당뇨병성 신병증에서 미토콘드리아 연구의 서지계량학 및 시각화 분석

요약

이 서지 분석은 당뇨병성 신병증(DN)에서 미토콘드리아 연구의 지형을 설명하고, 주요 주제 변화와 신흥 주제들을 요약합니다.

초록

이 서지계량학 연구는 2016년부터 2025년까지 DN 내 미토콘드리아 연구의 전 세계 지형을 체계적으로 지도화합니다. 연구 제목과 검색 초점의 일관성을 유지하기 위해 DN이 주요 용어로 사용되며, 당뇨병 신질환(DKD)은 검색어, 선별 기준 또는 원저자 키워드를 설명할 때만 유지됩니다. Web of Science Core Collection(WoSCC) 내 Science Citation Index Expanded(SCI-EXPANDED) 및 Social Sciences Citation Index(SSCI)에서 총 1,342건의 논문이 검색되어 CiteSpace, VOSviewer, Scimago Graphica를 사용해 분석되었습니다. 연간 출판 결과는 2016년 63편에서 2025년 239편으로 거의 4배 증가했으며, 데이터셋 수준의 인용 가시성도 증가했습니다. 중국이 출판량 면에서 선두를 차지한 반면, 호주와 미국은 논문당 평균 인용수가 더 높았으며, 이는 결과물과 인용 기반 가시성 간의 차이를 나타냈다. 중앙남부대학교는 해당 기관 중 기관 산출량과 총 인용 횟수 모두 1위를 차지했으나, 협력 연결성은 상하이 교통대학교와 저장대학교보다는 낮았습니다. 키워드 및 참고문헌 분석은 고포도당 유발 산화 스트레스와 세포자멸사에서 미토식, 철학, 미토콘드리아 역학, 미토콘드리아 관련 소포체막(MAMs), 그리고 NLRP3 인플라마좀으로 시간적 확장을 보여주었다. SGLT2 억제제, MitoQ, 칼로리 제한, 멘델 무작위화, 대사체학 등 중재 관련 및 방법론 관련 주제도 확인되었습니다. 전반적으로 DN 내 미토콘드리아 연구는 미토콘드리아 품질 관리, 조절된 세포 사멸, 다중 오믹스 접근법, 그리고 중재 관련 주제로 확대되었습니다. 이러한 서지 측정 패턴은 직접적인 기전적 또는 임상적 증거보다는 주제의 중요성과 인용 가시성을 나타내며, 추가 검증이 필요한 방향을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

서론

DN은 당뇨병의 가장 심각한 미세혈관 합병증 중 하나이며, 전 세계적으로 말기 신장 질환의 주요 원인입니다 ^1,2. 혈당 조절, 혈압 관리, 레닌-안지오텐신계 차단에서 상당한 진전이 있었음에도 불구하고, DN 발생률은 계속 증가하고 있으며, 상당수의 환자가 여전히 불가역적 신부전으로 진행됩니다³. 이러한 충족되지 않은 임상적 필요는 새로운 병태생리학적 기전과 치료 표적을 위한 집중적인 탐색을 촉진했습니다. 미토콘드리아는 세포 에너지 대사, 산화환원 항상성, 세포자멸사의 중심 허브 역할을 하며, DN ^4,5의 병인기전에서 중요한 결절로 등장했습니다. 지난 20년간의 연구들은 고혈당으로 인한 미토콘드리아 기능 장애가 족세포 손상, 관 상피세포 손상, 중간성 확장, 간질성 섬유증에 직접적으로 기여한다는 것을 입증했습니다 ^6,7. 이 기능 장애는 과도한 반응성 산소 종 생성, 산화 인산화 장애, 미토콘드리아 단편화, 미토포지의 결함, 그리고 미토콘드리아 생합성 조절 이상으로 특징지어집니다 ^8,9. 따라서 SIRT3, PGC1α, Drp1, PINK1, Parkin 및 NLRP3 인플라마좀과 관련된 미토콘드리아 관련 신호 전달 경로가 주요 연구 초점^10,11이 되었습니다. 최근에는 페렙토시스, MAMs, 미토콘드리아 대사 재프로그래밍과 같은 신흥 개념들이 DN^{12, 13, 14}의 메커니즘적 지형을 더욱 확장시켰습니다. DN 내 미토콘드리아 연구에 관한 논문량이 크게 증가하여 풍부하지만 점점 복잡하고 단편화된 지식 체계를 형성하고 있습니다.

문헌이 급속히 확산되는 상황에서, 전통적인 내러티브 리뷰만으로는 진화하는 지적 풍경, 협력 네트워크, 그리고^{이 분야의 신}흥 개척지를 체계적으로 포착하기에 충분하지 않습니다. 서지 측정 분석은 정량적이고 시각화 기반의 접근법으로, 과학적 산출물을 객관적으로 매핑하고, 영향력 있는 논문, 저자, 기관, 국가를 식별하며, 연구 주제의 시간 변화를 시간 16,17,18,19,20에 따라 탐지할 수 있는 수단을 제공합니다. 여러 서지측정학 연구들이 당뇨병성 신병증, DKD, 미토콘드리아 관련 신장 연구, 또는 산화 스트레스 관련 주제들을 조사했습니다^{21, 22, 23, 24}. 그럼에도 불구하고, DNA에서 미토콘드리아 연구의 주제별 서지계량학 종합은 최근 연구 활동, 협력 패턴, 주제 진화, 그리고 이 분야의 신흥 주제를 명확히 하는 데 여전히 도움이 될 수 있습니다. 이 연구에서는 2016년부터 2025년까지 WoSCC 내 SCI-EXPANDED와 SSCI에서 모든 관련 논문을 수집하였습니다. CiteSpace, VOSviewer, Scimago Graphica가 체계적인 서지 측정 및 시각화 분석을 수행하기 위해 사용되었습니다. 본 연구는 현재 연구 환경을 구분하고 미토포지, 철학, 미토콘드리아 역학, 중재 관련 연구 등 주요 주제의 진화를 요약하여, 추가 실험 및 임상적 검증이 필요한 방향을 식별할 수 있는 서지학적 기반을 제공합니다.

프로토콜

데이터 수집 및 검색 전략

모든 서지 측정 기록은 2026년 4월 30일 WoSCC 내 SCI-EXPANDED와 SSCI에서 수집되었습니다. SCI-EXPANDED는 생의학 및 생명과학 문헌을 수집하는 데 사용되었고, SSCI는 잠재적으로 관련된 학제간 기록을 포함하기 위해 유지되었습니다. 검색 전략은 의료 주제 표제어(MeSH) 데이터베이스를 참고하여 구성되었습니다. "당뇨병성 신병증"과 "미토콘드리아"를 MeSH에서 별도로 검색하였으며, 해당 MeSH 용어, 항목 및 관련 부제를 검토하여 키워드 선택과 동의어 확장을 안내하였습니다. Web of Science는 MeSH 색인을 직접 사용하지 않기 때문에, MeSH에서 파생된 용어들은 주제-필드 검색어로 변환되었습니다. 최종 검색은 다음 불리언 표현식을 사용하여 수행되었습니다: TS=(("당뇨병성 신병증" 또는 "당뇨병성 신병증" 또는 "당뇨병성 신질환" 또는 "당뇨병성 신질환" 또는 "당뇨병성 신장" 또는 "당뇨병성 신장") 및 (미토콘드리아* 또는 미토콘드리아* 또는 미토포지아 또는 "미토콘드리아 기능 장애" 또는 "미토콘드리아 역학" 또는 "미토콘드리아 핵분열" 또는 "미토콘드리아 융합" 또는 "미토콘드리아 생합성" 또는 "미토콘드리아 품질 관리")). 문서 유형은 논문과 리뷰 논문으로 제한되었으며, 출판 기간은 2016년 1월 1일부터 2025년 12월 31일까지로 정해졌습니다. 이 기간은 채취 시점에 가능한 가장 최근의 완전한 10년 간격을 나타내기 때문에 선택되어, 분석을 DNA의 현대 미토콘드리아 연구의 발전에 집중하면서도 2026년 미완성 출판 연도의 편향을 피할 수 있게 했습니다.

