CiteSpace를 기반으로 한 살리드로사이드 약리학 연구의 서지계량분석: 동향, 핫스팟 및 미래 전망

요약

이 연구는 CiteSpace를 사용해 2000년부터 2025년까지 전 세계 살리드로사이드 연구를 지도화하고, 출판 동향, 주요 저자 및 기관, 주요 연구 핫스팟, 약리학적 응용 분야의 신흥 방향을 파악했습니다.

초록

살리드로사이드는 광범위한 약리학적 활성을 발휘하며, 심근 허혈-재관류 손상, 급성 폐 손상, 알츠하이머병 등 여러 질환에 대해 유망한 약물 후보로 평가됩니다; 그럼에도 불구하고, 전체 연구 환경을 정량적이고 체계적으로 개괄하는 것은 여전히 불충분하다. 이 연구에서는 Web of Science Core Collection에서 2000년부터 2025년까지의 관련 출판물을 수집하였습니다. 서지 측정 및 시각적 분석은 CiteSpace와 Microsoft Excel을 사용하여 수행되었습니다. 총 1400개의 자격 논문이 포함되었습니다. 연간 출판 생산량은 2010년 이전부터 점진적으로 증가했고, 그 이후에는 가속화되었습니다. 62개국의 연구자들이 이 분야에 기여했으며, 핵심 연구 클러스터는 중국약학대학과 같은 기관을 중심으로 이루어지고 있습니다. 키워드 동현 분석에 따르면, 연구 핫스팟은 살리드로사이드의 항염증, 항산화, 항세포자멸 특성에 집중되어 있으며, 연구는 점점 더 NF-κB, HIF-1α, NLRP3 신호 전달 연쇄 반응을 통한 호흡기, 신경학, 심혈관 질환에 초점을 맞추고 있습니다. 한편, 살리드로사이드 생산은 기존의 한방 추출에서 산업 발효로 발전했으며, 약리학적 탐구는 노화 방지 및 저산소 방지 생물 활성을 넘어 항종양 효능과 다기관 보호까지 확장되었습니다.

서론

살리드로사이드는 전통 중국 약초인 로디올라 크레눌라타(다화홍경천), 리구스트럼 루시둠(누젠지), 시스탄체 데저티콜라(루콩롱), 엘루테로코쿠스 센티코수스(치우지아), 사르겐토독사 쿠네아타(다슈에텅), 그리고 에이르 테그멘토섬 맥심(칭제^{기) 등} 다양한 약용 식물에서 유래한 페닐에타노이드 글리코사이드입니다1,2,3,4 . 항산화, 항염증, 저산소, 피로, 신경보호 등 두드러진 약리학적 효과를 보이며, 노디캉 캡슐, 진련캡슐, 진기 푸정캡슐 ^5,6,7 등 여러 전통 중국 약제에 통합되었습니다. 살리드로사이드는 알츠하이머병, 파킨슨병, 허혈성 뇌졸중 등 중추신경계 질환 치료, 대사 질환 관리, 노화 지연에 큰 잠재력을 보여주어 천연 제품 연구 및 신약 개발 분야에서 연구 중심지로 자리매김하고 있습니다. 분자생물학 기술의 발전으로 살리드로사이드가 주요 신호 전달 경로를 조절하는 분자 메커니즘이 지속적으로 밝혀졌으며, 여기에는 핵 인자 에리스로이드 2 관련 인자(Nrf2), NOD 유사 수용체 피린 도메인 포함 단백질 3(NLRP3), 핵 인자 카파 B(NF-κB) 등이 포함되며, 미토콘드리아 기능 완화와 자가포식 조절에 관한 방대한 양의 관련 문헌이 축적되어 왔습니다^{. 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17}.

서지계량학은 처음에는 통계적 참고문헌학으로 분류되었으며, 서지 문서에 수학적·통계적 방법을 적용하는 학문 분야입니다. 방대한 문헌을 정량적으로 분석하여 발전 궤적, 연구 핫스팟, 최전선, 학술 협력 네트워크를 밝혀냅니다. 초기에는 사서들이 핵심 저널을 식별하고, 컬렉션을 최적화하며, 수집 결정을 지원하는 데 이를 사용^{했습니다.} CiteSpace는 텍스트 마이닝을 통해 특정 지식 영역의 진화를 시각화합니다. VOSviewer 기반의 또 다른 서지계량 시각화 도구와 비교할 때, Timezone View와 Timeline View와 같은 독특한 기능을 제공하여 수년간 연구 주제의 흥망성쇠, 분할 및 통합을 명확히 보여줍니다. 공존, 공동 인용, 군집 분석을 활용하여 주요 문헌, 저자, 기관, 신흥 분야를 정확히 파악하는 지식 지도를 생성하여 "과학적 지식 매핑 레이더"라는 명칭을 얻었습니다¹⁹.

