中国における薬剤耐性の研究ホットスポットおよび動向の視覚的ビブリオメトリック分析

サマリー

このビブリオメトリック解析では、CiteSpaceを用いて2016年から2025年における中国の薬剤耐性研究のトレンドと新興のホットスポットをマッピングしています。分析結果から、新規治療法やテクノロジーを活用したアプローチへの注目が高まっていること、またMRSAとCRKPの耐性トレンドに対照的な傾向があることが明らかになり、継続的な監視と標的を絞った抗菌薬適正使用支援（アンチマイクロビアル・スチュワードシップ）の必要性が強調されています。

要約

ビブリオメトリクス視覚化手法を用いて、2016年から2025年までの中国における薬剤耐性（AMR）の研究状況を体系的に分析し、ホットスポットの特定および新たなトレンドの検出を行う。Web of Science Core Collection（Science Citation Index Expanded、SCI-Eを含む）および中国国家知識インフラストラクチャ（CNKI）から3,096件の論文を収集した。CiteSpaceを使用し、共著者ネットワーク分析、キーワード共起マッピング、および対数尤度比（LLR）アルゴリズムを用いたクラスター分析を実施した。Kleinbergのアルゴリズムによるバースト検出で研究の最前線を特定し、モジュラリティQ（>0.3）とシルエット係数によってネットワーク構造の妥当性を検証した。論文数は2016年の357件から2022年には365件に増加し、2019年から2022年の期間を経て成長が加速した。構造的な妥当性が高く（モジュラリティQ = 0.8108）、6つの主要な研究クラスターが出現した。バースト分析により、可動性コリチン耐性-1（mcr-1、バースト強度 9.12）およびカルバペネマーゼ（8.52）が最も強力な新興シグナルとして特定された。耐性サーベイランスでは対照的な傾向が明らかになり、カルバペネム耐性 Klebsiella pneumoniae は5.6%から20.0%へと著しく増加した一方、メチシリン耐性黄色ブドウ球菌は48.8%から25.8%に減少した。著者ネットワーク分析では、地域間連携が限定的な、非常に中心集権的な構造が明らかになった。抗菌ペプチド、ファージセラピー、機械学習の応用を含む新規治療法が、顕著な台頭を示した。全体として、ビブリオメトリクスのパターンは、中国におけるAMR研究が記述的なサーベイランスからメカニズムの解明へと進化し、革新的な介入策への注目が高まっていることを示唆している。メチシリン耐性 Staphylococcus aureus の減少とカルバペネム耐性病原体の増加という対照的な結果は、継続的な国家サーベイランス、地域間連携の強化、標的を絞った抗菌薬適正使用の推進、および新興技術の慎重な臨床応用への移行の必要性を強調している。

概要

薬剤耐性（AMR）は世界の公衆衛生にとって重大な脅威となっており、世界保健機関（WHO）はこれを人類が直面している上位10の健康脅威の一つとして特定しています¹。AMRによる経済的負担は甚大であり、現在の傾向が続けば、2050年までに耐性感染症によって世界中で年間1,000万人が死亡する可能性があると予測されています²。細菌における薬剤耐性の根本的なメカニズムには、酵素による薬剤修飾、標的部位の改変、排出ポンプの過剰発現、バイオフィルム形成などの複雑な遺伝的および表現型的な適応が含まれており、これらが集約的に既存の治療手段の有効性を脅かしています³。最近の世界的な評価により、この課題の広範な範囲がさらに強調されており、薬剤耐性は現在、ヒトの健康、動物農業、および環境セクターにわたる協調的な行動を必要とする複雑な生態学的現象であると認識されています⁴。また、AMRは環境および社会経済的目標を含む、持続可能な開発に対しても広範な影響を及ぼします⁵。この課題は、マラリア、HIV、および結核の耐性対策において特に深刻であり、多剤耐性株が感染症制御における数十年の進歩を脅かしています⁶。中国におけるAMR疫学の歴史的分析では、医療慣行や抗菌薬の消費パターンによって形成された特有の耐性遺伝子プロファイルや伝播動態など、欧米の集団と比較して特徴的な特性が記録されています⁷。