모든 기록은 "전체 기록 및 인용된 참고문헌" 옵션을 선택한 상태에서 평문 형식으로 내보내졌습니다. Keywords Plus를 통해 조회될 수 있는 관련 없는 기록의 포함을 줄이기 위해, 검색된 모든 기록의 제목, 초록, 저자 키워드가 수동으로 선별되었습니다. DN 또는 DKD 미토콘드리아 연구와 실질적으로 관련된 기록만 보존되었습니다. DN 또는 DKD가 여러 당뇨병 합병증 중 하나로만 언급되거나 배경 정보로만 언급되었고, 신장 관련 결과, 신장 세포 모델, 신장 조직 증거, 신병증 특이적 기전, 또는 DKD에 대한 주요 초점이 없는 경우에는 출판물이 제외되었습니다. 사전 정의된 포함 및 제외 기준에 따른 중복 제거 및 수동 선별 후, 1,342개의 적격 논문이 최종 분석에 포함되었습니다.

분석 도구 및 지도 작성 워크플로우

기본 통계 분석과 막대 차트, 선 차트, 원형 차트, 버블 플롯 등 기존 차트는 WPS Excel 2023과 GraphPad Prism 10.1을 사용해 생성되었습니다. 연간 출판 결과는 출판 연도별로 요약되었습니다. 데이터셋 수준 연간 Times Cited 수는 WoSCC 인용 보고서에서 얻었으며, 연간 출판 코호트나 분야 전체 인용 총합이 아닌 1,342개의 포함된 기록이 매년 달력 연도에 받은 인용으로 정의되었습니다. 국가/지역 수준의 분석에서는 논문당 평균 인용수를 각 국가/지역의 출판 수로 나누어 계산했습니다. 이 지표는 검색된 데이터셋 내에서 인용 가시성의 조정되지 않은 기술적 지표로 해석되었습니다. 인용 횟수는 출판 연도, 인용 기간, 학술지 플랫폼, 논문 유형, 연구 설계, 분야별 인용 관행에 의해 영향을 받을 수 있기 때문에 국가 연구 품질이나 학문적 영향력을 직접적으로 측정하는 지표로 간주되지 않았습니다.

지식 매핑은 VOSviewer 1.6.19, CiteSpace 6.4.R1, Scimago Graphica 1.0.25를 사용하여 수행되었습니다. 문헌 검색, 서지 분석, 시각화, 학술지 지표 검색에 사용되는 데이터베이스, 소프트웨어 및 온라인 자원은 자료표에 나열되어 있습니다. 네트워크 분석은 전체 카운팅 방법을 사용하여 수행되었습니다. WoSCC 평문 파일은 VOSviewer에 도입되어 국가/지역, 기관, 저자 수준에서 공동 저자 네트워크와 키워드 공동 출현 및 학술지 공동 인용 네트워크를 구축했습니다. 지리 시각화를 위해, VOSviewer에서 생성된 국가/지역 공동 저자 네트워크는 그래프 모델링 언어(GML) 파일로 내보내져 Scimago Graphica에 가져와, 세계 지도를 배경으로 지리 레이아웃을 적용했습니다. 이 지도에서 노드 크기는 출판량을 나타내고, 링크 두께는 협업 강도를 나타냈습니다. 동일한 WoSCC 데이터셋이 CiteSpace에 도입되어 키워드 타임라인 클러스터링, 참고문헌 공동 인용 클러스터링, 인용 폭발 감지를 통해 해당 분야의 시간적 변화와 지적 구조를 특성화하였습니다.

CiteSpace 및 VOSviewer에서의 매개변수 구성

CiteSpace에서는 시간 구간이 2016년부터 2025년까지로 설정되었으며, 각 시간 슬라이스는 1년으로 설정되어 총 10개의 슬라이스가 생성되었습니다. 노드 유형은 분석 목적에 따라 선택되었으며, 키워드 타임라인 및 버스트 분석에는 키워드를, 참조 공동인용 및 버스트 분석에는 참고문헌이 사용되었습니다. 노드 선택 기준은 고정된 상위 N% 또는 상위 N% 임계값 대신 k = 10의 스케일링 계수를 가진 g-인덱스로 설정되어, 연간 인용 또는 발생 분포에 적응하면서 해석 가능한 네트워크 크기^25,26을 유지할 수 있도록 했습니다. Pathfinder 가지치기는 타임슬라이싱 네트워크와 병합된 네트워크에 적용되었으며, 최소 스패닝 트리 알고리즘은 사용되지 않았습니다. 버스트 감지를 위해 감쇠 계수 γ는 0.5로 설정되었습니다. 참고문헌 공인용 군집 분석에서는 모듈성 Q와 가중 평균 실루엣 값을 계산하여 가지치기 네트워크의 전체 구조와 군집 일관성을 설명하였습니다.

VOSviewer 1.6.19에서는 모든 WoSCC 평문 파일을 "서지 데이터 기반 지도 만들기"와 "서지 데이터베이스 파일에서 데이터 읽기"를 선택하여 가져왔으며, 파일 유형은 Web of Science로 지정되었습니다. 전체 카운팅 방식이 사용되었습니다. 공동 저자 네트워크의 최소 출판 기준은 국가/지역 및 기관별로 5개, 저자는 3개로 설정되었습니다.