전통 중의학(TCM) 연구는 풍부한 기록 문헌에 의해 뒷받침되는 오랜 역사를 자랑합니다. 그러나 기존 연구들은 살리드로사이드의 자연 식물 추출과 생명공학 합성부터 다양한 질병에 대한 약리학적 기전 조사, 그리고 복합 약물 요법에 관한 광범위한 연구까지 광범위한 연구 주제를 아우르고 있습니다.

현재까지 살리드로사이드에 관한 연구는 상당한 진전을 이루었습니다. 수많은 리뷰가 살리드로사이드의 약리학적 활동을 요약했지만, 출판 추세, 협력 패턴, 연구 핫스팟, 신흥 주제에 대한 정량적 평가는 여전히 제한적입니다. 따라서 본 연구는 CiteSpace 6.4.R1을 사용하여 2000년부터 2025년 사이에 출판된 살리드로사이드 관련 논문의 저자, 제휴 기관, 키워드에 초점을 맞춘 출판물 결과를 시각적으로 분석합니다. 지난 25년간 연구 동향과 주요 주제의 진화를 특징짓고, 새로운 연구 방향과 잠재적인 미래 핫스팟을 식별합니다(그림 1).

프로토콜

데이터 소스와 검색 전략

이 연구에 사용된 모든 원시 데이터는 Web of Science Core Collection 데이터베이스^20,21에서 수집되었습니다. 연구 기간은 2000년 1월 1일부터 2025년 12월 31일까지이며, 문헌 검색은 2026년 5월 27일에 수행되었습니다. 구체적인 검색 공식은 다음과 같이 설정되었습니다:

TS=(살리드로사이드 또는 로디올로사이드 또는 로도신 또는 "2-(4-하이드록시페닐)에틸 β-D-글루코피라노사이드" 또는 "p-하이드록시페네틸 글루코피라노사이드" 또는 타이로솔 β-D-글루코피라노사이드 또는 살리드로사이드) 및 FPY=2000-2025.

문헌 포함 및 제외 기준

이 연구에서는 Web of Science Core Collection의 논문과 리뷰만을 분석에 포함했으며, 언어 제한은 영어였습니다. 회의 초록, 철회 출판, 정정, 철회, 진행 논문, 편집 자료, 조기 접근, 서한, 우려 표명 출판 등 다른 문서 유형은 추가 분석에서 제외되었습니다.

데이터 처리 및 시각화

검색된 모든 문헌은 RefWorks 형식으로 download.txt 파일로 내보내졌고, 이후 데이터 변환 및 분석²²를 위해 CiteSpace 6.4.R1로 가져왔습니다. 분석 전에 두 명의 연구자가 중복 기록을 제거하기 위해 수동 선별을 실시했습니다. 기본 메타데이터를 중복 항목을 비교하고, 정보가 불맞는 항목을 철저히 확인하여 정확한 식별을 도왔습니다.

소프트웨어가 정확한 식별을 보장하기 위해 검색된 항목에 키워드 통합이 적용되었습니다. 예를 들어, "nf kappa b"와 "nuclear factor-kappab"과 같은 변형은 "NF-κB"로 표준화되었고, "인터leukin-6"와 "il 6"는 "IL-6"로 통합되었으며; 추가 표준화 항목은 보충 표에 나열되어 있습니다. 수동 심사 후 모든 기관은 구식 명칭이나 부가 부속 부서 없이 현재 공식 명칭으로 제시됩니다. 작가마다 다른 이름이 없습니다. 국가 출판물 집계 기준은 주권 국가입니다. 원래 "대만"으로 표시된 모든 기록은 "China"로 재분류되었다²³.

상세 매개변수 구성은 다음과 같습니다: 연구 기간은 2000년부터 2025년까지로 설정되었으며, 2년간 분할 기간을 두었으며, 2000년에는 논문이 확인되지 않았습니다. 노드 유형은 저자, 기관, 키워드로 선택되었으며, 고정된 g-지수 값은 25였습니다. g지수 기준치인 25는 서지측정학 연구에서 일반적인 관행에 따라 채택되었습니다. 이 임계값은 분산된 저영향 노드를 효과적으로 배제하면서도 핵심 연구 기관과 주요 협력 관계를 유지합니다. 링크 유지 계수는 2.5로 설정되었고, 노드당 최대 링크 수는 10으로 제한되었습니다. 시각화된 키워드의 폭발 탐지에서는 γ 0.7^24.25로 할당되었습니다. 이 계수는 0에서 1까지 범위가 있습니다; 높은 γ 수치는 더 엄격한 선별 기준을 부과하며, 매우 강한 폭발 강도를 가진 키워드만 유지합니다. 한편, 최소 기간은 2로 설정되어 연구 핫스팟이 최소 2년 연속 지속될 경우에만 유효한 버스트 용어로 표시되었습니다. 모든 문헌 선별은 두 명의 평가자가 독립적으로 수동으로 수행했으며, 불일치는 논의를 통해 해결되어 합의에 도달했습니다.

