Artykuł metodologiczny
Ten protokół wykorzystuje choroby międzypłucne i nadciśnienie płucne jako przykłady i integruje bibliometrię z bioinformatyką, aby systematycznie i wstępnie zbadać ich trendy badań, punkty gorące, kluczowe cele i powiązane ścieżki. Ten protokół można powtórzyć, aby analizować dowolne pary chorób poprzez modyfikację poleceń.
Choroba międzypęcherzowa płuc (ILD) i nadciśnienie płucne (PH) często współwystępują jako choroby współistniejące, prowadząc do złych wyników klinicznych i ograniczonych opcji terapeutycznych. Identyfikowanie ważnych hotspotów badań i ujawnienie kluczowych celów współistnienia chorób jest niezbędne dla poprawy zarządzania chorobą i opracowania nowych strategii terapeutycznych. Niniejszy protokół pobiera odpowiednie publikacje z baz danych Web of Science Core Collection i Scopus, oraz używa CiteSpace i VOSviewer do mapowania hotspotów badań i rozwijających się trendów. Następnie, nakładające się genetyczne cele związane z oboma chorobami są identyfikowane z bazy danych GeneCards. Sieci interakcji białko-białko są konstruowane za pomocą STRING w celu zidentyfikowania genów hub, a analizę wzbogacenia ścieżek KEGG przeprowadza się za pomocą języka R, aby wyjaśnić kluczowe ścieżki sygnałowe. Wyniki pokazują, że bibliometrja identyfikuje trajektorię rozwoju tego międzydyscyplinarnego pola z makro perspektywy; analiza bioinformatyczna ujawnia FN1, IL6 i TNF jako potencjalne kluczowe cele współistnienia chorób; a analiza wzbogacenia KEGG wskazuje, że ścieżki związane z odpornością, skupione na PI3K-Akt i MAPK, są głęboko zaangażowane w patogenezę współistnienia chorób. Integrując te dwa podejścia, niniejszy protokół systematycznie opisuje trajektorię rozwoju i hotspoty badań w dziedzinie współistnienia chorób ILD-PH, jednocześnie wstępnie przesiewając potencjalne cele i ścieżki współistnienia chorób. Zapewnia kierunek i bazę obliczeniową dla przyszłych badań eksperymentalnych i weryfikacji klinicznej. Ta zintegrowana struktura oferuje powtarzalną metodologię stosowną do badań innych złożonych współistnienia chorób.
Choroba międzymiąższowa płuc (ILD) odnosi się do grupy rozsianych chorób płuc charakteryzujących się patologicznie zapaleniem i fibrozą międzymiąższa płucnego. W trakcie postępu choroby, jest ona często powikłana wieloma chorobami współistniejącymi, wśród których nadciśnienie płucne (PH) jest jednym z powszechnych schorzeń, które znacząco wpływają na rokowanie1,2. Dane epidemiologiczne wskazują, że częstość występowania PH u pacjentów z ILD różni się w zależności od podtypu i stadium choroby, waha się od 13% do 86%3,4,5. Ta choroba współistniejąca nie tylko znacząco obniża jakość życia pacjentów i zwiększa ryzyko ich śmiertelności, ale również pogarsza obciążenie społeczno-ekonomiczne i opieki zdrowotnej6,7. W przeciwieństwie do nadciśnienia tętnic płucnych, patogeneza nadciśnienia płucnego związanego z chorobą międzymiąższową płuc jest bardziej złożona, obejmującą wiele procesów patologicznych, takich jak hipoksyczna wazokonstrikcja płucna, remodelowanie naczyń związane z czynnikami pro-fibrotycznymi i zapalnymi oraz osadzaniem macierzy zewnątrzkomórkowej8,9,10. Obecnie strategie diagnostyczne i terapeutyczne dla tej choroby współistniejącej są stosunkowo ograniczone, a specyficzne leki docelowych są niedostępne. Podstawowe mechanizmy molekularne, kluczowe szlaki sygnałowe i wczesne biomarkery wciąż wymagają systematycznego wyjaśnienia11,12.