기관 단위 분석에서는 네트워크 구축 전에 기관명을 수동으로 확인하고 WoSCC 소속 기록에 따라 조화시켰습니다. 각 기관의 인용 수는 검색된 데이터셋 내에서 해당 기관에 귀속된 출판물의 총 WoSCC Times Cited 수로 정의되었습니다. VOSviewer에서 생성된 축약된 노드 라벨은 해당 기관명과 명칭을 비교하여 모호함을 방지했습니다. 국가/지역 분석에는 WoSCC 국가/지역 주소 필드가 사용되었습니다. 국가/지역 이름은 철자 변형과 약어를 위해 수동으로 조화되었습니다. 잉글랜드, 스코틀랜드, 웨일스, 북아일랜드는 영국으로 통합되었고, 중화인민공화국은 중국으로 줄여 만들었다. 중국 본토는 중국으로 보고되었으나, 홍콩 특별행정구(Hong Kong SAR), 마카오 SAR, 대만은 WoSCC에서 별도로 인덱싱될 경우 별도의 지역으로 유지되었습니다; 국가/지역 단위 네트워크 분석을 위한 사후 통합은 수행되지 않았습니다. 키워드 공존 분석을 위해 분석 단위는 WoSCC 기록에서 추출한 키워드를 저자하도록 설정했고, 최소 발생 임계값은 5로 설정되었습니다; 이 기준에서 89개의 키워드가 기준을 충족했습니다. 네트워크 생성 이전에는 저자-키워드 목록에서 식별된 동의어와 약어가 수동으로 표준화되었으며; 예를 들어, DN과 활성산소종의 약어가 전체 용어로 변환되었습니다. 저널 공동 인용 분석에서는 인용 출처를 분석 단위로 사용했으며, 53개의 저널로 구성된 해석 가능한 네트워크를 유지하기 위해 인용 문턱을 적용했습니다. 레이아웃은 LinLog/모듈화로 설정되었고, Attraction은 2, Repulsion은 -1로 설정되어 있었습니다. 노드 크기는 특정 분석에 따라 출판 수, 인용 빈도, 키워드 발생 또는 공동 인용 강도에 따라 가중치가 부여되었습니다. 모든 네트워크 생성 절차는 1저자와 2저자가 동일한 데이터셋과 매개변수 설정을 사용하여 독립적으로 두 차례 수행하여 결과의 안정성을 검증하였습니다. 현저한 불일치가 있는 경우, 원시 데이터와 매개변수 설정을 재검토한 후 재분석하였습니다.

결과

연간 출판 동향 및 데이터셋 수준 인용 가시성

2016년부터 2025년까지 뉴 도마니아 미토콘드리아 연구에 관한 연간 논문 수는 63건에서 239건으로 증가했습니다. 고정 데이터셋의 데이터셋 단위 연간 인용 시간 수는 2016년 49건에서 2025년 12,516건으로 증가했습니다. 이 지표는 연간 출판 코호트나 분야 전체 인용 총합이 아닌 모든 포함된 기록이 매년 달력 연도에 받은 인용 수를 나타냅니다. 이 인용 지표는 고정된 데이터셋 전체를 대상으로 계산되었기 때문에, 연간 인용 수는 출판 연도, 누적 노출 시간, 포함된 기록들 간의 인용 창 차이에 의해 영향을 받습니다. 따라서 그림 1의 상승 인용 곡선은 연구 영향력이 시간이 지남에 따라 증가한다는 직접적인 증거보다는 데이터셋 수준의 인용 가시성으로 해석 되어야 합니다. 2022년부터 2025년까지 754편의 출판물이 기록되었으며, 이는 그림 1에 표시된 전체 출판물 수의 56.2%를 차지합니다.

국가/지역 협력 네트워크의 지역 패턴과 인용 가시성

국가/지역 분석은 당뇨병성 신병증 미토콘드리아 연구의 출판 결과, 인용 기반 지표, 협력 패턴을 요약하였습니다. 중국이 775편의 출판물로 1위를 차지했고, 그 뒤를 미국이 235편으로 이었다; 이 두 나라는 이 분야에서 전체 문헌 산출물의 70% 이상을 기여했다(표 1). 논문당 평균 인용 횟수로 호주가 98개로 1위를 차지했고, 그 뒤를 미국이 69개, 중국이 30개로 뒤를 이었습니다. 이 값들은 연구 품질의 직접적인 측정이 아닌 기술적 인용 가시성 지표로 해석되었습니다. 호주는 총 논문 수에서 8위를 기록했으나, 비교적 높은 조정되지 않은 인용 가시성과 유럽 및 미국 팀과의 다수의 협업 연계를 보였습니다. 협력 네트워크는 영국, 독일, 미국과의 연계를 보여주었습니다(그림 2A). 협력 강도 측면에서 미국이 140회로 가장 높았고, 그 뒤를 중국이 82로 기록했습니다. 그림 2B 는 출판물량, 인용 횟수, 총 링크 강도를 3차원에 걸쳐 통합한 버블 플롯을 보여줍니다. 이 그래프에서 중국은 가장 높은 출판 수와 높은 인용 횟수를 보였고, 미국은 높은 인용 수와 가장 높은 협업 강도를 보였습니다. 논문당 평균 인용수를 고려했을 때, 호주와 이탈리아가 이 데이터셋에서 높은 순위를 차지했습니다.

국가/지역 협력 네트워크를 추가로 살펴보니 다섯 개의 주요 협력 클러스터가 나타났습니다(그림 2A). 코드 다이어그램은 국가/지역 간의 협업 연계를 더욱 잘 보여주었습니다(그림 2C). 가장 큰 집단에는 중국, 미국, 일본, 한국이 포함되어 있으며, 이들 국가 간 여러 협력 네트워크가 있습니다. 유럽 내에서는 이탈리아, 스페인, 네덜란드, 덴마크를 중심으로 한 하위 네트워크가 형성되었고, 독일, 프랑스, 스웨덴을 연결하는 또 다른 협력 축도 형성되었습니다. 중동 및 남아시아 국가들인 이집트, 인도, 이스라엘, 사우디아라비아는 유럽과 미국과의 연계가 약한 비교적 독립적인 클러스터를 형성했다. 호주, 영국, 독일 간의 지역 간 연결도 관찰되었습니다.

기관 연구 성과 및 협력 네트워크 특성

VOSviewer가 구축한 기관 공저자 네트워크에는 51개 기관이 포함되어 9개의 클러스터를 구성했습니다(그림 3A). 그림 3A 의 약칭 노드 라벨인 "China Med Univ"는 중국의과대학을 의미합니다. 센트럴 사우스 대학교는 해당 기관 중 가장 높은 출판 결과와 총 인용 횟수를 기록했으나, 협업 연결성은 가장 강하지는 않았습니다. 전반적으로 대부분의 기관은 주로 국내 또는 동아시아 파트너와 협력했으며, 미국과 호주의 기관들과의 제한적인 지역 간 연계도 관찰되었습니다. 출판량 기준으로 상위 10개 기관 전부가 중국 출신이었습니다(그림 3B). 중앙남부대학교가 56편의 논문으로 1위를 차지했으며, 그 뒤를 우한대학교가 35편, 정저우대학교와 상하이교통대학교가 각각 30편의 논문으로 뒤를 이었습니다(표 2). 그러나 중앙남부대학교의 총 연계 규모는 20명으로, 상하이 교통대학교와 저장대학교보다 낮아, 높은 출판 결과가 반드시 가장 강한 기관 간 협력 연결성과 일치하지는 않았음을 시사합니다. 총 인용 횟수로는 센트럴 사우스 대학교가 2,999건으로 1위를 차지했고, 그 뒤를 모나시 대학교가 1,713회로 뒤를 이었습니다. 중국, 미국, 호주의 다른 기관들도 총 인용 횟수 기준으로 상위 10위 안에 들었습니다(그림 3C).

