基于文獻計量分析川芎有效成分藥理作用研究

李 丹 李彥文 王俊文 李志勇 李志剛 侯金才

(1 京津冀聯創藥物研究(北京)有限公司,北京,100083; 2 中國中醫科學院中醫藥信息所,北京,100700; 3 中央民族大學中國少數民族傳統醫學研究院,北京,100081)

基于文獻計量分析川芎有效成分藥理作用研究

李 丹1李彥文2王俊文2李志勇3李志剛1侯金才1

(1 京津冀聯創藥物研究(北京)有限公司,北京,100083; 2 中國中醫科學院中醫藥信息所,北京,100700; 3 中央民族大學中國少數民族傳統醫學研究院,北京,100081)

目的:從文獻計量學的角度分析近10年川芎有效成分(川芎嗪、藁本內酯、阿魏酸)藥理作用的研究狀況。方法:采用文獻計量學方法對2005—2015年CNKI和PubMed數據庫中收錄的川芎嗪、藁本內酯、阿魏酸藥理方面的文獻進行分析,并分別應用書目共現分析系統軟件(Bicomb 2.0)及社會網絡分析軟件(UCIENT 6.0)對文獻資料進行多維分析和可視化處理。結果:共檢出有效文獻432篇,以川芎嗪的研究較多。川芎嗪文獻頻次超過4次的關鍵詞20個,阿魏酸文獻頻次超過2次的關鍵詞17個,對這些高頻關鍵詞進行共詞分析,得到川芎嗪和阿魏酸的研究熱點。結論:川芎嗪的研究主要集中在缺血再灌注損傷、細胞凋亡等領域,阿魏酸的藥理作用研究以阿爾茨海默病、細胞凋亡、氧化應激等為主。

川芎嗪;藁本內酯;阿魏酸;研究熱點;文獻計量學

中藥川芎為傘形科植物川芎LigusticumchuanxiongHort.的根莖,始載于《神農本草經》。性溫,味辛,具有活血行氣、祛風止痛的功效。主治胸痹心痛、胸脅刺痛、跌撲腫痛、月經不調、經閉痛經、癥瘕腹痛、頭痛、風濕痹痛等疾病。臨床主要用于治療心腦血管、呼吸、泌尿系統及婦科方面的疾病。在《中華人民共和國藥典》(2010年版)中,有151個成方制劑中含川芎,占所收載1 640個中成藥總數的9.21%[1]。研究表明[2-4]川芎中主要有效成分為揮發油、生物堿、有機酸,相應成分中主要組成部分依次為藁本內酯、川芎嗪、阿魏酸。其中,川芎嗪、阿魏酸在微血管擴張、血黏稠度降低、調節血小板功能等方面有著良好的作用。筆者通過查閱國內外近10年來的文獻,對川芎有效成分及其藥理作用分子機制文獻進行計量分析和熱點研究分析,揭示相關文獻分布特點和研究現狀,以期為指導臨床合理用藥和創新藥物研發提供理論和文獻依據。

1 資料與方法

1.1 文獻來源 檢索中國知網(CNKI)和PubMed數據庫,有關川芎有效成分藥理作用的中英文文獻。

1.2 檢索策略 中英文檢索策略分別為:(主題:川芎OR川芎嗪OR藁本內酯OR阿魏酸)AND(主題:藥理OR機制),精確匹配;(Ligustrazine[Title/Abstract]OR Ligustilide[Title/Abstract]OR FERULIC ACID[Title/Abstract])AND(“Pharmacological Mechanisms of Action”[MeSH Terms]OR “Molecular Mechanisms of Pharmacological Action”[MeSH Terms]。檢索發表時間為2005年1月至2015年9月。

1.3 納入標準 文獻內容包括川芎嗪、藁本內酯和阿魏酸的藥理作用機制研究、藥理效應研究等。

1.4 排除標準 排除重復發表的文獻(重復發表的文獻納入最新發表文獻);排除化學研究、臨床應用、保健科普、新聞、專利、綜述、文摘等類文獻。

1.5 數據的規范與數據庫的建立

1.5.1 數據庫的建立 按納入排除標準篩選后,最終得到432篇符合標準的文獻。建立“川芎有效成分藥理文獻數據庫”,利用Excel工作表對納入的文獻進行有效信息的提取及錄入,提取字段包括:題名、作者、作者單位、發表時間、期刊、關鍵詞、中英文摘要等。

1.5.2 數據庫的規范 根據需要在進行數據分析之前,將所采集的信息進行規范化處理,消除噪聲數據。

1.6 數據分析 利用書目信息共現分析系統(Bibliographic Item Co-Occurrence Matrix Builder,BICOMB)作為數據處理工具,對檢索獲得的上述信息中的“關鍵詞”字段信息進行抽取,數據拆分和數據清洗。在此基礎上進行頻次統計排序,提取主要關鍵詞,兩兩統計它們在同一篇論文中出現的次數。如果2個主要關鍵詞在眾多的文章當中同時出現的頻率高,說明它們之間的關系密切。實現高頻關鍵詞的共現矩陣[5-7]。采用UCIENT軟件對高頻關鍵詞的共現矩陣進行可視化分析。UCIENT軟件生成的可視化圖直觀地體現了各個高頻關鍵詞之間的共被引強度,不同形狀和顏色的點代表高頻關鍵詞,連線代表它們之間存在的共被引關系,各個高頻關鍵詞周圍的連線越多代表其中心度越強,而連線越粗代表該連線的2個高頻關鍵詞共被引的次數越多,表明其研究的領域越相近[8-9]。

