基于bdPubMed的糖尿病肾病文献计量分析

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随着信息化的不断发展，图书馆在为科研人员提供知识化、深层次服务过程中可使用的科研分析工具越来越多。PubMed在医药领域具有权威性，但仅支持对检索结果的简单筛选，缺乏系统归类和分析功能；其检索结果默认按时间排序，缺少相关度排序方式等，给检索和筛选文献带来一定困难，特别是检索命中的结果较多时问题尤为突出。

由于PubMed提供了应用程序接口服务，允许外部开发人员利用其资源开发检索分析工具。近几年已有30多种基于PubMed数据源的检索工具应运而生，一定程度上弥补了PubMed的不足[1]，包括德国的GoPubMed、中国的bdPubMed、美国的Anne O'Tate和PubFocus，以及欧洲的CiteXplore等。笔者通过bdPubMed检索平台为用户提供了深层次的糖尿病肾病课题咨询服务。

1 检索对象与工具

糖尿病肾病(diabetic nephropathy，DN)是糖尿病最严重的并发症，表现为肾小球高滤过、滤出清蛋白、肾小球基底膜增厚、系膜细胞增生及细胞外基质增多，导致肾小管及间质的纤维化，最终引起肾脏功能衰竭。近年来全球患病人数不断增长，已成为导致终末期肾脏病的主要原因之一。DN发病机制涉及多种因素，目前已知的有高血糖状态、血流动力学改变、肾素-血管紧张素Ⅱ-醛固酮系统激活、炎症信号通路等，但具体发病机制仍未阐明[2]。

bdPubMed检索平台是2012年华中科技大学同济医学院与济南泉方科技有限公司合作开发的本地化数据库产品。其检索结果与PubMed一致，但在检索结果界面增加了知识演进图谱、指纹共词分析、高影响论文分析、高被引论文分析等功能。这些功能模块可实现类似Bicomb系统提取高频主题词、SPSS软件分析研究现状和热点等[3]，并可实现如文献可视化分析软件Vosviewer、Ucinet[4]及CiteSpace软件绘制的学科分布的科学知识图谱等[5]。该平台从文献检索到数据分析实现了一站式，不需要反复导入数据和使用多个数据分析软件。

2 检索结果与分析

登录bdPubMed，以“Diabetic Nephropathies”为主题词进行检索，检索不作任何限定，检索时间为2014年11月23日，共检出19 502条文献，检索结果界面见图1。

图1 本地PubMed检索结果界面

2.1 主题分析

点击检索结果界面右侧的“知识图谱”，可见各研究方向(主题词)在不同年份的文献量。系统默认推荐20个主题词，也可以点击“更多主题词”以了解更多主题词信息。根据研究领域的不同，将“更多主题词”分为多个大类。关于此检索主题，系统推荐的第一个类是“Amino Acids，Peptides，and Proteins”(氨基酸，肽类和蛋白质)。

统计数据表明，目前研究较多的是Hemoglobin A，Glycosylated(糖基化血红蛋白A)；Glycosylation End Products，Advanced(晚期糖基化终末产物)，Cholesterol，HDL(高密度脂蛋白胆固醇)，及Serum Albumin(血清白蛋白)，C-Reactive Protein(C反应蛋白)等。这些主题词都是关于DN发病机制方面的研究，尤其与炎症相关，是目前DN研究的重点领域之一。

近年研究表明，炎症通路在DN的发病和进展中发挥着关键作用，DN被看作是一种由代谢紊乱引起的炎症性疾病[6]。其中C反应蛋白(C-Reactive Protein，CRP)在1930年由Tillet和Francis发现，目前在临床中应用相当广泛，是重要的炎症检测指标[7]。通过bdPubMed可了解C反应蛋白在DN中的研究情况(图2)。

从图2可看出，关于C反应蛋白最早的一篇文献为国际著名医疗机构丹麦Steno糖尿病研究中心的Myrup B等1996年发表于Thrombosis research的文献，该刊影响因子为3.13。2000年又有2篇相关文献发表，其中一篇发表于Journal of theAmerican Society of Nephrology，该刊影响因子为8.99。此后关于此方向的研究逐渐增多。如果想进一步了解有关C反应蛋白的高影响因子(impact factor，IF)论文或者高被引(times of cited，TC)论文，可在bdPubMed的检索结果界面(图1)点击“高IF论文”和“高TC论文”按钮。

图2 C反应蛋白在DN中的研究情况

2.2 高影响论文

从“高IF论文”分析中可看出，影响因子最高的一篇文献为2000年发表于Journal of the American Society of Nephrology，该刊影响因子为9.466。“高TC论文”分析显示，DN领域中C反应蛋白在谷歌学术中被引次数较高的文献是发表于American Journal of Kidney Diseases，目前该文在谷歌学术中被引用261次(表1)。

