基于CiteSpace可視化分析中醫藥防治高尿酸血癥的研究熱點和趨勢

劉夢文, 沈 靜, 吐爾遜阿依·達吾提, 肖 輝

(新疆醫科大學公共衛生學院, 烏魯木齊 830017)

高尿酸血癥是由于嘌呤代謝異常引起血尿酸水平升高的代謝性疾病,我國高尿酸血癥的患病率呈現出“高流行、年輕化”的趨勢[1]。據《2021年中國高尿酸及痛風趨勢白皮書》預測,到2030年,我國高尿酸血癥的患病人數預計達到2.39億,成為繼糖尿病之后的第二大代謝性疾病。高尿酸血癥不僅與痛風、尿酸鹽腎病和腎結石的發生密切相關[2],同時也是導致糖尿病、心血管疾病、慢性腎臟病和腦卒中等疾病的獨立危險因素[3],亦是過早死亡的重要預測指標[4]。

目前,西藥降尿酸盡管起效快,但副作用顯著。與此相反,中醫藥因其天然和低毒性的特點[5],在高尿酸血癥的預防和治療方面應用日益廣泛[6]。但對中醫藥治療高尿酸血癥的研究現狀和發展趨勢的宏觀分析相對不足。CiteSpace軟件,作為一個專業的文獻計量和可視化工具,它通過知識圖譜的可視化手段,能夠直觀地呈現領域內的全面信息[7-9]。本研究利用CiteSpace軟件,對中醫藥防治高尿酸血癥的文獻進行分析,以系統地梳理中醫藥防治高尿酸血癥的研究熱點以及未來趨勢,以期為中醫藥防治高尿酸血癥提供參考。

1 資料和方法

1.1 數據來源和檢索策略中文文獻通過中國知網、維普以及萬方三大數據庫進行檢索,設定檢索策略:主題=(高尿酸OR高血尿酸OR高尿酸血癥OR高血尿酸癥OR無癥狀高尿酸血癥OR血尿酸OR尿酸) AND (中藥OR中醫OR中醫藥OR中國醫藥OR中醫中藥OR中西醫結合OR傳統醫藥OR中華醫藥),語種限定為中文,檢索庫限定為核心期刊的醫藥衛生領域(北京大學中文核心/中國科技核心期刊/中國核心期刊遴選數據庫)。本研究將檢索主題詞和同義關鍵詞進行人工合并,使統計更清晰規范,例如檢索主題詞“中藥”、“中醫”、“中醫藥”等歸屬于中醫藥領域,以“中醫藥”表達。英文文獻來源于Web of Science核心合集數據庫,設定檢索策略:[TS=(traditional chinese medicine OR chinese medicine OR traditional chinese and western medicine OR chinese herbs)] AND [TS=(hyperuric acid OR hyperuricemia OR asymptomatic hyperuricemia OR blood uric acid OR uric acid)],語種限定為英文,文獻類型選擇Article和Review。檢索時間范圍為2000年1月1日至2022年10月30日。

1.2 分析方法中文文獻以NoteExpress格式導出并進行去重和人工篩選,再以refworks-CiteSpace格式轉換導入到CiteSpace 6.1.R3軟件中進行圖譜繪制。英文文獻以純文本格式導出,以記錄內容中的“全記錄與引用的參考文獻”為待處理的源數據。參數設置:時間跨度從2000年到2022年;時區以1年為分割;修剪方式選擇尋徑路徑(pathfinder)和修剪切片網絡(pruning sliced networks),其余設置使用系統默認值。

2 結果

2.1 文獻年發文量分析中文文獻共檢索出2 738篇,英文文獻共檢索出252篇,經人工篩選剔除信息缺失、重復下載及與主題無關的文獻后,最終分別納入1 756篇和139篇。中醫藥在防治高尿酸血癥領域的文獻年發文量整體呈現出上升的趨勢。相對于中文文獻,該領域英文文獻的年發文量總體較少,自2014年開始出現緩慢上升的趨勢,見圖1。