결과

출판 추세 분석

총 1468편의 출판물이 2000년부터 2025년까지 수집되었습니다. 문서 심사 후 원본 논문 1293편과 리뷰 논문 107편만이 보존되었습니다. 2000년부터 2010년까지 논문은 드물었으며, 이는 살리드로사이드 연구에 대한 예비적 및 산발적 탐구를 나타냈다. 2000년, 2004년, 2005년, 2009년에는 관련 논문이 발표되지 않았으며, 이 기간 동안 안정적인 연구 공동체가 형성되지 않았으며, 소수의 연구자들만이 가끔씩 연구를 수행했습니다. 2011년부터 연간 출판 생산량은 2020년과 2021년 연속 감소를 제외하고 해마다 꾸준히 증가했으며, 2025년에는 166편의 논문으로 25년 만에 최고치를 기록했습니다. 2022년 반등기 이후 2023년부터 2025년까지 출판 수가 꾸준히 꾸준히 증가했습니다. 이러한 추세를 바탕으로 2026년 출판 부수 감소는 없을 것으로 예측합니다(그림 2).

저자 협업 네트워크

CiteSpace는 포함된 논문 저자들을 통계적으로 분석하는 데 사용되었습니다. 출판 수로 순위가 매겨진 상위 10명의 다작 저자를 요약하고, 각각 표 1 과 그림 3에 제시된 교신저자 협업 네트워크가 구축되었습니다. 총 504명의 고유 저자가 이 회수된 영문학에 기여했습니다. 옌톈화는 18편의 논문을 발표하며 1위를 차지했다. 프라이스의 법칙에 따르면,

최소 3편 이상의 논문을 가진 저자를 핵심 저자로 정의하여 총²⁶명에 141명의 핵심 저자가 포함되었습니다(그림 3 및 표 1).

저자 협업 분석 결과, 옌톈화, 창샤윈, 뤄펀, 허허, 저우루이 등 상위 10명의 다작 작가 중 한 연구팀에 속해 있음이 밝혀졌다. 2006년부터 2017년까지 이 그룹은 주로 살리드로사이드의 심혈관 및 뇌혈관 보호 효과에 집중했습니다. 최근 몇 년간 그들의 연구는^{27, 28, 29, 30, 31} 종양에서 철학 기전의 분자 기전으로 전환되었습니다.

기관 및 국가 협력 네트워크

총 355개 기관이 25년 동안 살리드로사이드 관련 기초 및 중개 연구에 참여했습니다. 네트워크 밀도는 0.012로 계산되었으며, 이는 Chaomei Chen이 제안한 총 노드 수와 실제 연결 엣지³²를 바탕으로 한 지표입니다. 이러한 낮은 밀도는 소수의 의과대학만이 협력 클러스터를 형성한 반면, 대부분의 참여 기관에서 기관 간 협력은 제한적임을 의미합니다. 초기 입학 기관으로는 중국약학대학, 중국과학원, 청두 중의학대학교 (그림 4)가 있습니다.

가장 생산적인 연구기관 10대 중 1위( 표 2)는 중국약학대학교가 43편의 논문을 발표하며 1위를 차지하고 있습니다. 연구 범위는 약리학적 메커니즘, 생합성, 대사 경로, 제약 제형 개발, 그리고 살리드로사이드의 임상 잠재력을 포함합니다.

국가별 출판 분석 (그림 4, 표 3)은 2000년부터 2025년까지 62개국에서 연구 기여를 확인했습니다. 중국이 총 생산량을 지배하며, 그 뒤를 미국, 한국, 인도가 잇고 있습니다.

중국의 높은 출판 생산량은 세 가지 핵심 요인에 기인합니다. 첫째, 칭하이-티베트 고원과 윈난 북서부에 분포한 풍부한 야생 로디올라 자원은 독특한 지리적 이점을 만듭니다. 둘째, 8세기 티베트 의학 저작 『 월왕 약경』에 기록된 전통 중국 및 티베트 의학의 필수 성분으로서, 로 디올라 는 오랜 임상 역사를 가지고 있으며, 살리드로사이드의 피로 및 저산소 완화 활성에 대한 초기 약리학적 연구의 기초를 마련했습니다³³. 셋째, 중국의 제14차 5개년 계획과 전통 중의학 국가 부흥 정책은 보건 연구, 산업 발전, 인재 육성에 대한 자금 지원을 확대하여 살리드로사이드 관련 연구 결과의 발표를 크게 촉진했습니다.