表1 谷歌学术中DN领域中C反应蛋白被引次数较高的文献

这5篇文献是该领域内经典的、不可不看的文献。而了解目前有哪些药物用于DN的治疗，可使用知识演进图谱中的“设置”功能。在知识图谱的“设置”界面，勾选“副主题词过滤”中的“therapeutic use”，然后点击“确定”就可看到读者需要了解的相关药物。分析结果显示，目前治疗DN的药物主要为Angiotensin-Converting Enzyme Inhibitors(血管紧张素转换酶抑制剂，ACEI)，Antihypertensive Agents(抗高血压药)，Insulin(胰岛素)，Angiotensin II Type 1 Receptor Blockers(血管紧张素Ⅱ1型受体拮抗剂，ARB)，Immunosuppressive Agents(免疫抑制剂)以及Hypoglycemic Agents(降糖药)等。具体的药物有Losartan(洛沙坦)，Captopril(卡托普利)，Enalapril(依那普利)等。

从发文量来看，1965年就有了关于Insulin的报道，截至目前发文量为508篇；1987年出现了第一篇关于ACEI的文献，截至目前发文量为1 014篇；2002年出现了第一篇关于ARB的文献，截至目前发文量为333篇；从时间上来看，Insulin一直受到关注，而ACEI发文量在2005年大幅下降之时，正是在ARB发文量大幅增长之时。

有学者特别指出：“KDIGO指南以及ADA指南均建议对于高血压合并蛋白尿患者给予ARB/ACEI治疗，一种不能耐受给予另一种治疗。ACEI或ARB虽然均属于RAS阻断剂，但作用机制不尽完全相同，这些机制上的差异或许对临床心脑肾治疗终点有不同的影响。目前越来越多的学者开始重视这些差异带来的长远不同的临床结局”[8]。

2.3 指纹共词分析

作为一种新药(相对于ACEI)，ARB可能有一些独特之处。如果需进一步了解ARB治疗DN的文献，可在检索结果界面中点击“指纹共词”。“指纹共词”是指两个关键词或者主题词共同出现在一组文献中的篇数，并将随时间的演进路径显示出来的一种方法。

点击“指纹共词”后，可看到系统推荐的64组两两共词，点击“更多主题词”来选择我们需要分析的具体的主题词Angiotensin II Type 1 Receptor Blockers与Diabetic Nephropathies(图3)。

图3 ARB与DN的共词分析

从图3可看出，ARB与DN同时出现在一篇文献中的时间最早为2002年，截至2014年11月共同出现在11篇文献中(表2)。

表2 2014年ARB与DN共同出现的11篇文献

11篇文献中有5篇均来源于The New England Journal of Medicine(新英格兰医学杂志)。其中有文献指出，ACEI和ARB联合治疗可能会导致DN患者急性肾损伤和高钾血症[9]。中南大学药学院的刘良裕也指出，仅仅是简单地控制高血糖、高血压、高血脂以及限制蛋白的摄入等基础治疗已经不足以控制DN的发生和发展，包括ACEI和ARB类药物在治疗晚期DN方面也并无优势，而且ACEI和ARB类药物对DN损伤的直接保护作用尚不明确，长期应用这两类药物还可能出现程度不等的血肌酐升高现象，有引起肾功能不全的风险[10]。因此，针对DN的发病机制研发新药是另一个研究热点。

3 结论

糖尿病肾病是一个较大的研究领域。DN的发生、发展涉及多种发病机制的参与，各个机制所起到的作用众说纷纭，发病机制尚不明确。[11]，这是目前DN研究的热点之一。ACEI和ARB是目前国际公认的防治DN的一线药物，但长期应用有引起肾功能不全的风险。因此针对DN病理过程的药物开发将是DN研究的另一个热点，如针对炎症反应研发的吡哆胺等。2014年，Alicic RZ等发现，吡哆胺(Pyridoxamine)能够通过抑制人糖基化终末产物(AGEs)的形成，清除ROS和自由基，从而能够有效地帮助糖尿病患者抑制或预防中度肾疾病的进展[12]。这是针对炎症反应研发的新药，目前还未在临床中大规模应用。

4 结语

针对我馆用户需求，笔者通过bdPubMed平台进行检索、分析，确定糖尿病肾病研究方向。总体上讲，该平台使用方便、操作简单，是图书馆学科馆员的得力助手。但也存在一些问题，如不能分析CNKI等中文文献，论文被引次数来自于谷歌学术而不是权威的Web of Science，而且不能导入Web of Science的数据。这为数据分析的准确性带来不利影响。该平台与SPSS等专业分析软件相比较，没有SPSS软件中的回归分析、曲线估计、多重响应等[13]功能。

期望该平台在今后发展中，会更加专业，功能更加强大，更好地为用户提供针对性、知识化、个性化的深层次服务。