{リア機能障害}などが含まれます。.したがって、これらの発見はヒトサンプルおよび腎細胞型特異的文脈でのさらなる検証が必要です。第二に、ミトコンドリア標的介入および代謝関連アプローチ(MitoQ、SGLT2阻害剤、抗酸化物質、オルガネル標的または経路指向戦略を含む)は、特に生体利用率、腎標的効率、長期安全性、臨床有効性に関して、より厳密な翻訳評価を必要とします。30,31,32,33,34,35^。36、37。ヒト糖尿病腎組織、単細胞または空間技術、マルチオミクス解析、前向きトランスレーショナルデザインを統合した今後の研究は、糖尿病性腎症において再現可能かつ臨床的に関連性のあるミトコンドリア関連経路の特定に役立つ可能性があります。

いくつかの制限点を認めておくべきです。まず、すべての記録をWoSCCから回収しました。このデータベースは標準化された引用メタデータを提供し、文献計量学で広く利用されていますが、その選択的なカバレストのため、他のデータベース、地域ジャーナル、英語以外の情報源、または最近更新された記録のみに索引が入っている出版物は除外されている可能性があります。MeSH由来の用語や手動スクリーニングが検索戦略の改善に用いられましたが、関連研究の不完全な検索は完全に回避できません。第二に、本研究における引用に基づく指標は未調整の記述的指標でした。引用数は、出版年数、引用ウィンドウ、ジャーナルの可視性、論文の種類、データベースのカバレッジ、自己引用、分野特有の引用慣行などによって影響を受けることがあります。したがって、高被引用文献は、優れた研究の質、独自性、方法論的厳密さ、臨床的関連性の直接的な証拠としてではなく、より高い引用可視性や広範な知識拡散があると解釈されるべきです。さらに、図1に示されているWoSCCデータセットレベルのTimes Citedカウントは、データ取得時点の静的なスナップショットである2026年4月30日を示しています。これらの引用数は動的であり、同じ分析が後日行われる場合は異なる場合があります。さらに重要なのは、図1の上昇引用曲線は、出版年数、累積曝露時間、含まれた記録間の引用ウィンドウの不均等さに影響されていることです。したがって、この傾向は研究の影響力、科学的質、方法論的厳密性、臨床的関連性の直接的な年々の増加と解釈すべきではありません。したがって、引用関連の結果は固定された絶対値としてではなく、回顧的なスナップショットとして解釈されるべきです。第三に、キーワードやネットワーク解析はデータ処理やパラメータ設定に敏感です。同義語や略語は手動で調和されましたが、標準化されていない著者キーワードやアルゴリズム生成のクラスタラベルは、依然として曖昧さを生じさせる可能性があります。さらに、g-index基準、Pathfinder剪定、VOSviewerの閾値などの閾値選択および剪定アルゴリズムは、弱いリンクや周辺リンクを減らし、見かけ上のクラスタリング構造、ノード接続性、協調パターンに影響を与える可能性があります。具体的には、参照共引用ネットワークの比較的高モジュール性Q値0.867と加重平均シルエット値0.9587は、部分的にPathfinderの剪定の影響を反映している可能性があります。したがって、対応するクラスターは主にテーマ集中を特定するために用いられており、研究テーマが完全に独立している証拠と解釈すべきではありません。したがって、生成されたネットワークは、現場のすべての関係性を完全に表現するのではなく、取得されたデータセットの解析的簡略化と見なすべきです。最後に、2016年から2025年までの期間は最近の動向を強調していますが、初期の基礎研究を過小評価している可能性があり、検索日以降にインデックスされた新たに発表された論文を完全には捉えていない可能性があります。複数のデータベース、より広範な言語カバレッジや文書タイプ、最新の検索日、ネットワークパラメータの感度分析を含む今後の文献計量学研究により、この分野のより包括的な視点が得られる可能性があります。

過去10年間で、DNにおけるミトコンドリア研究は、酸化ストレスの記述的探求から、品質管理メカニズム、代謝適応、因果推論手法を含む複雑な多次元分野へと進化してきました。中国が総論文数でトップでしたが、引用の可視性は国や機関、研究テーマによって異なりました。フェロプトーシス、MAM、メンデルランダム化、マルチオミクス手法の登場は、取得したデータセットにおける活発な研究方向を示しています。これらの文献計量学的パターンは、今後の実験的および臨床研究が、特定の腎細胞タイプ、疾患期、治療文脈で再現可能なミトコンドリア関連経路をさらに明確にする可能性を示唆しています。

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
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