저널 공동 인용 네트워크 및 출판 특성

저널 공동 인용 네트워크에는 53개의 선정된 저널이 5개 클러스터를 구성했습니다(그림 4A). 클러스터 1에는 산화 스트레스, 미토포지, 대사 재프로그래밍과 관련된 14개의 학술지가 포함되어 있었으며, 여기에는 산화 스트레스, 미토포지, 대사 재프로그래밍과 관련된 학술지가 포함되어 있었습니다. 클러스터 2에는 Kidney International, JCI Insight, Nature Reviews Nephrology, Diabetes, Nature Communications와 같은 신장학 및 다학제 저널이 포함되어 있었습니다. 클러스터 3과 4는 Antioxidants, Frontiers in Pharmacology, Biomedicine and Pharmacotherapy, Scientific Reports, PLOS ONE 등 저널을 포함했습니다. 클러스터 5에는 Free Radical Biology and Medicine, Renal Failure, Phytomedicine과 같은 학술지들이 포함되었습니다. 출판 양 기준으로는 Frontiers in Pharmacology가 54편으로 1위를 차지했고, 그 뒤를 International Journal of Molecular Sciences(45편)와 Scientific Reports(29편)가 뒤를 이었습니다(그림 4B, 표 3). Frontiers in Pharmacology는 인용 인용 4.8과 1,379회, International Journal of Molecular Sciences는 인용 지수 4.9, 인용 1,885회, Free Radical Biology and Medicine은 인용 팩터 8.2, 인용 1,362회를 기록했습니다. 인용 횟수 기준으로는 Nature Reviews Nephrology가 2,455회 인용으로 1위를 차지했고, 그 뒤를 International Journal of Molecular Sciences가 1,885회로, Redox Biology가 1,452회로, Frontiers in Pharmacology가 1,379회로, Free Radical Biology and Medicine이 1,362회로, Kidney International이 1,338회로, Cell Death and Disease가 1,268회로 그 뒤를 이었습니다(그림 4C).

저자 공저자 네트워크 및 출판/인용 지표

저자 공동 저자 네트워크에서는 24명의 다작 저자가 다섯 개의 클러스터로 나뉘어 있습니다(그림 5A). 네트워크는 선린, 양밍, 샤오리, 한야춘, 류푸요, 첸웨이, 가오펑, 다네시 파르하드 R., 갈반 다니엘 L., 리리 등 여러 비교적 뚜렷한 저자 팀을 보여주었습니다. 다네시 파르하드 R.과 갈반 다니엘 L.도 총 인용 횟수 기준 상위 10위 작가 안에 들었습니다. 출판량 기준으로는 선린이 24편으로 1위를 차지했고, 양밍이 20편, 리핑이 17편이 뒤를 이었습니다. 가장 생산적인 작가 10명 중 8명은 중국 출신, 2명은 미국 출신이었다(그림 5B).

총 인용 횟수로 선린이 1,775회 인용으로 1위를 차지했고, 그 뒤를 샤오리(1,341회), 양밍(1,288회), 류푸요(1,236회)가 뒤를 이었습니다(그림 5C). 미국 출신 저자들, 예를 들어 Danesh Farhad R.(1,097회 인용), Galvan Daniel L.(1,081회), Sharma Kumar(852회), 호주의 Cooper Mark E.(1,091회 인용) 등 모두 총 인용 횟수 기준으로 상위 10위 안에 들었습니다. 리핑은 출판 수로 3위를 기록했으나 전체 인용 횟수 기준으로 상위 10위 안에 들지는 못했다. 검색된 데이터셋에서 선린은 출판 수와 총 인용 수 모두 1위를 차지했습니다.

연구 핫스팟의 키워드 동시 현상 및 진화

저자-키워드 공동 발생 분석은 당뇨병성 신병증 미토콘드리아 연구에서 키워드의 빈도와 간도 중심성을 요약하였습니다. 고빈도 키워드 중에서는 "당뇨병성 신병증"이 573건으로 가장 빈도가 높았고, 그 다음으로 "산화 스트레스"가 449건, "당뇨병성 신장 질환"이 292건, "미토콘드리아 기능 장애"가 235건 발생했습니다(표 4). "당뇨병성 신병증"과 미토콘드리아 관련 용어가 검색 전략과 연구 범위의 핵심 요소였기 때문에, 이들의 높은 빈도는 독립적인 신흥 현상이 아닌 주제 간 일관성의 증거로 해석되었습니다. 그 외에도 자주 등장하는 키워드로는 "활성화"(197), "손상"(194), "세포자멸사"(140)가 있습니다. 키워드 동시 네트워크에서는 고혈당, 반응성 산소종, 포도당, 당뇨병성 신병증, 미토콘드리아 기능 장애, 미토콘드리아 항상성이 두드러진 상호 연결 노드로 나타났으며, 이는 산화 스트레스, 대사 장애, 미토콘드리아 장애가 이 분야의 핵심 동시 구조를 형성함을 나타냅니다(그림 6A). "미토파지"는 표 4에서 빈도 기준 상위 10개 키워드에는 포함되지 않았지만, 키워드 동시 및 연대표 시각화에서는 가시적인 주제로 등장하여 DN 미토콘드리아 연구의 주제 진화와 관련이 있음을 시사합니다. 중간성 중심성 측면에서 "신장"(0.35)과 "중간세포"(0.33)가 가장 높은 중심성 값을 보였고, 그 다음으로 "경로"(0.30), "활성산소종"(0.27), "NF-κB"(0.25), "소포체 스트레스"(0.22), "급성 신장 손상"(0.22), "포도당"(0.21), "미토콘드리아"(0.19), "심혈관 질환"(0.19)(표 4)이 순이었습니다. 표 4는 빈도와 간중성에 따라 순위 매겨진 키워드를 요약한 반면, 그림 6B 와 그림 6C 는 알고리즘으로 생성된 클러스터와 그 시간적 활동을 제시합니다; 따라서 그림 6 의 클러스터 라벨은 표 4의 순위 키워드 목록을 정확히 재현할 것으로 기대되지는 않습니다.

키워드 타임라인 매핑은 2016년부터 2025년까지 키워드 클러스터의 시간적 활동을 시각화했습니다(그림 6C). 초기 활성 주제는 주로 고혈당, 반응성 산소종, 만성 신장 질환, 급성 신장 손상, 인슐린 저항성, 포도당, 미토콘드리아 기능과 관련되어 있었습니다. 이후 몇 년간에는 핵분열, 미토포지, 미토콘드리아 항상성, 지방산 산화, 제2형 당뇨병이 지속되거나 새로운 시간대 주제로 등장했다. 키워드 클러스터링은 만성 신장 질환, 보호, 골격근, 심혈관 질환, 당뇨병성 신병증, 지질 과산화, 당뇨병, DKD, 핵분열, 전통 중의학, 소포체 스트레스, 쥐, 지방산 산화 등 13개의 주제별 클러스터를 생성했습니다(그림 6B). 이 클러스터 라벨들은 알고리즘으로 생성되었으며, 고빈도 키워드의 순위 목록이 아니라 키워드 동현 패턴의 설명적 라벨로 해석되어야 합니다. 신장 관련 군집에는 주로 당뇨병성 신병증, DKD, 만성 신장 질환, 지질 과산화, 핵분열, 소포체 스트레스, 전통 한의학, 쥐, 지방산 산화가 포함되었습니다. 특히 골격근 및 심혈관 질환과 같은 알고리즘으로 생성된 일부 라벨은 핵심 DN 특이적 미토콘드리아 기전보다는 말초 또는 전신 당뇨병 관련 용어를 반영하는 것으로 보였습니다. 따라서 이 주변 클러스터들은 본 연구에서 주요 연구 핫스팟으로 해석되지 않았습니다. 타임라인 시각화 결과, 핵분열, 미토포지, 지방산 산화 관련 주제가 2019년 이후에도 활발히 활동하고 있음이 나타났습니다(그림 6C).