문헌 인용 분석

인용 빈도는 저자의 연구 결과물, 품질, 학문적 영향력을 평가하는 핵심 지표로 사용됩니다. 고인용 논문 분석은 연구 배경, 발달 경향, 최전선 지역을 구분하여 후속 연구의 기초 참고 자료를 마련하는 데 도움을^줍니다. 살리드로사이드 관련 논문들의 공동 인용 빈도는 표 4에 요약되어 있습니다; 두 논문은 이후 출판된 논문들이 공동 참고할 때 공동 인용으로 정의됩니다.

고인용 문헌은 주로 2010년부터 2021년 사이에 출판되었으며, 2020년이 가장 많은 출판물을 차지하고 이 분야에서 인용 횟수 축적에 있어 중요한 해였습니다. 이들 상위 인용 논문 대부분은 BIOMEDICINE과 PHARMACOTHERAPY에 게재되었으며, CHEMICO-BIOLOGICAL INTERACTIONS, MEDICINAL RESEARCH REVIEWS와 같은 약리학 및 천연제품 연구를 전문으로 하는 권위 있는 학술지들도 함께 실렸습니다.

중국 학자들이 대부분의 고인용 논문을 기여했으며, 소량의 해외 연구 결과물도 보완했다. 인용이 많이 된 논문들은 주로 살리드로사이드의 약리학적 기전과 약리역학적 평가에 초점을 맞추어, 이후 기전 탐구와 질병 모델 개발을 위한 필수적인 토대를 마련합니다.

키워드 동시 발생 분석

키워드 동시 발생 분석은 출판된 문헌 내 주제별 상관관계, 연구 핫스팟, 발달 경향을 식별합니다; 더 높은 공동 출현 빈도는 해당 연구 주제 간의 더 밀접한 관련성을 의미합니다. 본 연구에서는 포함된 논문에서 총 465개의 키워드를 추출하여 네트워크 밀도는 0.0221³⁵를 얻었습니다. 노드 간 풍부한 연결 엣지는 연구 주제 간 강한 상호 연결성과 이 분야에서의 광범위한 학제간 통합을 보여주며, 이는 그림 5에서 시각화된 바와 같습니다.

키워드 공동 출현 빈도는 중심성과 밀접한 상관관계가 있습니다. 중심성이 높은 키워드는 더 가까운 동시 링크를 누리며 네트워크 내에서 더 큰 영향력을 행사합니다. 중심성이 0.1≥ 노드는 피탈로 간주됩니다. 표 5에 나열된 핵심 키워드는 세포자멸사(0.13)와 글리코사이드(0.12)입니다.

기존 연구는 주로 살리드로사이드의 생물학적 기원과 약리학적 활성에 집중되어 있습니다. 한 분야는 약용 추출물인 페닐에타노이드 글리코사이드(0.05)와 페놀 화합물(0.04)의 물질 기초에 초점을 맞추고; 다른 하나는 산화 스트레스(0.05), 세포자멸사(0.13), NF-κB(0.05) 신호 전달 경로와 관련된 약리학적 기전을 탐구합니다. 연구 모델은 주로 시험관 내 검사(0.04) 및 쥐(0.02) 및 쥐(0.02)를 이용한 설치류 실험(0.05)으로 구성되며, 표적 질환에는 신경퇴행성 질환, 장기 손상, 암, 다양한 염증성 질환이 포함됩니다.

타임라인 색상 전설을 참조하면, 대부분의 핵심 키워드 노드는 빨간색 또는 주황색으로 표시되어 있어, 최근 몇 년간 살리드로사이드, 산화 스트레스, 염증에 대한 기전적 연구가 여전히 주된 연구 초점으로 남아 있음을 나타냅니다. 반면, 장내 미생물군(0.02), 자가포식(0.02), HIF-1α(0.02), NLRP3(0.03) 등 신흥 키워드는 새로운 색조를 나타내며, 이는 살리드로사이드 연구의 새로운 영역을 나타냅니다.

키워드 군집 분석

키워드 군집 지도에서 10개의 서로 다른 클러스터가 생성되었습니다. 군집 매개변수는 Q = 0.4295 (>0.3) 및 S = 0.7372 (>0.7)로 계산되었으며, 견고한 군집 구조, 유리한 군집 내 키워드 집계, 통계적으로 신뢰할 수 있는 그룹 결과³⁶을 보여주었습니다(그림 6 및 표 6).