中国は、人口が多く抗菌薬の消費量が相当に多いため、特に深刻なAMRの課題に直面しています。中国の一人当たりの抗菌薬使用量は、多くの欧州諸国よりも依然として著しく高く、それが耐性獲得を促進する選択圧となっています⁸。この危機の深刻さを認識し、中国政府は「薬剤耐性菌抑制のための国家行動計画（2016–2020, 2022–2025）」を実施し、全国的な耐性パターンのモニタリングを行う中国薬剤耐性監視システム（CARSS）を構築しました⁹。地域的な視点からは、東南アジアがAMRの研究および拡散における重要なホットスポットとなっており、ビブリオメトリクス分析により、中国の軌跡に並行して研究成果が急速に増加していることが明らかになっています¹⁰。世界的な傾向と予測によれば、決定的な介入が行われない限り、AMRによる死亡負荷は中所得国に不均衡に影響を及ぼし、一部の予測では、今世紀半ばまでにアジア太平洋地域が耐性に関連する全死亡者のほぼ半分を占める可能性があるとされています¹¹。これらの深刻な予測は、抗菌薬適正使用（ antimicrobial stewardship）への国際的な取り組みを加速させましたが、世界的に政策策定と臨床現場での実施との間には依然として乖離が存在します¹²。これらの取り組みにより、耐性の疫学、分子メカニズム、および臨床転帰に関する広範なデータが生成され、ビブリオメトリクス分析のための豊富な情報源となっています。したがって、近年のOne Healthフレームワークでは、抗菌薬適正使用と迅速診断技術に裏打ちされた、ヒトの健康、動物の健康、農業、および環境セクターにわたる協調的な介入が強調されています¹³。

出版された文献を定量的に分析するために数学的および統計的な手法を用いるビブリオメトリクス分析により、研究者は研究のホットスポットを明らかにし、進化の軌跡を追跡し、将来の方向性を予測することが可能になります¹⁴。CiteSpaceなどの視覚化ツールは、複雑な引用データを直感的なナレッジマップに変換し、科学文献に隠れたパターンを明らかにします¹⁵。これまでのビブリオメトリクス研究では、世界的な抗真菌薬耐性研究を含む、特定のAMR領域における研究トレンドがマッピングされてきました¹⁶。しかし、中国におけるAMRに関する中国語および英語の研究を統合した包括的なビブリオメトリクス分析は依然として限られています。特定のAMR領域に焦点を当てた従来のビブリオメトリクス分析とは異なり、本研究では中国語のCNKIと英語のWeb of Scienceの記録を統合し、国家的なCARSSサーベイランスのトレンドを用いてビブリオメトリクスの知見を個別に文脈化します。本研究は、CiteSpaceソフトウェアを用いてナレッジマップを生成することで、2016年から2025年までの中国におけるAMR研究の体系的なビブリオメトリクス分析を提供し、将来の研究優先事項と政策策定のためのエビデンスに基づいた推奨事項を提示することを目的としています。この複合的な設計により、研究状況をバイリンガルの視点から捉えることができると同時に、ビブリオメトリクスのトレンドを国家的な耐性サーベイランスデータと並行して、かつ独立して解釈することが可能になります。

プロトコル

データソース

中国に関連するAMR研究をグローバルに網羅するため、国際および国内の両データベースを用いて包括的な文献検索を実施した。国際的な文献については、2016年1月1日から2025年12月31日までの期間を対象に、Web of Science Core Collection（Science Citation Index Expanded、SCI-Eを含む）および中国国家知識インフラ（CNKI）を体系的に検索した。SCI-Eにおける正確なブールクエリは、TS = ((“antimicrobial resistance” OR “antibiotic resistance” OR “drug resistance”) AND (“China” OR “Chinese” OR “Mainland China”)) とした。CNKIでは、主題フィールドにおいて「抗生物質耐性」、「薬剤耐性」、「薬剤耐性」に相当する中国語の用語を「中国」と組み合わせて検索した。CiteSpace分析の前に、正式なキーワードの類義語統合やシソーラスに基づく前処理は行わなかった。2025年12月31日までに発行された論文がデータベースに十分に索引付けされる時間を確保するため、最終的な検索は2026年4月28日に実行した。データベースの出版年フィルターは2016～2025年に制限した。スクリーニング中にEarly Accessと表記されたレコードをさらに確認し、オンラインでの初版発行日が2026年である論文は分析から除外した。本文、表、図における用語の一貫性を確保するため、キーワードラベルを元のCiteSpace出力と照らし合わせて確認した。