참고문헌 공동 인용 클러스터 및 인용 폭발 분석

참고 공존인용 분석은 Pathfinder 가지치기 네트워크에서 모듈성 Q = 0.867, 가중 평균 실루엣 값 = 0.9587을 가진 18개의 클러스터를 생성했습니다(그림 7A,B). 그러나 Pathfinder 가지치기가 약한 교차 클러스터 연결을 줄일 수 있기 때문에, 이 클러스터들은 주제들이 완전히 독립적이라는 증거가 아니라 회수된 문헌에서 주제별 집중으로 해석되었습니다. 주요 참고 군집으로는 철세포토시스, NLRP3 인플라마좀, PINK1, MAMs, SGLT2 억제제, 미토-토크(MitoQ), 칼로리 제한, 멘델 무작위화, 대사체학이 포함되었습니다. 가장 강력한 초기 인용 폭발은 Dugan 등(2016년부터 2018년까지 24.52), Sharma 등(2016년부터 2018년까지 20.58), Kang 등(2016년부터 2020년까지 18.91), Zhan 등(2016년부터 2020년까지 16.91)입니다.

대표적인 후속 폭발 참고문헌으로는 Coughlan 등(2017년부터 2021년까지 강도 12.02), Ayanga 등(강도 10.71, 2017년부터 2021년까지), Qi 등(강도 14.31, 2018년부터 2022년까지), Xiao 등(강도 12.43, 2018년부터 2022년까지), Bhargava 등(강도 20.52, 2019년부터 2022년까지), Galvan 등(강도 13.07, 2019년부터 2022년까지) 등이 있습니다. Forbes 등(2020년부터 2023년까지 강도 20.53), 그리고 Wei 등(강도 10.75, 2021년부터 2023년까지)(그림 7C). 이 버스트 참고문헌과 공동 인용 클러스터는 검색된 데이터셋 내 인용 문헌의 시간적 분포와 주제 구성을 특징지었습니다.

데이터 가용성:

이 연구 결과를 뒷받침하는 원시 데이터는 공개 저장소인 Science Data Bank(ScienceDB)에 "당뇨병성 신병증 미토콘드리아 연구의 서지계량 및 시각화 분석"이라는 데이터셋 아래에 보관되었습니다. 이 데이터셋은 다음 링크를 통해 접근할 수 있습니다: https://www.scidb.cn/s/2aiiYj. 기탁된 데이터에는 프로토콜 섹션에서 설명한 검색 전략을 사용해 2026년 4월 30일 WoSCC에서 검색한 전체 서지 기록 세트와, 서지 측정 및 시각화 분석에 사용되는 중간 데이터 파일이 포함됩니다. 이 데이터셋은 이 연구의 재현성을 더욱 지원하기 위해 CC BY-NC 4.0 라이선스 하에 제공됩니다.

그림 1: 2016년부터 2025년까지 노리타 지역 미토콘드리아 연구의 연간 출판 산출량 및 WoSCC 데이터셋 수준 인용 가시성. 주황색 막대는 연간 출판 수를 나타내며, 왼쪽 y축에 해당합니다. 빨간 선은 WoSCC 데이터셋 수준 연간 인용 횟수를 나타내며, 오른쪽 y축에 해당합니다. 이 집계는 포함된 1,342개 기록 모두가 매년 인용을 받은 것을 나타내며, 연구 영향력 증가의 직접적인 증거보다는 데이터셋 수준의 인용 가시성으로 해석되어야 합니다. 약어: WoSCC = Web of Science 핵심 컬렉션. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 2: 국가/지역 협력 네트워크 및 서지 지표. (A) 세계 지도 위에 겹쳐진 글로벌 협업 네트워크로, 노드 크기는 출판량을, 링크 두께는 협업 강도를 나타냅니다. (B) 상위 10개 국가/지역의 출판 수, 인용 횟수, 총 링크 강도를 보여주는 버블 플롯. (C) 국가/지역 간 협력 연계를 보여주는 코드 다이어그램. 약어: USA = 미국 합중국; 영국 = 영국, 잉글랜드, 스코틀랜드, 웨일스, 북아일랜드가 통합됨. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 3: 기관 간 협력 네트워크와 연구 성과. (A) 9개 클러스터로 구성된 51개 기관의 공동 저술 네트워크. (B) 출판물 부수 기준 상위 10개 기관의 막대 차트. (C) 총 인용 횟수 기준 상위 10개 기관의 막대 차트. 패널 A의 축약된 노드 라벨인 "China Med Univ"는 중국의과대학을 의미합니다. 약어: Univ = University; 의학 = 의학; Coll = 대학; Sch = 학교; Mt = 마운트; USA = 미국 합중국. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 4: 저널 공동 인용 네트워크와 출판 특성. (A) 53개의 선정된 저널을 다섯 개의 클러스터로 구성하는 공동 인용 네트워크. (B) 상위 10개 저널의 출판 부수 및 영향력 지수. (C) 인용 횟수 및 저널 인용 보고서(JCR) 총 인용 횟수 기준 상위 10개 저널의 4분위수 순위. 약어: IF = 임팩트 팩터; JCR = 학술지 인용 보고서; Q1 = 쿼타일 1. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 5: 저자 공저자 네트워크 및 출판/인용 지표. (A) 24명의 고출력 저자로 구성된 공동 저자 네트워크가 5개 클러스터를 형성합니다. (B) 출판 부수 기준 상위 10명의 저자. (C) 총 인용 횟수 기준 상위 10명의 저자. 약어: USA = 미국 합중국. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 6: 저자-키워드 공동 출현 및 연구 핫스팟의 진화. (A) 키워드 동시 발생 네트워크. (B) 13개의 주제별 클러스터를 보여주는 키워드 클러스터링 지도. (C) 2016년부터 2025년까지의 시간적 군집 활동을 보여주는 키워드 연대표 시각화. 클러스터 라벨은 알고리즘에 의해 생성되었으며, 모든 클러스터가 핵심 당뇨병 신장병증 특화 연구 주제를 대표한다는 직접적인 증거보다는 키워드 공존 패턴의 설명적 라벨로 해석되어야 합니다. 순위 키워드 빈도와 간도 중심성 결과는 표 4에 별도로 요약되어 있으며, 그림 6 은 키워드 공현 구조, 주제별 군집, 시간적 활동을 강조합니다. 약어: ER = 소포체; NLRP3 = NOD 유사 수용체 계열, 피린 도메인 포함 3; NF-κB = 핵 인자 카파 B; PPAR α = 과산화체-증식자 활성화 수용체 알파. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 7: 참고 공동 인용 및 지식 진화. (A) 참고 공동 인용 네트워크. (B) 18개의 지식 클러스터를 보여주는 참조 군집 지도. (C) 가장 강력한 인용 폭발을 가진 상위 20개 참고문헌, 폭발 강도와 발사 지속 시간 포함. 약어: NLRP3 = NOD와 유사한 수용체 계통 피린 도메인 포함 3; PINK1 = PTEN 유도 키나제 1; SGLT2 = 나트륨-포도당 공동수송체 2; MitoQ = 미토콘드리아 표적 유비퀴논; SIRT3 = 시르투인 3; AMPK = AMP 활성화 단백질 키나아제; DOI = 디지털 객체 식별자. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

