基于CiteSpace的國內外精準醫學研究熱點與前沿分析

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精準醫學(precision medicine)，又稱精準醫療，是以個性化醫療(personalized medicine)為基礎，隨著基因組測序技術的快速進步和生物信息與大數據科學的交叉應用而發展起來的新型醫學概念與醫療模式。其本質是通過研究基因組學、蛋白組學等組學信息和臨床醫學前沿技術[1]，對大樣本人群與特定疾病類型進行生物標記物的分析與鑒定、驗證與應用，從而精確找到疾病的原因和治療的靶點，并對一種疾病不同狀態和過程進行精確亞分類，最終實現對疾病和特定患者個性化精準治療的目的，提高疾病診治與預防的效益[1]。

美國醫學界在2011年首次提出“精準醫學”的概念。2015年1月20日，奧巴馬在美國國情咨文中提出“精準醫學計劃”。美國提倡的“精準醫學”概念，是基于“人類發現改變某些基因可以導致某種疾病發生的機制。因此如果人們改變該基因，就可以預防這種疾病的發生或對其進行治療”[2]。

2015年2月，我國19位專家組成了國家精準醫療戰略專家委員會[3]。2015年3月11日，我國科技部召開國家首次精準醫學戰略專家會議，對我國精準醫學的發展制定戰略性計劃[1]。

科學知識可視化圖譜是在信息技術的推動下，發展起來的一種新型計量學工具。本文利用CiteSpace，以中國期刊全文數據庫(CNKI)和Web of Science(WOS)中收錄的精準醫學相關文獻數據作為研究樣本，分析國內外精準醫學領域研究熱點和前沿。

1 材料與方法

國內研究數據源于CNKI，包括期刊文獻、會議論文、碩博士論文、特色期刊文獻。采用檢索式：主題=(精準醫療 OR 精準醫學 OR 個體化醫療 OR 個性化醫療)，檢索起始時間不受限定，檢索截止時間2016年10月17日，檢索到1 648篇文獻，去重及刪除會議通知等不相關文獻后，共1 618篇。國際研究數據來源于WOS，采用檢索式：主題: (“precision medicine”) OR 主題: (“individual medicine”) OR 主題: (“personalized medicine”)，數據庫選擇SCI-EXPANDED，文獻類型不限定，檢索起始時間不受限定，截止時間為2016年10月17日，共得到8 869篇文獻，去重后得到8 869篇文獻。

CiteSpace軟件主要用于探測和分析學科研究前沿隨時間的變化趨勢以及研究前沿與其知識基礎之間的關系，并可以發現不同研究前沿之間的內部聯系，可以根據“年輪”大小和顏色的區別展示分析內容，一個“年輪”代表一個節點。“年輪”環內的顏色代表關鍵詞在不同年代出現，并從冷色到暖色逐漸變化；年輪的厚度與關鍵詞出現的頻次成正比，年輪越厚，表明該關鍵詞出現的頻次越多；節點間的連線代表節點與節點間的共現關系，連線越粗，表明節點間關系越緊密，它們同時出現在同一篇文獻中的可能性越大；連線的顏色代表兩個節點同時出現在同一篇文章中的最早年份[4]。

CiteSpace 信息可視化軟件既可以繪制直觀的科學知識圖譜，也可以通過后臺運行數據處理得到詳細的數據信息。在關鍵詞共現網絡知識圖譜的基礎上通過導出匯總表得到有關精準醫學研究文獻的關鍵詞頻次和突現值(Burst term)等指標數據。

利用CiteSpaceII提供的詞頻探測技術，通過考察詞頻的時間分布，將其中頻次變化率高的詞(Burst term)從大量的主題詞中探測出來，依靠詞頻的變動趨勢，而不僅僅是頻次的高低，來確定前沿領域和發展趨勢[5]。突現的關鍵詞可在可視化圖譜中通過紅色進行標注，代表關鍵詞的爆發性。一般認為，突現率高的關鍵詞就可以代表精準醫學前沿領域。

2 結果與分析

2.1 研究文獻的時間分布

從CNKI年度發文量看，國內精準醫學研究起步于1992年。在1992-2009年間，國內學者在此領域發文量很少；2010年起國內學者對精準醫學的研究興趣逐漸增強，僅2015年收錄文獻量就是2014年的5.43倍。盡管數據庫中還未收錄2016全年文獻，但現收錄文獻數量已超過2015年收錄量，到2016年10月17日，發表的文獻就占國內精準醫學全部文獻的19.96%。

從WOS年度發文量來看，國際精準醫學的研究起步于1985年，較國內起步早。在1985-2005年間，發文量很少。2006年以來，國際上精準醫學的研究逐漸增加，且呈較快增長趨勢，其增長速度大于國內。