CNKIでの検索では、北京大学核心期刊（PKU Core）から983件、中国科学引用データベース（CSCD）から802件、そしてWorld Journal Clout Index（WJCI）から462件のレコードが抽出されました。1つの論文が複数のカテゴリーに索引付けされている可能性があるため、これらの数値はカテゴリー別の抽出件数であり、相互に排他的な出版数ではありません。そのため、適格性スクリーニングの前に、これら3つのレコードセットを統合しました。重複エントリーは、まずDOIの完全一致によって特定しました。DOIのないレコードについては、正規化した論文タイトルを、第一著者の名前および出版年と共に照合しました。メタデータが不完全または不整合なレコードについては、手動で確認を行いました。同一の論文が2つ以上のCNKI索引カテゴリーに現れた場合は、索引付けされたカテゴリー数に関わらず、統合されたCNKIデータセット内で1回のみ保持しました。CNKI内での重複排除と適格性スクリーニングの結果、1,096件の固有の中国語論文が保持されました。本研究の目的は、ジャーナルの権威によってコーパスを制限することではなく、AMR研究の全体的な概況を特徴付けることであったため、ジャーナルのインパクトファクターによる閾値は適用しませんでした。また、本研究の目的は、個々の研究レベルのメソッドの質を評価することではなく、書誌学的な全体像を特徴付けることであったため、個々の論文に対する形式的なメソッドの質またはバイアスリスクの評価は実施しませんでした。

SCI-EおよびCNKIにおいて、最初に5,286件のレコードが特定されました。その後、CNKIとWeb of Scienceのデータセット間で重複する可能性があるものを特定するため、DOI、タイトル、著者、および出版年に基づく同一の基準を適用しました。重複排除および適格性スクリーニングを通じて、合計2,190件のレコードが除外され、最終的に3,096件の論文を分析対象としました。文献の特定、スクリーニング、および採択の全プロセスは、付録図1に示しています。

組み入れ基準は、中国における細菌のAMR（薬剤耐性）に焦点を当てた研究、耐性率、分子疫学、臨床転帰、または介入戦略を報告している論文、および2016年1月1日から2025年12月31日までに発表された出版物とした。重複レコード、2026年以降の出版物、独自のデータセットを持たないレビューまたはメタ解析、およびヒトの健康に関する要素を含まない獣医学的または環境的なAMRのみに限定した研究は除外した。レビューおよび新しい一次データセットを伴わないメタ解析を除外したのは、本解析が原著研究の成果を特徴づけるように設計されているためである。エビデンス統合論文は先行研究を集約しており、引用数やキーワードのプロファイルが大幅に異なる可能性があるため、コーパスを原著研究に限定することで、出版数、共著パターン、キーワード頻度、および引用関連指標を含むビブリオメトリクス指標の比較可能性を向上させた。データベース間の重複を削除し、タイトルと抄録をスクリーニングした結果、計3,096件の出版物がビブリオメトリクス解析の対象となり、その内訳は中国語論文1,096件（35.4%）および英語論文2,000件（64.6%）であった。

分析方法

文献計量分析にはCiteSpace（Drexel University, Philadelphia, PA, USA）¹⁷を使用した。期間は2016～2025年とし、タイムスライス（slice length）は1年とした。ノードタイプは、著者、機関、キーワードの分析ごとに個別に選択した。ノードの選択にはg-index（k = 10）を用いた。また、表示設定としてLRF = 2.5、L/N = 10、LBY = 5、e = 1.0を適用した。冗長なリンクを削減しつつ主要なネットワーク構造を維持するため、著者、キーワード、およびクラスターネットワークにパスファインダー法（Pathfinder pruning）による剪定を適用した。10年間の研究期間における年次変化を保持するため、1年のタイムスライスを選択した。