Jako obiektywne narzędzie do wykrywania punktów skupienia badań i trajektorii ewolucyjnych, bibliometria zyskała szerokie zastosowanie w ostatnich latach13,14. Analiza bioinformatyczna identyfikuje kluczowe cele i podstawowe szlaki, integrując wcześniej odkryte cele związane z chorobą15. W przypadku badań nad chorobami współistniejącymi, integracja makroskopowych punktów gorących z informacjami na poziomie ścieżek i docelowych molekularnych pogłębia zrozumienie mechanizmów chorób współistniejących i zapewnia predykcje obliczeniowe oraz wskazówki dotyczące kierunku dla kolejnych badań eksperymentalnych. Jednakże badania nad chorobą międzymiąższową płuc i nadciśnieniem płucnym nadal brakuje systematycznej zintegrowanej analizy łączącej makroskopowe mapowanie wiedzy z mikroskopowymi sieciami molekularnymi. W związku z tym, w niniejszym badaniu wykorzystano kolekcję baz danych Web of Science Core Collection (WoSCC) i Scopus, aby kompleksowo określić trajektorię rozwoju i punkty gorące badań nad chorobami współistniejącymi ILD-PH za pomocą metod bibliometrycznych. W tym samym czasie, narzędzia bioinformatyczne zostały zastosowane do identyfikacji genów rdzeniowych i potencjalnych ścieżek molekularnych związanych z chorobami współistniejącymi, zapewniając kandydatską podstawę molekularną i kierunek projektowania eksperymentów dla kolejnych badań eksperymentalnych i docelowych eksploracji.
Badanie wykorzystało publicznie dostępne bazy danych wtórnych, w tym GeneCards, STRING i KEGG. Zgodnie z artykułem 32 Rozporządzenia w sprawie zasobów genetycznych człowieka w Chinach, bazy te nie obejmują bezpośredniego zbierania zasobów genetycznych w Chinach; dlatego nie była wymagana zgoda etyczna ani zgoda na udział w badaniu. Szczegółowe informacje o wersji oprogramowania i platform użytych w tej sekcji są dostępne w Tabeli Materiałów.
1. Zbieranie i organizacja literatury
2. Analiza rocznej tendencji wyników publikacji
3. Analiza wyników publikacji krajowych/regionalnych i międzynarodowej współpracy
Data retrieval and screening
W sumie 2400 zapisów zostało zebranych z bazy Scopus, podczas gdy 696 zidentyfikowano w bazie WoSCC. Po połączeniu dwóch zestawów danych i usunięciu 533 duplikatów, łącznie 2563 unikalne publikacje zostały włączone do dalszej analizy bibliometrycznej (Rysunek 1).
Trendy rocznej liczby publikacji
Roczna liczba publikacji w dziedzinie chorób międzypęcherzowych płuc i nadciśnienia płucnego w latach 2016-2025 jest przedstawiona na Rysunku 2. Przez dziesięć lat liczba publikacji wykazywała wahania tendencji wzrostowej. Pozostawała ona stosunkowo stabilna przez pierwsze cztery lata, a następnie nastąpił szybki wzrost w latach 2020-2022 i 2023-2025, osiągając dwa szczyty odpowiednio w 2022 i 2025 roku. Ogólnie rzecz biorąc, liczba publikacji wzrosła z 142 w 2016 roku do 402 w 2025 roku, co oznacza prawie trzykrotny wzrost (Rysunek 2).
Wyniki publikacji krajowych i międzynarodowa współpraca
W sumie 20 krajów spełniło próg co najmniej 40 publikacji i zostało włączonych do analizy sieci współpracy krajowej. Stany Zjednoczone prowadziły zarówno pod względem liczby publikacji, jak i częstotliwości cytowań, z 823 publikacjami i 21 943 cytowaniami. Drugie miejsce zajęła Włochy z 271 publikacjami (7 037 cytowań), za nimi Francja (237 publikacji, 8 172 cytowań), Zjednoczone Królestwo (231 publikacji, 9 764 cytowań) i Japonia (205 publikacji, 3 221 cytowań). Chiny zajęły szóste miejsce z 185 publikacjami i 2 978 cytowaniami, podczas gdy Niemcy zajęły 7. miejsce z 184 publikacjami i 7 932 cytowaniami (Rysunek 3A, Tabela 1).