이 10개 클러스터는 산화 스트레스, 타이로솔, NF-κB, 로디올라, 시스탄체, 미토콘드리아, 네트워크 약리학, 대사 증후군, 품질 관리, 방향 진화 등 10개의 핵심 연구 주제에 해당합니다. 각 클러스터는 명확히 정의된 경계를 보이지만, 클러스터 간 풍부한 교차 연결은 서로 밀접한 상관관계와 서로 다른 연구 주제 간의 밀접한 상관관계를 보여줍니다.

전체 연구 시스템은 네 가지 영역으로 나뉩니다: 생리활성 성분의 물질적 기초, 약리학적 작용의 분자 기전, 관련 질환의 약리역학적 조사, 그리고 신흥 연구 방법론. 이 하위 분야들은 통합되어 살리드로사이드의 완전한 연구 틀을 구축합니다.

클러스터 #1(타이로솔), #3(대사 증후군), #8(품질 관리)은 원료 의약재 및 생리활성 물질에 초점을 맞춘 상류 연구를 구성합니다. 관련 연구로는 로디올라 원유, 타이로솔, 페놀 글리코사이드의 추출 및 합성, 한방 품질 규격 수립, 대사 증후군에 대한 전초 개입이 포함되어 있으며, 이는 정제 단량체의 후속 약리역학 연구를 위한 견고한 재료 기반을 마련합니다.

이러한 기초 연구를 바탕으로 클러스터 #0(산화 스트레스), #2(NF-κB), #4(로디올라), #6(미토콘드리아)은 약리학적 기전과 질병 응용에 초점을 맞추고 있습니다. 세포 및 동물 모델을 사용하여 연구자들은 산화 스트레스, NF-κB 매개 염증 연쇄 반응, 미토콘드리아 세포자멸사 등 주요 표적을 통해 신경퇴행, 허혈성 손상, 암, 대사 장애에 대한 약리역학 검사를 수행합니다. 클러스터 #5 시스탄체는 로디올라와 시스탄체의 간 질환 치료에 대한 학제간 탐구를 반영하며, 전통 중국 의학 처방의 연구 범위를 확장합니다.

클러스터 #7 네트워크 약리학과 #9 방향 진화는 두 가지 뚜렷한 방법론적 범주를 나타냅니다. 네트워크 약리학은 분자 도킹 및 기타 생물정보학 도구와 결합하여 분자 표적을 예측하고 활성 성분 프로파일링과 기전 연구를 연결하는 데 도움을 줍니다; 지향 진화 기반 생명공학은 알코올 손상에 관한 틈새 연구에 적용되고 있습니다. 혁신적인 기법의 도입은 식물화학 및 약리학에 관한 기존의 연구를 촉진합니다. 밀집된 클러스터 간 연결은 이러한 연구 모듈들이 고립된 것이 아니라 상호작용적으로 발전함을 시각적으로 확인시켜 줍니다. 성분 발견, 기전 해석, 질병 검증, 기술 혁신을 아우르는 지속적인 학제간 통합은 결국 폐쇄 루프 연구 체인을 형성합니다: 허브 자원과 단량체 분리에서 출발해 근본 메커니즘과 질병 중심 약리학적 검증으로 나아가며, 기존 분석법과 최첨단 기술적 접근법을 결합합니다.

키워드 버스트 분석

버스트 키워드의 시간적 변화는 살리드로사이드 연구에서 연구 핫스팟의 진화적 궤적을 명확히 드러낸다. 2001년부터 2014년까지, 글리코사이드(7.15), 로디올라 크레눌라타(5.12), 페닐프로파노이드 글리코사이드(3.73), 스트레스(5.95), 추출물(5.72) 등 다양한 용어가 선구적 연구 프레임워크를 정의했으며, 이는 조잡 허브 자원 조사, 글리코시드 생리활성 화합물 스크리닝, 그리고 예비 시험관 내 항산화 분석이 주도적인 선구적 연구 프레임워크였습니다. PC12 세포(5.76), 이중맹검 시험(4.82), 질소 산화물(4.07), 키나제(3.72)와 같은 동시 버스트 항목들은 시험관 내 세포 모델과 약리학적 바이오마커에 초점을 맞춘 초기 연구를 더욱 풍부하게 했으며, 전반적인 중점은 물질 기반의 규명과 예비 약리학적 검증에 중점을 두었습니다 (표 7).

2015년부터 2018년 사이에는 급성 폐손상(9.78)이 관찰 기간 전체에서 가장 강한 폭발 강도를 기록했으며, 생체 내 실험(3.84)과 내피세포 관련 키워드의 급증이 동반되었습니다. 이 변화는 기본 식물화학적 특성 분석에서 특정 장기 손상을 겨냥한 생체 내 약리학 검증으로의 전환을 의미했으며, 실험 설계가 분리된 세포 배양에서 온전한 동물 모델로 진화하고 질병 표적 연구가 우선시되었습니다.