2.2 作者合作網絡分析在中文文獻中,發文量≥10篇的主要作者包括:高建東(18篇)、張冰(15篇)、林志健(12篇)、孫維峰(12篇)以及何立群(10篇),其中高建東團隊是發文量最多的研究團隊。在作者合作共現網絡分析中發現,以小型團隊合作為主要模式,特別是在同一機構內,如北京中醫藥大學的張冰、林志健、王雨和劉曉青等組成的團隊,展現出了緊密的合作關系,見圖2A。在英文文獻中,南京大學生命科學學院的孔令東(KONG Lingdong)的發文量最高,達到7篇,且其合作作者眾多,見圖2B。

注: A, 中文文獻; B, 英文文獻。

2.3 機構合作網絡分析在中文文獻中,共有478家機構參與發文。其中,發文數量超過10篇的機構有16家,主要集中在中醫藥大學及其附屬醫院,以北京中醫藥大學(38篇)和天津中醫藥大學(28篇)為代表性研究力量。通過機構合作網絡分析發現,上海中醫藥大學和天津中醫藥大學均與多家機構建立了合作關系,而這些已建立合作關系的機構,其發文量普遍較高,顯示出較強的研究活躍度和合作效果,見圖3A。

注: A, 中文文獻; B, 英文文獻。

在英文文獻中,共有170家研究機構參與合作發文,其中發文量超過5篇的機構有南京大學(9篇)、浙江中醫藥大學(7篇)、江西中醫藥大學(7篇)、中國藥科大學(6篇)、中國科學院(6篇)以及北京中醫藥大學(6篇)。通過機構合作網絡分析發現,北京中醫藥大學在建立合作關系方面表現最為活躍,其外部合作機構包括華北理工大學、中國中醫科學院、北京化工大學和河南省人民醫院等,見圖3B。

2.4 關鍵詞分析

2.4.1 共現 在中文文獻中,共有16個關鍵詞的頻次≥15。除檢索主題詞外,高頻且中心性≥0.2的關鍵詞包括痛風、尿酸代謝、臨床研究、實驗研究、關節炎、研究進展、腎功能、別嘌呤醇,見表1。中文文獻的共現關鍵詞分析顯示,在中醫藥防治高尿酸血癥領域,研究不僅關注尿酸代謝,還涉及尿酸性腎病、痛風性關節炎、糖尿病等相關疾病,其中針對痛風性關節炎采取的治療措施主要是中醫外治方案,包括外敷、刺絡放血和針刺療法等,以緩解疼痛和降低血尿酸水平;涉及治法:清熱利濕、活血化瘀、清熱解毒等;涉及藥物:別嘌呤醇、秋水仙堿(常作為隨機對照研究的對照組或者聯合用藥)、土茯苓、威草膠囊、四妙丸等;涉及研究方法:主要是臨床研究和實驗研究兩大類,見圖4。

表1 中文文獻高頻共現關鍵詞(頻次≥15)

圖4 中文文獻共現關鍵詞分析

在英文文獻中,共有12個關鍵詞的頻次≥10。這些高頻關鍵詞主要圍繞中藥及其提取物的降尿酸功效和機制等研究,除去用于檢索的主題詞外,涉及關鍵詞痛風、黃嘌呤氧化酶、提取、別嘌呤醇、疾病、表達、炎癥、氧化應激等,見表2。

表2 英文文獻高頻共現關鍵詞(頻次≥10)