Jeśli chodzi o międzynarodową współpracę, wskaźniki siły łącza całkowitego wykazały, że Stany Zjednoczone (siłę łącza całkowitego = 523), Włochy (448), Zjednoczone Królestwo (447), Niemcy (443) i Francja (405) wykazywały najbliższe relacje współpracy (Rysunek 3B). Analiza sieci współpracy wykryła trzy główne klastry. Pierwszy klaster składał się z 10 krajów europejskich, w tym Belgii, Francji, Niemiec, Grecji, Włoch, Holandii, Polski, Hiszpanii, Szwajcarii i Turcji, tworząc silnie powiązaną sieć badań europejskich. Drugi klaster obejmował dziewięć krajów, w tym Australię, Brazylię, Kanadę, Chiny, Indie, Japonię, Koreę Południową, Zjednoczone Królestwo i Stany Zjednoczone. Ten klaster był zorientowany na Stany Zjednoczone, integrując główne siły badawcze z Azji, Ameryki i Oceanii, prezentując wzorzec kolaboracji transregionalnej. Trzeci klaster obejmował tylko Austrię, co sugeruje stosunkowo niezależny wzorzec współpracy (Rysunek 3C).
Wyniki publikacji w czasopismach i analiza cytowań
Wśród czasopism publikujących w tej dziedzinie, Journal of Clinical Medicine (54 dokumenty), Pulmonary Circulation (53 dokumenty) i Clinical Rheumatology (51 dokumenty) zajmowały najwyższe miejsce pod względem objętości publikacji, podczas gdy Chest (IF = 8.6, Q1) i Frontiers in Immunology (IF = 5.9, Q1) miały najwyższe wskaźniki wpływu wśród dziesięciu wiodących czasopism pod względem produktywności (Rysunek 4A). Jeśli chodzi o wpływ cytowań, European Respiratory Journal (1885 cytowań), Journal of Heart and Lung Transplantation (1817 cytowań) i European Respiratory Review (1600 cytowań) okazały się być najbardziej wpływowymi czasopismami (Rysunek 4B). Sieć współwystępowania czasopism ujawniła wysoki stopień skupienia wśród czasopism medycyny układu oddechowego, reumatologii i transplantologii, a w zarządzaniu współistnieniem ILD i PH wymagana jest wielodyscyplinarna współpraca (Rysunek 4C).
Wyniki publikacji autorów i sieci współpracy
Wśród najbardziej produktywnych autorów, Nathan, Steven D ze Stanów Zjednoczonych prowadził z 45 publikacjami, za nim znajdował się klaster francuskich autorów, w tym Launay, David (27), Cottin, Vincent (27) i Humbert, Marc (26), co podkreśla, że Francja jest kluczowymi wkładczyniami w tę dziedzinę (Rysunek 5A, Tabela 2). Jeśli chodzi o wpływ cytowań, Nathan, Steven D również prowadził z 2446 cytowaniami, podczas gdy Humbert, Marc (1675), Cottin, Vincent (1347) i Shlobin, Oksana A (1153) wykazały znaczny wpływ, a Stany Zjednoczone i Francja dominowały na liście wysoce cytowanych autorów (Rysunek 5B). Sieć współpracy autorów wykryła łącznie sześć klastrów. Ogólnie rzecz biorąc, wzorzec współpracy był przeważ
To study przedstawia pierwszą zintegrowaną aplikację bibliometrii i bioinformatyki w celu zbadania współwystępowania ILD i PH. Systematycznie przegląda rozwój, strukturę wiedzy i najnowsze trendy w tej dziedzinie przez ostatnią dekadę, a także identyfikuje kluczowe geny i kluczowe szlaki sygnałowe leżące u podstaw tego stanu współwystępowania na poziomie molekularnym. Z perspektywy makrotrendów liczba publikacji w tej dziedzinie wzrosła z 142 w 2016 roku do 402 w 2025 roku, co oznacza prawie trzykrotny wzrost, odzwierciedlając utrzymujący się wzrost uwagi akademickiej na współwystępowanie ILD-PH. Znaczące wzrosty zaobserwowano w dwóch okresach: 2020–2022 i 2023–2025. Punkt zwrotny wzrostu wokół 2020 roku zbiegł się z pandemią COVID-19; jest możliwe, że pandemia pośrednio stymulowała wzrost liczby badań związanych z tym tematem poprzez wywoływanie lub zaostrzanie ILD i PH. Szczyt w latach 2022-2023 można przypisać zwiększonej eksploracji, walidacji i wstępnej klinicznej aplikacji metod leczenia PH-ILD29,30,31. Ten ostatni wzrost można częściowo wyjaśnić rozwojem nowych terapii ukierunkowanych oraz zastosowaniem sztucznej inteligencji w diagnostyce32,33,34.