2 結果

本研究參照英國著名文獻學家布拉德福“文獻離散律”方法,對川芎主要有效成分川芎嗪、藁本內酯、阿魏酸等相關藥理作用及作用機制國內外文獻進行歸納分析。分別對其年代、期刊來源、研究熱點等方面進行統計分析,達到定量描述。

2.1 年代分布 2005—2015年間關于川芎嗪、藁本內酯、阿魏酸共發表相關文獻432篇,具體檢索結果見表1，其年代分布如表2所示,2005—2012年川芎有效成分的藥理作用及作用機制相關文獻2006年數量最多,2008年后文獻數量急劇下降。其中以川芎嗪的研究文獻最多,其次是阿魏酸。

表1 川芎有效成分藥理作用及作用機制文獻發表情況

表2 川芎有效成分藥理作用及作用機制文獻年代分布情況

2.2 期刊分布 2005—2015年間關于川芎嗪的文獻分布在191種中外文期刊上,中文期刊162種,外文期刊29種。其中載文量較多的中文期刊是《中國中西醫結合急救雜志》(12篇),《數理醫藥學雜志》(10篇),《中國臨床康復》(10篇),《時珍國醫國藥》《中草藥》與《中華實用中西醫雜志》均為7篇;英文期刊載文量均不高,僅《Planta Med》、《Life Sci》和《Clin Exp Pharmacol Physiol》3種雜志各收錄2篇文章。2005—2015年間關于藁本內酯的文獻分布在16種中外文期刊上,中文期刊9種,外文期刊7種。其中載文量較多的中文期刊是《四川大學學報·醫學版》與《藥學學報》,均為2篇。2005—2015年間關于阿魏酸的文獻分布在83種中外文期刊上,中文期刊44種,外文期刊39種。其中載文量較多的中文期刊是《藥學學報》與《中國中藥雜志》(3篇),《中國結合醫學雜志·英文版》《中國藥理學通報》《中國醫院藥學雜志》《中國中西醫結合皮膚性病學雜志》《中藥材》均為2篇。載文量較多的英文期刊是《J Med Food》(4篇),《J Agric Food Chem》(3篇),《Biosci Biotechnol Biochem》《Eur J Pharmacol》《Food Chem Toxicol》《Fundam Clin Pharmacol》《J Nutr Biochem》《Life Sci》《Toxicol In Vitro》《Toxicology》均為2篇。

2.3 機構分布 2005—2015年研究川芎嗪藥理活性的文獻涉及149所機構,其中韓國1所,阿曼1所,臺灣6所,澳門1所,國內研究機構以西安交通大學、華中科技大學同濟醫學院、中南大學、咸寧學院醫學院、武漢大學、新鄉醫學院、重慶醫科大學為主。2005—2015年研究藁本內酯藥理活性的文獻涉及11所機構,其中美國1所,香港1所,國內研究機構以四川大學為主。2005—2015年研究阿魏酸藥理活性的文獻涉及70所機構,其中印度8所,韓國6所,日本4所,意大利2所,美國1所,澳大利亞1所,巴西1所,泰國1所,臺灣5所,國內研究機構以暨南大學、南京醫科大學為主。

2.4 研究熱點分析

2.4.1 川芎嗪研究熱點分析

2.4.1.1 高頻主要關鍵詞及其頻次、百分比 提取出川芎嗪相關文獻關鍵詞共537個,本文以出現頻率≥4次的關鍵詞為高頻主要關鍵詞,共產生20個高頻主要關鍵詞,累計共占所有關鍵詞的36.738 9%。見表3。

表3 川芎嗪高頻主要關鍵詞

由于每篇文章擁有多個關鍵詞,相同或相關主題的文章的關鍵詞可能形成交集,就可以得到關鍵詞共現。以下統計出關鍵詞標簽兩兩之間共同出現在不同文章中的概率,形成一個20×20的關鍵詞共現矩陣。

2.4.1.2 文獻高頻關鍵詞共現矩陣的可視化分析 使用Ucinet 6.0中的Netdraw工具繪制關鍵詞之間的共現關系網絡,使用Centrality Measures進行排列,對結點大小進行賦值,詞頻較高的結點相對較大。

對2005—2015年間關于川芎嗪的藥理作用文獻高頻關鍵詞的共現矩陣進行可視化分析結果顯示,除川芎嗪、大鼠外,缺血再灌注損傷、細胞凋亡等詞是出現頻率較高的關鍵詞,處于網絡的中心位置,中介中心性較大,是網絡中重要的節點,圍繞著這些節點形成了以血管緊張素Ⅱ、基因表達、MDA、細胞增殖等研究熱點的結構主體,它們之間緊密關聯。