계급	국가	문서	인용문	논문당 평균 인용 횟수	총 링크 강도
1	중국	775	23034	30	82
2	미국	235	16320	69	140
3	일본	80	3129	39	43
4	대한민국	47	1606	34	15
5	이탈리아	36	2185	61	21
6	독일	34	1512	44	39
7	인도	34	1279	38	11
8	호주	33	3246	98	35
9	스페인	32	1768	55	24
10	영국	28	1667	60	32

표 1: 논문 생산량 기준으로 순위를 매긴 상위 10개 국가/지역, 인용 횟수, 논문당 평균 인용 수, 총 링크 강도 포함. 이 보고서는 당뇨병성 신병증에 관한 미토콘드리아 연구에서 가장 생산적인 10개 국가/지역의 출판 결과, 인용 기반 지표, 협력 규모를 요약합니다. 약어: UK = 영국; USA = 미국 합중국.

계급	조직	문서	인용문	총 링크 강도	국가
1	센트 사우스 대학교	56	2999	20	중국
2	우한 대학교	35	934	3	중국
3	정저우대학교	30	1006	11	중국
4	상하이 교통대학교	30	963	26	중국
5	허베이 메디언 대학교	28	893	6	중국
6	남부 의대	27	732	19	중국
7	산둥대학교	25	792	16	중국
8	저장대학교	25	728	23	중국
9	베이징대학교 중의학	25	385	19	중국
10	난징 의과대학	22	638	17	중국

표 2: 출판물 출판량 기준 상위 10개 기관, WoSCC 총 인용 횟수, 총 링크 규모, 국가별 순위. 출판물 출판 결과별 주요 기관들을 인용 성과, 협력 강도, 소속 국가와 함께 제시합니다. 기관명은 간결한 표 표현을 위해 표준화된 약어 라벨로 제시되며, WoSCC 소속 기록의 해당 전체 기관명과 대조되었습니다. 약어: WoSCC = Web of Science 핵심 컬렉션; Univ = 대학교; 의학 = 의학.

계급	출처	문서	인용문	총 링크 강도	만약	JCR
1	약리학의 최전선(Frontiers in Pharmacology)	54	1379	338	4.8	질문 1
2	국제 분자 과학 저널	45	1885	253	4.9	질문 1
3	과학 보고서	29	1132	129	3.9	질문 1
4	미국 생리학 저널-신장 생리학	25	1078	196	3.4	질문 1
5	항산화제	21	1223	141	6.6	질문 1
6	생화학 및 생물물리학 연구 커뮤니케이션	21	766	155	2.2	질문 1
7	생의학 및 약물치료	21	581	96	7.5	질문 3
8	내분비학의 최전선(Frontiers in Endocrinology)	21	379	161	4.6	질문 1
9	세포 사멸과 질병	17	1268	104	9.6	질문 1
10	자유 라디칼 생물학 및 의학	17	1362	197	8.2	질문 1

표 3: 인용 횟수, 총 링크 강도, 임팩트 팩터, 저널 인용 보고서 4분위수 순 순위 상위 10개 저널 이 저널은 검색된 데이터셋 내 가장 생산적인 10개 학술지의 출판 특성, 인용 성과, 저널 영향력 지표를 요약합니다. 인용 횟수는 각 저널에 게재된 기록의 총 WoSCC 인용 횟수를 의미합니다. IF와 JCR 쿼타위수는 저널 인용 보고서에서 얻었습니다. 약어: IF = 임팩트 팩터; JCR = 학술지 인용 보고서; Q1 = 쿼타일 1; Q3 = 쿼타일 3; WoSCC = Web of Science 핵심 컬렉션.

계급	키워드	백작	키워드	중심성
1	당뇨병성 신병증	573	신장	0.35
2	산화 스트레스	449	중간세포	0.33
3	당뇨병성 신장 질환	292	경로	0.30
4	미토콘드리아 기능 장애	235	활성산소 종	0.27
5	활성화	197	NF-κB	0.25
6	부상	194	소포체 스트레스	0.22
7	신병증	189	급성 신장 손상	0.22
8	기능 장애	187	포도당	0.21
9	표현	152	미토콘드리아	0.19
10	세포자멸사	140	심혈관 질환	0.19

표 4: 빈도와 중심성에 따른 상위 10개 키워드. 가장 자주 등장하는 키워드와 가장 높은 중간성 중심성을 가진 키워드를 나열하며, 당뇨병성 신병증 미토콘드리아 연구의 주요 연구 주제와 영향력 있는 주제를 강조합니다. 약어: NF-κB = 핵 인자 카파 B.

토론

이 서지계량학 연구는 2016년부터 2025년까지 DN 미토콘드리아 연구의 글로벌 연구 환경과 주제별 진화를 체계적으로 개관합니다. 결과는 이 분야의 연구 활동이 지난 10년간, 특히 2021년 이후 증가했음을 보여줍니다. 이 기간 동안 연구 초점은 산화 스트레스와 미토콘드리아 기능 장애에서 미토콘드리아 품질 관리, 대사 적응, 조절된 세포 사멸, 소기관 상호작용, 그리고 번역 지향적 치료 탐구로 점차 확대되었습니다. 이러한 경향은 DN 내 미토콘드리아 연구가 미토콘드리아 손상의 기술적 특성화에서 보다 기전 중심적이고 통합적인 연구로 이동했음을 시사합니다.