2.4.2 聚類 在中文文獻的關鍵詞聚類圖譜中,模塊化Q值為0.909 6(>0.3),平均輪廓值為0.976 4(>0.7),表明該聚類結果有效、可信。為進一步深入分析,列出主要關鍵詞的聚類明細情況,見表3。研究主要形成了18個聚類,其中引文關鍵詞多集中在2009年至2012年。在研究內容上,聚類#3和#9主要涉及研究方法;聚類#4聚焦于評估中醫藥降尿酸功效的藥效指標;聚類#7和#12主要涉及中醫藥作用機制的研究,包括基于代謝組學尋找潛在中醫證型標志物以及中醫藥有效性評價、藥效物質基礎發現和作用機制等。聚類#10和#17的平均發表年份靠前,結合聚類明細分析,發現研究前沿聚焦于利用數據挖掘和網絡藥理學、分子對接等技術闡釋名醫經驗和核心處方的作用機制。其他聚類存在交互疊錯,涉及中醫藥對高尿酸血癥及其并發癥的治療措施,其中聚類#1、#2、#14、#15重點關注對痛風性關節炎的治療措施。

表3 中文文獻主要關鍵詞聚類明細

2.4.3 突現 關鍵詞突現是指在較短時間內某一關鍵詞的文獻引用頻次顯著增加,通常標志著某一研究領域的新興主題,并可能成為后續研究的熱點。在圖5中展示的中、英文文獻關鍵詞突現的前10位數據,清晰地揭示了研究熱點的轉移趨勢。自2016年起,該領域的學者開始關注中醫藥在應用過程中的“安全性”,特別是在單獨使用或與常用臨床西藥(如“非布司他”)聯合應用時對肝臟和腎臟功能的影響。特別是腎臟,作為尿酸排泄的關鍵器官,其尿酸轉運蛋白表達等相關指標在療效評估中扮演著重要角色。目前,作用機制的研究主要聚焦在“炎性因子”和“氧化應激”兩個方面,與高頻共現關鍵詞分析結果一致。

圖5 關鍵詞突現分析(A-中文文獻,B-英文文獻)

2.5 共被引文獻分析在英文文獻中,兩篇共被引用次數最多的經典文獻均聚焦于中醫藥治療高尿酸血癥及痛風中常用的四妙丸類方劑:胡慶華的研究探討了四妙丸水提液對高尿酸血癥模型小鼠尿酸排泄和腎功能的影響,以及其對腎臟有機離子轉運體的調控作用[10];劉亞飛通過系統回顧和薈萃分析,研究了四妙湯在治療痛風性關節炎方面的作用,尤其是其抗炎和降尿酸的效果[11]。共被引文獻得到8個聚類,Q值為0.907 6,各聚類的S值均超過0.7,表明這些聚類具有高度的可信度和同質性。聚類#0、#5和#7的研究時間跨度一直持續到現在,其中聚類#0和#7中的被引文獻信息表明,中藥可以通過調節促炎因子和腸道微生物群,以降低血尿酸水平并減輕痛風相關癥狀和體征,提示從腸道菌群角度揭示中醫藥對高尿酸血癥的調控機制是當前的研究熱點和趨勢,見表4。

表4 共被引文獻主要聚類明細

3 討論

本研究結果顯示,自2019年起,中醫藥防治高尿酸血癥領域的研究熱度有了明顯增加,表明越來越多的研究人員開始關注這一領域。這一現象不僅體現了中醫藥研究的活躍趨勢,也反映了中醫藥在國內外地位和影響力的顯著提升。發文機構方面,北京中醫藥大學和天津中醫藥大學在本領域發表的文章數量最多,并建立了廣泛的合作關系。然而,多數機構間缺乏學術合作交流。為了促進該領域的更好發展,建議未來應開展更多高質量和大規模的學術合作。研究團隊方面,高建東、張冰、林志健、孫維峰、孔令東等人的研究團隊在本領域做出了重要貢獻,合作關系多集中在機構內部或科研機構與附屬醫院之間。如北京中醫藥大學張冰、林志健、王雨、劉曉青組成的團隊,各成員發文量均較高,主要涉及菊苣降尿酸的藥效和作用機制研究[12-13],但不同團隊間合作相對較少,通常是不同的研究重點,如高建東團隊和孫維峰團隊,前者主要關注中藥對高尿酸血癥腎臟損傷的改善[14-15],后者主要結合臨床與基礎實驗探尋中藥發揮降尿酸效應的機制[16-17]。