2018년 이후 연구 우선순위가 다시 재편되었습니다. NLRP3(3.28) 인플라마좀은 새로운 표적 탐색을 개척했으며, 이어서 장내 미생물군, 허혈성 뇌졸중(3.34), 심장 관련 키워드가 연속적으로 확산되었습니다. 이러한 추세는 살리드로사이드의 약리학적 응용 범위를 장-숙주 상호작용, 심혈관 및 뇌혈관 질환, 새로운 염증 표적으로 확장시켰습니다. 연구 기간 말기에는 네트워크 약리학(11.67)과 분자 도킹(6.85)이 2025년까지 지속적인 높은 폭발 강도를 보였으며, 이는 생물정보학 예측이 지배적인 연구 패러다임이 되었고 기존 약리학적 분석과 현대 계산 제약 기법 간의 원활한 통합을 가능하게 했음을 나타냅니다.

전체적으로 핫스팟 진화는 점진적인 경로를 따릅니다: 허브 성분과 핵심 신호 경로에서 시작해 단일 장기 질환으로 발전하며, 궁극적으로는 신흥 분석 도구의 도움을 받아 다세포 질환으로 발전합니다. 이러한 발전은 근본적인 경험적 실험에서 다학제적 통합으로 단계적으로 발전하는 경로를 제시합니다.

데이터 가용성:

Web of Science Core 컬렉션에서 수집한 원시 서지 측정 데이터와 이 연구에서 처리되고 병합된 파일들은 보조 코딩 파일 1로 제출됩니다.

그림 1: 문헌 검색 및 분석 흐름도. 이 흐름도는 문헌 검색, 데이터 선별, 서지 분석 절차를 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 2: 살리드로사이드 연구의 연간 출판 추세(2000–2025). 막대 차트와 선 그래프는 Web of Science Core Collection에서 매년 검색된 살리드로사이드 관련 논문 수를 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 3: 문학 속 작가들의 공동 출현 지도. 이 지도는 해당 분야 연구자들 간의 협업 관계를 보여주며, 노드 크기는 출판량을, 연결선은 저자 간 협력적 연결을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 4: 문학에서 출판 기관 (A) 기관과 국가 (B) 국가의 공동 출현 지도. 노드 크기는 출판 수에 해당합니다. 패널 (A)의 선은 기관 간 협력 출판물을 나타내며, 패널 (B)의 선은 서로 다른 국가 간 살리드로사이드에 관한 공동 출판물을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 5: 문학 키워드 동시 출현 지도. 노드 크기는 각 키워드의 빈도를 반영하며, 연결 선은 용어 간 동시 관계를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 6: 문헌의 키워드 군집 분석. 키워드는 뚜렷한 주제별 클러스터로 묶여 있습니다. 클러스터 분포는 이 분야의 핵심 연구 주제와 변화하는 동향을 드러냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

표 1: 문학 출판물 출판 결과별 상위 저자. 표는 포함된 문헌 중 가장 많은 출판 부수를 가진 상위 10명의 기여자를 보여줍니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

표 2: 문학 출판 횟수가 가장 많은 상위 10개 기관. 이 목록은 살리드로사이드 분야에서 가장 많은 논문을 발표한 주요 기관들을 소개합니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

표 3: 문헌 출판물 출판량별 상위 10개국. 표는 살리드로사이드 연구에서 가장 많은 출판 생산량을 가진 10개국을 순위로 정리한 것입니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

표 4: 포함된 문헌에서 공동 인용 빈도별 상위 10개 논문. 표는 수집된 문헌 중 가장 자주 공동 인용되는 10편의 논문을 나열한 것입니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

표 5: 문학 내 주요 키워드. 표는 살리드로사이드 연구와 관련된 주요 키워드들을 순위 매깁니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

표 6: 문헌의 키워드 군집 분석. 표 그룹은 핵심 연구 주제를 드러내기 위해 주제별 클러스터에 키워드를 자주 배치합니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요. 

표 7: 문헌에서의 살리드로사이드 연구의 키워드 폭발 (2000–2025). 빨간색 구간은 해당 키워드가 상당한 인용 폭발을 보인 기간을 나타내며, 해당 기간 동안 연구 핫스팟을 나타냅니다.  이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요. 