국가/지역, 기관 간에 출판 결과와 인용 기반 가시성 사이에 뚜렷한 차이가 관찰되었으나, 이 패턴을 단순히 연구 양과 연구 질의 대조로 해석해서는 안 됩니다. 중국에서 출판물이 급증하는 것은 당뇨병과 만성 신장 질환에 대한 국가적 부담 증가, 생의학 연구에 대한 지속적인 투자, 대학원 교육 및 대학 기반 연구 플랫폼의 확장, 신장학 연구에서 공개 전사체 및 실험 데이터셋의 증가 등 여러 맥락적 요인과 관련이 있을 수 있습니다. 이러한 요인들이 폭넓고 빠르게 확장되는 연구 기반을 촉진했을 수 있습니다. 하지만 이 분야의 많은 중국어 논문은 비교적 최근에 나왔기 때문에 인용 기간이 짧고 논문당 평균 인용 수가 낮아질 수 있습니다. 반면, 미국, 호주, 이탈리아, 영국과 같은 국가들은 출판 수가 적음에도 불구하고 인용 기반 가시성이 더 높았는데, 이는 부분적으로 DKD, 미토콘드리아 생물학, 산화환원 생물학, 번역 신장학 분야의 오랜 학문적 계보를 반영할 수 있습니다. 이들 국가에서 인용된 연구들은 미토파지, 미토콘드리아 역학, 미토콘드리아 표적 중재 등 개념적 또는 방법론적으로 영향력 있는 주제와 자주 연관되어 있었습니다. 따라서 관찰된 지리적 패턴은 국가적 연구 우월성의 직접적인 증거보다는 연구 성숙도, 주제 위치, 출판 시기, 협업 구조, 지식 확산의 차이로 이해하는 것이 더 적합합니다. 기관 차원에서 Central South University는 검색 데이터셋에 표시된 기관 중 가장 생산적이고 인용이 많았으나, 협력 프로필은 주요 국제 협력 허브라기보다는 전국적으로 집중된 네트워크를 시사합니다. 비교하자면, 모나시 대학교, 하버드 의과대학, 미시간 대학교와 같은 기관들은 미토콘드리아 품질 관리, SIRT3 매개 항산화 보호 치료, 미토콘드리아 표적 전달, 미토콘드리아 역학 영상 관련 주제에서 인용 가시성을 보였습니다. 이 결과는 기관의 인용 가시성과 네트워크 역할이 출판량뿐만 아니라 기관이 국제적으로 연계되고 개념적으로 영향력 있거나 번역 지향적인 연구 분야에 참여하는지에 따라 달라진다는 점을 시사합니다. 따라서 국가 및 제도적 분석은 과학적 질을 순위별로 매기기보다는 지식의 분포와 확산을 지도화하는 것으로 해석되어야 합니다.

저널 및 저자 분석은 이 연구 분야가 출판 플랫폼과 기여자 네트워크 전반에 걸쳐 어떻게 조직되어 있는지를 추가로 보여줍니다. 저널 배포는 DN 내 미토콘드리아 연구가 본질적으로 신장학, 산화환원 생물학, 대사, 약리학, 세포사멸, 나노의학을 포함하는 학제간 연구임을 시사합니다. 리뷰 중심이거나 영향력 있는 저널의 높은 인용 수는 개념 통합과 연구 의제 형성에 중요한 역할을 반영할 수 있으며, 출판량이 많은 저널은 실험적·약리학적 증거를 축적하는 플랫폼 역할을 할 수 있습니다. 따라서 저널 수준에서 출판 수와 인용 횟수의 차이는 저널의 범위, 논문 유형, 독자, 그리고 출판된 주제의 성숙도와 관련하여 해석되어야 합니다. Kidney International, Redox Biology, Cell Death and Disease, Free Radical Biology and Medicine과 같은 저널들은 산화 스트레스, 미토콘드리아 기능 장애, 미토포지, 신장 손상에 대한 기전적 연구를 새로운 번역 질문과 연결하는 것으로 보입니다. 한편, 『Frontiers in Pharmacology and Antioxidants』는 미토콘드리아 생물학, 산화환원 조절, 약리학적 개입의 교차점이 점점 커지고 있음을 반영합니다. 저자 수준에서도 생산성과 인용 가시성이 완전히 겹치지 않았습니다. 출판 횟수가 많은 저자는 확장되는 연구 기반에 적극적으로 기여할 수 있으며, 적지만 인용이 많은 저자는 영향력 있는 개념 체계, 질병 모델, 또는 개입 관련 연구에 기여했을 수 있습니다. 예를 들어, 선 린은 높은 생산성과 인용 가시성을 보였고, 다네시 파르하드 R., 갈반 다니엘 L., 샤르마 쿠마르, 쿠퍼 마크 E.는 낮은 출판 수에도 불구하고 높은 인용 저자 중 하나로 이름을 올렸습니다. 이 패턴은 저자 수준의 서지계량 지표가 협업 네트워크, 출판 시기, 논문 유형, 주제 중심성에 의해 형성된다는 것을 시사합니다. 따라서 이러한 지표들은 개별 과학적 질이나 임상적 중요성을 직접 측정하는 것이 아니라 검색 데이터셋 내에서 가시성과 지적 연관성의 척도로 해석되어야 합니다.

키워드 및 참고문헌 분석은 이 분야의 지적 구조의 시간적 진화에 대한 통찰을 제공합니다. 초기 폭발 언급은 주로 산화 스트레스, 미토콘드리아 활성 산소 종, 미토콘드리아 기능 장애, 대사 스트레스와 관련되어 있었으며, 초기 서지측정 가시성이 주로 당뇨병 신장의 산화 및 대사 손상에 집중되었음을 시사합니다 ^8,27. 이후 참고문헌과 키워드 클러스터는 점차 자가포식, 미토포식, 미토콘드리아 생합성, 미토콘드리아 생합성, 미토콘드리아 항상성 유지에 관여하는 조절 경로 등 미토콘드리아 품질 관리 쪽으로 이동했습니다 ^9,28,29. 최근 시기 에는 버스트 참조와 공동 인용 클러스터가 점점 더 조절된 세포사멸, 소기관 상호작용, 개입 관련 주제, 인과추론 또는 오믹스 중심 접근법을 포함했으며, 대표적인 주제로는 철학 분석, NLRP3 인플라마좀, MAMs, SGLT2 억제제, MitoQ, 멘델 무작위화 관련 접근법 등이 포함된다 30,31,32,33,34^{,35, 36, 37}. 최근 기전 및 중재 관련 연구들도 이러한 활성 주제에 대응하는 예시를 제공하는데, 여기에는 HIF-1α/MIOX 축을 통한 메트포르민 매개 미토포지와 페로토시스 조절, P110 매개 Drp1 의존 미토콘드리아 핵분열 억제, 그리고 바오선통루오 공식 또는 다팔글리플로진 38,39,40,41에 의한 PINK1/파킨 관련 미토포지 조절 등이 포함됩니다. 이러한 변화는 이 분야가 미토콘드리아 손상 기술에서 미토콘드리아 품질 관리 네트워크, 조절된 세포사멸 경로, 소기관 상호작용, 개입 관련 주제, 인과적 또는 오믹스 중심 접근법 연구로 이동했음을 시사합니다. 이러한 패턴은 철학 검사, NLRP3 인플라마좀, MAMs, SGLT2 억제제, 미토큐(MitoQ), 멘델 무작위화 관련 접근법 등이 검색 문헌에서 점점 더 두드러진 주제로 부각되고 있음을 시사합니다.