Jeśli chodzi o wkłady narodowe i współpracę międzynarodową, Stany Zjednoczone wyprzedzały inne kraje z 823 publikacjami i 21 943 cytowaniami. Jego centralna pozycja znajduje odzwierciedlenie nie tylko w objętości wyników, ale także w znacznie wyższej łącznej sile łączy w międzynarodowej sieci współpracy w porównaniu z innymi krajami, tworząc rozległą sieć współpracy. Kraje europejskie, w tym Włochy, Francja i Zjednoczone Królestwo, wyprzedzały je nieznacznie, tworząc wysoce powiązany klaster badań o ścisłych więziach współpracy. Wśród krajów azjatyckich, Japonia i Chiny zajęły piąte i szóste miejsce pod względem liczby publikacji, ale ich wskaźnik cytowań na publikację jest nadal znacznie niższy niż w krajach europejskich, takich jak Niemcy i Francja, co wskazuje, że ich wpływ akademicki w tej dziedzinie wymaga dalszego ulepszenia. Jeśli chodzi o dystrybucję czasopism, wysoko impactowe czasopisma, takie jak European Respiratory Journal i Journal of Heart and Lung Transplantation, publikują najbardziej wpływowe wyniki w tej dziedzinie, podczas gdy wyspecjalizowane czasopisma, takie jak Journal of Clinical Medicine i Pulmonary Circulation, przyczyniają się do większości wyników publikacji. Ten wzorzec dystrybucji pokazuje, że badania w tej dziedzinie są głównie publikowane w specjalistycznych czasopismach dotyczących chorób układu oddechowego, ale również obejmują współpracę multidyscyplinarną. Na poziomie autorów, amerykański uczony Nathan, Steven D. zajął pierwsze miejsce zarówno pod względem liczby publikacji, jak i cytowań, co czyni go najbardziej wpływowym rdzennym badaczem w tej dziedzinie. Francuscy uczeni Launay, David, Cottin, Vincent i Humbert, Marc utworzyli drugą co do wielkości grupę badawczą skoncentrowaną we Francji. Ta dystrybucja jest bardzo zgodna z dominacją Stanów Zjednoczonych i Francji obserwowaną w analizie krajów i czasopism, co potwierdza wiodącą rolę tych dwóch narodów w badaniach nad współwystępowaniem ILD-PH.
Integracja bibliometrii i bioinformatyki w tym protokole oferuje dwuwarstwową ramę analityczną, która wykracza poza każdą z metod stosowanych osobno. Bibliometria rejestruje trendy badań na makropoziomie, sieci współpracy i ewoluujące punkty gorączki w literaturze, zapewniając widok z wysokości ptaka nad dziedziną. Bioinformatyka z kolei wydobywa dane molekularne z publicznych baz danych, aby zidentyfikować kandydatów na geny, interakcje białkowe i wzbogacone szlaki. Łącząc te dwie warstwy, to podejście pozwala badaczom ocenić, czy dany molekularny cel lub szlak jest zgodny z nowo powstałymi zainteresowaniami klinicznymi, dzięki czemu generowane są hipotezy, które są zarówno wspierane przez literaturę, jak i mechanicznie wiarygodne. Ta synergia jest szczególnie cenna dla złożonych przypadłości jak ILD-PH, gdzie integracja międzydyscyplinarna jest często niedostateczna.
Jeśli chodzi o ewolucyjną trajektorię tematów badawczych, analizy współwystępowania i wykrywania wybuchów słów kluczowych i referencji ukazują ścieżkę rozwojową w tej dziedzinie: od zrozumienia mechanizmów choroby, poprzez zbadanie norm diagnostycznych i terapeutycznych, aż do zarządzania precyzyjnego i oceny rokowania. W latach 2016–2020 pojawienie się wybuchowych słów kluczowych takich jak „patofizjologia”, „pojemność dyfuzyjna płuc” i „tomografia” odzwierciedlało podstawowe badania nad mechanizmami patologicznymi ILD-PH oraz metodami oceny funkcji płuc i obrazowania. Od 2018 do 2022 roku wybuchowe słowa kluczowe, takie jak „diagnostyka różnicowa”, „wytyczne praktyczne” i „steroid”, wskazywały, że standaryzowane diagnostyczne i terapeutyczne wytyczne sta
Autorzy nie zgłaszają żadnych konfliktów interesów w niniejszej pracy.