2.2 國內外研究熱點

2.2.1 國內精準醫學領域研究熱點與前沿

對CNKI的數據進行共被引分析，時區選擇1992-2016年，時間跨度1年, 閾值選擇Top 50。運行軟件后共得到節點633個，連線646條，通過修剪得到國內精準醫學領域關鍵詞共現圖，國內及國際精準醫學領域年度發文量如圖1所示。

圖1 國內精準醫學關鍵詞共現圖

突現率高的關鍵詞可以代表精準醫學前沿領域。通過CiteSpace對這類詞進行截取，得到國內精準醫學領域高Burst值表(見圖2)。

圖2 國內精準醫學高Burst值表

2.2.2 國際精準醫學研究熱點

對WOS下載的數據進行共被引分析，時區選擇1985-2016年, 時間跨度為1年，閾值選擇Top50，節點類型選擇Keyword，得到出現頻次較高的熱點詞匯列表(表1)。

從表1可以看出，personalized medicine頻次最高，其次是Cancer、breast-cancer。利用CiteSpace對WOS的數據進行Keyword值的Burst分析，共得到52個Burst值在3.53以上的關鍵詞。代表國際精準醫學前沿的前10個高Burst值關鍵字見圖3。

表1 國際精準醫學高頻詞表

圖3 國際精準醫學高Burst值關鍵詞

3 討論

本文借助CiteSpace軟件，對CNKI和WOS上“精準醫學”的相關文獻進行了國內外精準醫學領域研究熱點與前沿的文獻計量分析，為研究人員開展精準醫學研究提供了一定參考。從精準醫學文獻年度發文量來看，從2010年開始，國內學者對精準醫學的研究興趣逐漸增強，國際精準醫學領域文獻的增長速度快于國內精準醫學領域文獻增長速度。結合時區視圖可知，國內外學者對精準醫學研究具有較大的傳承性，而不僅僅在部分時區內對該方向進行研究，研究具有延續性。

從精準醫學Keywords共現圖來看，國內“個體化醫療”節點圓心為綠色，表明其最早出現在文獻中是綠色所代表的年代，即2002年。由年輪旁邊的放射性線可知，其連線較密集，與多數關鍵詞年輪均存在連線，說明其與較多其它關鍵詞共同出現在同一文獻。國際關鍵詞共現圖譜中“personalized medicine”的節點最大，首次出現于2000年文獻中，此后學者對其進行不間斷研究。關于個體化醫療，王廣基等[6]在綜述國內中醫藥領域代謝組學研究進展的基礎上，對其應用前景和存在問題進行了扼要評析。關于personalized medicine，美國醫學遺傳學和基因組學院(ACMG)Green, Robert C等[7]發表了有關臨床外顯子分析和基因組測序中的偶然發現一文。

國內高頻關鍵詞的分析顯示，精準醫學研究的主要目標是從基因層面對腫瘤進行研究，實現對個體的精準醫療。國際精準醫學對腫瘤關注度較高，我國學者在后續研究中要注重這些方面的研究。本文的可視化分析還表明，“精準醫學”“precision medicine”從2015年開始與其他關鍵詞共現在同一文獻中。2015年1月，美國總統奧巴馬在國情咨文中提出“精準醫學計劃”，以生物醫學研究成果為基礎，以腫瘤、糖尿病、囊性纖維化等疾病治療為目標，開展針對個體的“精準醫學”。國內對美國“精準醫學計劃”解讀與探討的相關論文均獲得較高引用[8-9]；國際Collins, Varmus[10]關于精準醫學新倡議一文，具有437次高被引數。近期側重癌癥研究，而長期目標旨在生成適用于整個健康和疾病范疇內的知識。

結合國內、國際精準醫學高頻詞表、高Burst值表可知，國內基因組學、基因測序、基因突變、藥物基因組學、個性化醫療，國際pharmacogenomics、pharmacogenetics、precision medicine既是熱點又是前沿。

藥物基因組學是國內、國際共同的研究前沿。國內許力,王升啟[11]藥物基因組學的發展及其在個體化用藥中的應用一文的被引數達33次。Anderson[12]關于基因型指導與標準患者華法林劑量的隨機試驗一文，被引405次。同時，中外研究人員對個性化醫療、基因方面投入精力較大。精準醫療熱點圖與精準醫學本質相一致，即通過基因組、蛋白質組等組學技術和醫學前沿技術，對大樣本人群與特定疾病類型進行生物標記物的分析與鑒定、驗證與應用，從而精確尋找到疾病的原因和治療的靶點，并對一種疾病的不同狀態和過程進行精確分類，最終實現對疾病和特定患者個性化精準治療的目的，提高疾病診治與預防的效益。