하지만 알고리즘으로 생성된 키워드 클러스터 라벨의 해석은 주의가 필요합니다. 골격근 및 심혈관 질환과 같은 라벨은 핵심 당뇨병증 특이적 미토콘드리아 기전보다는 말초 또는 전신 당뇨병 관련 용어나 더 넓은 동반 질환 관련 맥락을 반영하는 것으로 보였습니다. 따라서 이 주변 표지들은 본 연구에서 주요 신흥 핫스팟으로 간주되지 않았습니다. 대신 핫스팟 해석은 주로 키워드 빈도, 버스트 용어, 타임라인 활동, 참조 공동 인용 패턴에서 나온 일치하는 증거에 기반했습니다. 따라서 철렙토시스, NLRP3 인플라마좀 활성화, MAM과 같은 기전 용어들은 별도의 미니 리뷰로 자세히 다루기보다는 키워드 및 공동 인용 패턴으로 식별되는 신흥 연구 분야로 논의됩니다. 향후 연구에서는 이러한 높은 문지학적 가시성을 가진 주제들이 임상 샘플에서의 실험적 검증, 단세포 분석, 공간 전사체학, 전향적 번역 연구를 통해 인간 DKD에서 재현 가능한 생물학적 메커니즘과 일치하는지 규명해야 합니다. HDAC9 관련 미토콘드리아 기능 장애 및 노화 관련 염증과 같은 계산적으로 식별된 표적도 치료 표적으로 해석되기 전에 기능적 검증이 필요합니다⁴². 본 연구가 확립된 서지계량학 틀을 사용하므로, 그 기여는 주로 DN 내 미토콘드리아 연구의 최신 주제 중심 종합으로 이해되어야 하며, 방법론적 혁신으로서기보다는 의미가 있습니다.

이러한 발견은 향후 연구의 여러 우선순위를 시사합니다. 첫째, 미토포지, 미토콘드리아 역학, 페로토토시스, MAM, 인플라마좀 활성화 등이 문헌에서 점점 더 뚜렷해지고 있지만, 인간 당뇨병 신장 조직에서의 증거는 여전히 제한적입니다. 최근의 많은 기전적 또는 계산적 예시는 여전히 실험 모델이나 생물정보학 분석에 주로 기반하고 있으며, 여기에는 미토포지와 페로토토시스, Drp1 의존적 미토콘드리아 핵분열, PINK1/파킨 매개 미토포지, HDAC9 관련 미토콘드리아 기능 장애 등이 포함됩니다. 38,39,40,41,42. 따라서 이 발견들은 인간 샘플과 신장 세포 유형에 특이적인 맥락에서 추가적인 검증이 필요합니다. 둘째, 미토콘드리아 표적 중재 및 대사 관련 접근법(미토큐, SGLT2 억제제, 항산화제, 소기관 표적 또는 경로 지향 전략 등)은 특히 생체이용률, 신장 표적 효율, 장기 안전성, 임상 효능 측면에서 보다 엄격한 번역 평가가 필요합니다 30,31,32,33,34,35^{, 36, 37}. 향후 인간 당뇨병성 신장 조직, 단세포 또는 공간 기술, 다중 오믹스 분석, 전향적 번역 설계를 통합하는 연구들은 당뇨병성 신병증에서 어떤 미토콘드리아 관련 경로가 재현 가능하고 임상적으로 관련성이 있는지 규명하는 데 도움이 될 수 있습니다.

몇 가지 한계점을 인정해야 합니다. 먼저, 모든 기록을 WoSCC에서 회수했습니다. 이 데이터베이스는 표준화된 인용 메타데이터를 제공하며 서지 측정 연구에 널리 사용되지만, 선택적 범위로 인해 다른 데이터베이스, 지역 저널, 비영어 출처, 또는 최근에 업데이트된 기록에만 색인된 출판물은 제외되었을 수 있습니다. MeSH에서 유래한 용어와 수동 선별 검사가 검색 전략을 개선하기 위해 사용되었지만, 관련 연구의 불완전한 검색을 완전히 피할 수는 없습니다. 둘째, 본 연구에서 인용 기반 지표는 조정되지 않은 기술적 측정이었다. 인용 횟수는 출판 연도, 인용 창, 저널 가시성, 논문 유형, 데이터베이스 커버리지, 자기 인용, 분야별 인용 관행에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 따라서 고인용된 논문은 연구 품질, 독창성, 방법론적 엄밀성 또는 임상적 관련성을 직접적으로 입증하는 증거보다는 검색 데이터셋 내에서 인용 가시성이나 지식 확산이 더 넓은 것으로 해석되어야 합니다. 또한, 그림 1에 제시된 WoSCC 데이터셋 수준 인용 시간 카운트는 데이터 검색 시점인 2026년 4월 30일의 정적인 스냅샷 을 나타냅니다; 이 인용 횟수는 동적이며, 동일한 분석이 나중에 수행될 경우 다를 수 있습니다. 더 중요한 것은, 그림 1의 상승 인용 곡선이 출판 연도, 누적 노출 시간, 포함된 기록들 간의 인용 창 차이에 의해 영향을 받는다는 점입니다. 따라서 이러한 추세는 연구 영향력, 과학적 질, 방법론적 엄밀성, 임상 관련성의 해마다 직접적인 증가로 해석되어서는 안 됩니다. 따라서 인용 관련 결과는 고정된 절대값이 아니라 회고적 스냅샷으로 해석되어야 합니다. 셋째, 키워드 및 네트워크 분석은 데이터 처리와 매개변수 설정에 민감합니다. 동의어와 약어는 수동으로 조화되었지만, 비표준화된 저자 키워드와 알고리즘으로 생성된 클러스터 라벨은 여전히 모호성을 초래할 수 있습니다. 또한, g-index 기준, Pathfinder 가지치기, VOSviewer 임계값 등 임계값 선택 및 가지치기 알고리즘은 약하거나 주변적인 링크를 줄이고, 명백한 클러스터링 구조, 노드 연결성, 협업 패턴에 영향을 줄 수 있습니다. 구체적으로, 참조 공존 인용 네트워크의 비교적 높은 모듈성 Q 값 0.867과 가중 평균 실루엣 값 0.9587은 부분적으로 Pathfinder 가지치기의 영향을 반영할 수 있습니다; 따라서 해당 클러스터는 주로 주제 집중을 식별하는 데 사용되었으며, 연구 주제들이 서로 완전히 독립적이라는 증거로 해석되어서는 안 됩니다. 따라서 생성된 네트워크는 현장 내 모든 관계를 완벽하게 표현하는 것이 아니라 검색된 데이터셋의 분석적 단순화로 간주되어야 합니다. 마지막으로, 2016년부터 2025년까지의 시간대는 최근 발전을 강조하지만, 이전 기초 연구를 과소평가할 수 있으며, 검색 이후 색인된 신진 출판물을 완전히 반영하지 못할 수 있습니다. 향후 여러 데이터베이스, 더 넓은 언어 범위 및 문서 유형, 최신 검색 날짜, 네트워크 매개변수의 민감도 분석을 포함한 서지계량 연구가 이 분야에 대한 보다 포괄적인 시각을 제공할 수 있을 것입니다.

지난 10년간 DN 분야의 미토콘드리아 연구는 산화 스트레스에 대한 기술적 탐구에서 품질 관리 메커니즘, 대사 적응, 인과-추론 방법론을 포함하는 복잡한 다차원 분야로 발전해 왔습니다. 중국이 총 출판량에서 선두였지만, 인용 가시성은 국가, 기관, 연구 주제에 따라 차이가 있었습니다. 페렙토시스, MAMs, 멘델 무작위화, 다중 오믹스 접근법의 등장은 검색 데이터셋에서 활발한 연구 방향을 나타냅니다. 이러한 서지 측정 패턴은 향후 실험 및 임상 연구가 특정 신장 세포 유형, 질환 단계 및 치료 맥락에서 어떤 미토콘드리아 관련 경로가 재현 가능한지 명확히 할 수 있음을 시사합니다.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
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