關鍵詞是文獻研究的主題和核心內容的體現。本研究結果顯示,通過基于關鍵詞共現的分析,痛風作為高尿酸血癥相關疾病之一,是研究頻次最高的病癥。依據中醫的辨證論治原則,痛風初期多表現為濕熱蘊結證,相關的治療方法主要是清熱利濕,常用四妙丸加減法進行治療。此外,針對痛風性關節炎等疾病,采用外敷、刺絡放血等外治法同樣顯示出良好的療效。在關鍵詞共現基礎上進行聚類,并結合聚類的突現、時間線以及共被引文獻分析,可以發現當前仍然處于研究前沿的方向包括:高尿酸血癥及其相關疾病的防治研究(如痛風、尿酸性腎病等)、中醫藥經典方劑及其功效成分的研究(如四妙丸、二丁顆粒、五苓散等)、作用機制的研究(涉及氧化應激、炎癥因子、腎臟尿酸轉運蛋白、黃嘌呤氧化酶、腸道菌群等),以及新思路和新方法的探索(如代謝組學、網絡藥理學、數據挖掘、分子對接等)。

目前,腸道菌群已被確認為高尿酸血癥治療的新靶點[18-20],多項研究報道腸道菌群在中藥防治高尿酸血癥作用機制中發揮著中介橋梁的作用[21-22]。然而,目前大部分關于腸道菌群與高尿酸血癥的研究仍停留在相關性層面,缺乏對菌群代謝紊亂與疾病發展的因果關系及其與信號通路交互作用的確證性研究。建議未來通過綜合運用多組學等相關技術,以代謝信號傳遞為主線,深入探索中醫藥防治高尿酸血癥的“遠程靶標”及其信號傳遞機制,為中西醫結合的臨床診療和藥物研發開辟新方向。中醫藥在治療慢性、多基因復雜性疾病方面具有獨特的臨床治療優勢,其“多組分-多靶點-多通路”的作用特性與網絡藥理學的核心理念高度契合[23-24]。目前,“中藥網絡藥理學”已成為該領域的新研究范式[25],能夠從系統層面和分子水平深入探索中藥及其活性成分的治療效果和網絡靶點[26],有助于揭示中藥復方的科學內涵,推動中醫藥從經驗醫學向循證醫學體系的轉變。

相較于傳統綜述,利用CiteSpace軟件構建科學知識圖譜能夠更系統、高效和直觀地提取及挖掘關鍵信息。然而,本研究也存在一些局限性:(1)由于中醫藥防治高尿酸血癥領域的文獻數據量龐大,本研究考慮到文獻的質量和時效性,僅對2000年至今的核心期刊來源文獻進行了可視化分析。因此,對該領域發展全貌的描述可能存在一定的不足。(2)CiteSpace軟件作為一種基于算法的工具,其聚類名稱并不能完全涵蓋該聚類下的所有主題內容。

綜上,在過去十年中,中醫藥防治高尿酸血癥的研究領域顯示出較高的活躍度。然而,作者及機構間的相互合作程度并不高,未來有必要加強合作與交流。該領域的主要研究內容涵蓋經典方劑的臨床研究、實驗研究、功效成分分析以及作用機理的探究。當前的研究前沿趨勢主要集中在兩個方面:(1)利用數據挖掘和網絡藥理學、分子對接等技術闡釋名醫經驗和核心處方的作用機制。(2)從腸道菌群角度揭示中醫藥對高尿酸血癥的調控機制。目前,腸道菌群在高尿酸血癥的發病機理和中藥干預中的關鍵作用已得到越來越多的科學證據支持。然而,這些研究主要基于動物模型進行,考慮到人類與實驗動物在尿酸代謝上的差異,可在未來進一步結合臨床研究,以深入闡明腸道菌群在中醫藥防治高尿酸血癥中的信號傳遞機制。