Autorzy z dużym uznaniem zwracają się z podziękowaniem za wsparcie finansowe ze strony Krajowego Głównego Projektu ds. Nietopikowych Chorób Przewlekłych – Nauka i Technologia (2024ZD0522300, 2024ZD0522301) oraz Funduszu Badań Centralnego Instytutu Non‑profitowego Chińskiej Akademii Nauk Medycznych (2022‑ZHCH330‑01).
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| Bibliometric Online Analysis Platform | K-Synth Srl (Bibliometric) | https://bibliometric.com | Platform do analizy online; moduł: Relacje krajowe; generuje diagram szarpnięć współpracy krajowej; dostęp 10 marca 2026 |
| CiteSpace | Drexel University | 6.4.R1 | Analiza bibliometryczna; przekroje czasowe: 2016–2025; typy węzłów: słowa kluczowe, odniesienia; przycinanie: Pathfinder + Pruning sliced networks |
| clusterProfiler (pakiet R) | Guangchuang Yu et al. | 4.13.2 | Analiza wzbogacenia KEGG; progi: p < 0.05, q < 0.2 |
| Cytoscape | Cytoscape Consortium | 3.10.3 | Wizualizacja i analiza sieci; wtyczka: CytoHubba; algorytm: centralność stopnia; używany do identyfikacji genów centralnych |
| GeneCards | Weizmann Institute of Science | https://www.genecards.org | Baza danych informacji o genach; wersja bazy danych 5.22; dostęp 12 marca 2026; kryterium filtrowania: Punktacja istotności ≥ 1 |
| Journal Citation Reports (JCR) | Clarivate Analytics | https://jcr.clarivate.com | Indeks wpływu czasopisma i odczytywanie kwartyli; dostęp 9 marca 2026 |
| KEGG | Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes | https://www.kegg.jp | Baza danych ścieżek; dostęp za pośrednictwem API clusterProfiler 13 marca 2026; gatunki: hsa |
| MeSH Database | National Library of Medicine (NLM) | https://meshb.nlm.nih.gov | Baza danych zapytań terminów MeSH; dostęp 9 marca 2026; używane do konstruowania strategii wyszukiwania |
| Microsoft Excel | Microsoft Corporation | 16.88 (Microsoft 365) | Statystyki danych i tworzenie wykresów; używane do liczenia publikacji, deduplikacji, rysowania wykresów |
| org.Hs.eg.db (pakiet R) | Bioconductor Core Team | 3.20.0 | Baza danych adnotacji genomu ludzkiego; używane do konwersji ID genów |
| R | R Core Team | 4.4.2 | Środowisko obliczeniowe i do rysowania; data uruchomienia: 13 marca 2026 |
| Scimago Graphica | Scimago Lab | 2 | Narzędzie do wizualizacji; układ: projekcja mapy; krzywizna krawędzi: 0,5; mapowanie kolorów: według klastra |
| Scopus | Elsevier | https://www.scopus.com | Baza danych do odczytywania literatury; edycja Elsevier Scopus 2026 complete; data odczytu: 9 marca 2026 |
| STRING | EMBL | 12.0 / https://cn.string-db.org | Baza danych interakcji białko-białko; dostęp 12 marca 2026; próg wyniku interakcji: 0.7 (wysokiej pewności); typ sieci: fizyczna + funkcjonalna |
| VOSviewer | Leiden University | 1.6.20 | Analiza bibliometryczna; współautorstwo jako typ analizy; metoda normalizacji: siła asocjacji |
| Web of Science Core Collection | Clarivate Analytics | https://www.webofscience.com | Baza danych do odczytywania literatury; obejmuje podbazy danych SCIE i SSCI; data odczytu: 9 marca 2026 |
Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE
Poproś o pozwolenie