보조 코딩 파일 1: Web of Science 핵심 컬렉션에서 가져온 원시 서지 측정 데이터. 이 파일에는 데이터베이스 다운로드 제한으로 인해 Web of Science에서 세 번의 평문 배치로 내보내진 이 연구에서 분석된 모든 서지 기록이 포함되어 있습니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

토론

이 연구는 2000년부터 2025년까지 Web of Science Core Collection에서 수집한 논문들을 기반으로 서지계량학 접근법을 채택했습니다. 체계적인 정량적 시각화를 통해 우리는 살리드로사이드를 둘러싼 전 세계 연구 성과, 기관 협력 환경, 변화하는 연구 핫스팟을 지도화하여 25년 분석 기간 동안 단계별 발달 경로를 구분했습니다. 이 분야는 뚜렷한 진보 단계를 거쳐 왔습니다. 2011년 이전에는 전체 출판량이 저조했고, 연구 그룹은 지리적으로 분산되어 있었으며,³⁷개 연구 그룹을 통합하지 못했습니다. 연구는 주로 로디올라 자원 스크리닝과 생리활성 성분의 예비 특성 규명에 집중되었으며, 기전적 깊이가 제한된 산발적인 결과들을 얻었습니다. 2011년 이후 연구 우선순위가 식물화학적 프로파일링에서 질병 중심의 생체 내 약리역학 검증으로 전환되면서 출판 생산량은 꾸준히 증가했습니다 38,39,40. 2015년부터 2018년 사이에 장기 손상과 내피 조절에 관한 논문이 급증하면서 분리된 시험관 내 세포 분석에서 통합 동물 병리학 모델로의 중대한 방법론적 전환이 이루어졌습니다. 2018년부터 살리드로사이드 연구는 다학제적이고 고품질의 개발 시대에 접어들었습니다. NLRP3 인플라마좀 41,42,43, 장내 미생물군, 심혈관 및 뇌혈관 병리학 등 신흥 주제들은 이 분야의 연구 범위를 지속적으로 확장합니다. 네트워크 약리학, 분자 도킹과 같은 생물정보학 도구의 광범위한 채택과 맞물려, 의학적 자원 개발, 성분 확인, 기전 해석, 질병 검증, 기술 혁신을 아우르는 포괄적인 연구 체인이 점차 형성되었습니다.

키워드 클러스터링과 폭발 탐지는 현대 살리드로사이드 연구를 상류 기초 식물화학 연구, 중간 약리학적 기전 탐색, 하류 번역 기술 개발의 세 가지 상호 연결된 계층으로 세분화합니다. 상위 작업은 원료 로디올라 재료에서 추출한 타이로솔 및 페닐에타노이드 글리코사이드의 분리, 정제 및 합성 최적화에 집중되어 있으며, 한방 품질 관리 및 항대사 증후군 효능을 평가하는 전체 허브 임상시험을 통해 이후 단분자 약리학을 위한 견고한 화학적·실증적 토대 마련을 진행합니다. 중간 수준의 연구는 산화 스트레스, NF-κB 매개 염증 신호, 미토콘드리아 항상성 등 핵심 병리학적 연쇄 반응에 초점을 맞추어, 신경퇴행, 심혈관 손상, 악성 종양 및 대사 장애에 대한 살리드로사이드의 치료 기전을 해독합니다⁴⁵. 하위 진전은 네트워크 약리학 예측부터 지향적 진화 합성생물학에 이르기까지 최첨단 방법론을 활용하여 정밀 표적 낚시, 체계적 기전 검증, 그리고 확장 가능한 고수율 생리활성 화합물 생산을 가능하게 합니다; 이러한 발전은 고전 약리학, 계산약학, 합성생물학, 생물정보학 간의 견고한 학제간 통합을 촉진합니다 46,47,48.

견고한 전임상 연구 결과에도 불구하고, 살리드로사이드 연구와 임상 이식의 발전에는 여러 장벽이 있습니다. 현재 연구들은 세포 및 소동물 실험을 과도하게 강조하지만, 대규모 다기관 임상시험은 부족하며, 정의되지 않은 용량 투여 요법, 안전성 데이터, 임상 번역을 방해하는 치료 적응증이 있습니다. 대부분의 기전적 연구는 키워드 맵에서 식별된 NF-κB, NLRP3, ROS와 같은 개별 신호 경로에만 집중합니다. 신호 네트워크 내 크로스토크는 아직 완전히 탐구되지 않아 세포 특이적 조절 메커니즘은 불분명하다. 키워드 맵에서 강조된 허브 적합성, 미생물군 조절, 신종 약물 운반체 등 신흥 연구 방향은 아직 초기 단계에 있습니다. 연구 기관의 낮은 출판 밀도는 독립적인 단일 연구소가 지배하는 현재 연구 패턴을 반영하며, 이는 분야 간 협력과 기술적 혁신을 저해하고 있습니다. 또한 원자재 부족은 전통적인 채굴을 제한합니다; 확장 가능하고 저비용 생합성은 아직 성숙하지 않았으며, 경구 생체이용률 저하와 혈액-뇌장벽 투과성이 임상 제형 개발을 더욱 제한합니다.