主に4つの分析モジュールが活用された。著者および機関間の共同研究ネットワークをマッピングするための共著分析、研究テーマとその関係性を特定するためのキーワード共起分析、自動ラベル付けを伴うテーマ別クラスターを抽出するための対数尤度比（LLR）アルゴリズムを用いたクラスター分析、および新興トレンドと研究フロンティアを特定するためのKleinbergのアルゴリズムを用いたバースト検出である。クラスターの質を評価するために、モジュラリティ Q および平均シルエット S を含むネットワーク指標が用いられた。モジュラリティ Q の値が 0.3 を超えると有意義なコミュニティ構造であることを示し、平均シルエット値が 0.7 を超えるとクラスター内の整合性が高く、信頼性の高いクラスター割り当てであることを示す¹⁸。

耐性傾向の統計解析

主要な病原体の耐性率の傾向は、全国の参加センチネル病院からのデータを集計した中国薬剤耐性監視システム（CARSS）の年次報告書（2016–2025年）から導出されました。これらの監視データは、計量書誌学的コーパスとは独立して分析されており、CiteSpace分析に使用した3,096件のWeb of ScienceおよびCNKIの出版物から抽出されたり、それらと統合されたり、あるいはそれらに含まれたりしたものではありません。

各病原体と抗菌薬の組み合わせについて、年間の耐性率（指定された薬剤に耐性を持つ非重複分離株の割合）、検査した分離株の総数（分母）、およびデータを提供した監視病院の数を抽出しました。薬剤感受性試験は、標準化された微量液体希釈法またはディスク拡散法を用いて実施し、臨床・検査標準協会（CLSI）のガイドライン（M100文書、2016～2025年版）に基づいて判定しました。

経時的な傾向を評価するため、耐性率を従属変数、年を独立変数として、10年間の全期間（2016年～2025年）にわたる線形回帰分析を実施した。各病原体と抗菌薬の組み合わせについて、回帰係数（β）および決定係数（R²）を算出した。監視範囲の潜在的な変動（例：2016年の1,398施設から2025年の2,349施設への拡大）を考慮し、各年の耐性率を参加施設数の逆数および報告施設の地理的分布で加重した感度分析も併せて行った。これらの加重モデルによる傾向の方向性と有意水準は、非加重分析の結果と一致したため、簡潔さと解釈可能性を優先し、非加重の結果を提示する。すべての統計解析は、R version 4.3.2（R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria）を用いて行った。両側p値 <0.05 を統計的に有意とした。

結果

Publication trends

A total of 3,096 publications were included in the analysis. Total annual output increased from 357 publications in 2016 to a peak of 365 in 2022 and subsequently declined continuously to 146 in 2025 (Figure 1). English-language output increased from 130 publications in 2016 to 295 in 2022 before decreasing to 69 in 2025. Chinese-language output decreased from 227 publications in 2016 to 93 in 2019, increased during 2020–2021, ...

ディスカッション

ビブリオメトリクスのパターンは、中国におけるAMR研究が、記述的なサーベイランスや病原体の特性評価から、耐性メカニズム、ゲノムアプローチ、および介入志向の研究へと徐々に拡大したことを示唆している。キーワードクラスターの重複とバースト期間は、3つの独立した排他的な段階ではなく、累積的なテーマの多様化が起きたことを示している。これらの変化の時期は、関連する政策的背景を提供する「薬剤耐性抑制のための国家アクションプラン（2016–2020年および2022–2025年）」と重なっているが、本ビブリオメトリクス分析では、政策の発表が論文テーマの観察された変化を引き起こしたことを立証することはできない。出版数の増加は、AMR危機の深刻化（2019–2021年）と、この課題への取り組みに対する政府および機関のコミットメントの強化の両方を反映している。したがって、提案された研究テーマの進化は記述的に解釈されるべきであり、マイルストーン論文や段階別の高引用論文分析を用いて独立して検証されたものではない。グローバルな文脈で見ると、中国の研究出力の軌跡は、耐性負荷の増大に応じてAMRの出版量が高指数関数的に拡大している新興経済国全体で見られる広範なパターンと...

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
CiteSpace	Drexel University, Philadelphia, PA, USA	version 6.4.R1	共著分析、キーワード共起分析、クラスター分析、およびバースト検出を含む包括的なビブリオメトリクス分析を行うため。
China National Knowledge Infrastructure (CNKI)	China National Knowledge Infrastructure	該当なし	中国国内のソースから提供される研究論文を収集するため。
R	R software	version 4.3.2
Web of Science Core Collection (SCI-E)	Web of Science	該当なし	国際的な文献を系統的に検索および回収するため。