기존의 한계와 변화하는 연구 동향에 따라 향후 살리드로사이드 연구는 정교한 메커니즘 탐구, 중개 연구, 기술 혁신, 표준화된 연구 시스템에 우선순위를 두게 될 가능성이 큽니다. 기초 연구는 단일 표적 분석에서 NLRP3 매개 피롭토시스, 미토포지, 장-숙주 대사와 관련된 복잡한 네트워크를 해부하여 약리학적 이론을 보완하는 방향으로 전환될 수 있습니다. 신경보호, 심혈관 복구, 항암, 대사 질환을 겨냥한 응용 연구는 구조 수정과 표적 나노입자 제제를 진전시켜 생체이용률을 높일 것이며, 임상 활용을 위한 복합요법 연구도 함께 진행될 것입니다. 네트워크 약리학과 합성생물학과 같은 기술은 표적 선별부터 약역학 검증까지 아우르는 폐쇄 루프 연구 시스템을 형성하여 학제간 통합을 촉진할 수 있습니다. 표준화된 임상시험은 용량과 안전성 지표를 확인하여 신약 개발을 촉진합니다. 더 나아가, 광범위한 글로벌 협력은 자원 공유를 개선하고 중의학 유래 주성분의 현대화를 가속화할 것으로 보입니다.

서지계량학 신뢰성과 재현성은 검색, 스크리닝, 전처리, 매개변수 설정, 결과 분석이라는 전체 분석 파이프라인에 의존합니다. 데이터베이스, 검색어, 연구 기간(예: 출판 번호)의 작은 변경은 일관성 없는 데이터셋을 초래할 수 있으며, 비표준화된 이중 검토 스크리닝은 일관성 없는 데이터셋을 초래할 수 있습니다. 저자/기관 이름과 키워드의 비표준화된 정규화는 출판, 동시 발생, 군집화 결과를 왜곡시킵니다. 가변 CiteSpace 설정과 네트워크 그래프의 주관적 후처리는 순차적 편향을 만들고 결과의 재현성을 약화시킵니다.

이 서지계량학 연구는 여러 가지 고유한 방법론적 한계를 가지고 있습니다. 첫째, 데이터베이스 색인화의 일관성 부족과 살리드로사이드의 다양한 별칭은 문헌 검색을 불완전하거나 무관한 결과를 초래할 수 있으며, 이질적인 참고 문헌 형식은 완전 자동 중복 제거를 방해하여 수작업으로 데이터 정리를 필요로 합니다. 둘째, g-인덱스, TopN 값, 네트워크 가지치기 설정을 포함한 CiteSpace 매개변수가 네트워크 구조, 클러스터링 패턴, 버스트 탐지 결과에 인위적으로 영향을 미칠 수 있으며, 이는 신뢰성 있는 시각화를 보장하기 위해 반복적으로 최적화되었습니다⁴⁹. 셋째, 제한된 데이터베이스 커버리는 회색 문헌, 미공개 데이터, 민족 의학 기록을 제외하는 반면, 영어 중심의 데이터베이스 포함은 언어적 편향과 지역 중의학 연구의 불완전한 대표성을 초래합니다.

또한, 서지 측정 분석 재현은 데이터 전처리 과정에서 여러 일반적인 장애물로 인해 어려움을 겪습니다. 저자 이름 약어, 변형 철자, 이름 동음이의어, 고유 연구자 식별자 부족, 왜곡된 출판 수 집계, 협력 네트워크 구조 등이 더해졌습니다. 기관들은 여러 다른 이름으로 등재되어 있습니다; 이러한 라벨을 표준화하지 않으면 협업 클러스터링이 무효가 됩니다.

이러한 데이터 정제 워크플로우는 출판된 연구에서는 거의 공개되지 않습니다. 복제 연구자들이 저자 명확 규칙, 기관 정규화 프로토콜, 키워드 통합 방식, 원래의 검색 제약 조건을 재구성하지 않고 원시 메타데이터에 직접 의존한다면, 통계 결과, 시각적 지도, 최종 결론 모두에서 편차를 관찰하게 됩니다. 이러한 문제를 적절히 해결하는 것은 서지 측정학 연구의 재현성을 보장하는 데 매우 중요합니다.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
CiteSpace 6.4.R1	드레슬 대학교, 필라델피아, 펜실베이니아, 미국	https://citespace.podia.com	비블리오메트릭 시각화 소프트웨어
Microsoft Excel 2021	마이크로소프트 코퍼레이션, 레드몬드, 워싱턴, 미국	https://www.microsoft.com/microsoft-365/excel	키워드, 기관 및 기타 항목의 수동 스크리닝 및 병합 소프트웨어
Web of Science Core Collection 데이터베이스	클라리베이트, 필라델피아, 펜실베이니아, 미국	https://www.webofscience.com	온라인 인용 데이터베이스