表4 川芎嗪高頻關鍵詞共現矩陣

圖1 川芎嗪高頻關鍵詞關系網絡

2.4.2 藁本內酯研究熱點分析 提取出藁本內酯中文文獻關鍵詞共37個,本文以出現頻率≥2次的關鍵詞為高頻主要關鍵詞,共產生7個高頻主要關鍵詞,累計共占所有關鍵詞的43.396 2%。見表5。

表5 藁本內酯高頻主要關鍵詞

2.4.3 阿魏酸研究熱點分析

2.4.3.1 高頻主要關鍵詞及其頻次、百分比 提取出阿魏酸中文文獻關鍵詞共154個,本文以出現頻率≥2次的關鍵詞為高頻主要關鍵詞,共產生17個高頻主要關鍵詞,累計共占所有關鍵詞的37.1560%。見表6。

表6 阿魏酸高頻主要關鍵詞

由于每篇文章擁有多個關鍵詞,相同或相關主題的文章的關鍵詞可能形成交集,就可以得到關鍵詞共現。以下統計出關鍵詞標簽兩兩之間共同出現在不同文章中的概率,形成一個17×17的關鍵詞共現矩陣。將這些主要關鍵詞應用BICOMB生成17×17的關鍵詞共現矩陣。見表7。

表7 阿魏酸高頻關鍵詞共現矩陣

2.4.3.2 文獻高頻關鍵詞共現矩陣的可視化分析 使用Ucinet 6.0中的Netdraw工具繪制關鍵詞之間的共現關系網絡,使用Centrality Measures進行排列,對結點大小進行賦值,詞頻較高的結點相對較大。

圖2 阿魏酸高頻關鍵詞關系網絡

對2005年至2015年間關于阿魏酸的藥理作用文獻高頻關鍵詞的共現矩陣進行可視化分析結果顯示,除阿魏酸外,細胞凋亡、阿爾茨海默病、氧化應激、P12細胞、小膠質細胞、細胞增殖等詞中介中心性較大,是網絡中重要的節點。

3 討論

文獻計量學(Bibliometrics)由英國A·普里查德于1969年提出,是圖書情報科學的一個重要的分支學科,采用文獻計量學的方法衡量一個學科領域的文獻發表情況,對該研究領域具有重要的指導意義[10]。文獻計量分析是用統計學和數學的方法研究分析文獻,注重量化的綜合性知識體系,可以實現對研究動態與學術熱點的客觀評價和科學預測。UCINET是一種SNA分析軟件,其集成了包括一維、二維數據分析的NetDraw、用于大型網絡分析的Pajek應用程序與矩陣分析功能,在數據網絡和可視化分析方面應用廣泛。本文采用了文獻計量學方法,在分析川芎嗪、藁本內酯、阿魏酸相關藥理作用、作用機制文獻的年代分布、期刊分布、機構分布等信息同時,利用UCINET軟件統計文獻出現的高頻關鍵詞,實現了對川芎嗪、藁本內酯、阿魏酸研究熱點的述評。

川芎嗪、藁本內酯、阿魏酸是中藥川芎的主要藥效成分,近年來國內外研究報告者眾[11-30],對于更好地認識中藥川芎及其主要成分的藥理作用,進一步明確其作用機制,均有極好的價值。但是文獻浩繁,往往“掩玉藏珍”。通過文獻計量學和高頻關鍵詞的共現分析,可知近年來圍繞川芎活性成分的研究以川芎嗪為多,其次是阿魏酸。川芎嗪的研究主要集中在缺血再灌注損傷、細胞凋亡等領域,作用機制的研究切入點以血管緊張素Ⅱ、基因表達、自由基損傷、細胞增殖等為主。阿魏酸的藥理作用研究以阿爾茨海默病、細胞凋亡、氧化應激等為主。顯然,川芎嗪和阿魏酸雖都是川芎的主要成分,但兩者在研究側重上仍略有區分,前者研究集中于缺血再灌注損傷,后者在阿爾茨海默病。

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(2016-06-14收稿 責任編輯：王明)

Research on Pharmacological Action of Active Ingredients of Ligusticum Wallichii Based on Bibliometrics

Li Dan1，Li Yanwen2，Wang Junwen2，Li Zhiyong3，Li Zhigang1，Hou Jincai1

(1JingjinjiLianchuangPharmaceuticalResearch(Beijing)Co.,Ltd，Beijing100083,China；2InstituteofInformationonTraditionalChineseMedicine,ChinaAcademyofChineseMedicalSciences,Beijing100700,China；3InstituteofChineseMinorityTraditionalMedicine,MinzuUniversityofChina,Beijing100081,China)

Objective:To investigate the pharmacological action of active ingredients of ligusticum wallichii based on bibliometrics in recent ten years. Methods:The literatures of pharmacological action of Ligustrazine, Ligustilide and Ferulic acid indexed in the CNKI and PubMed databases from 2005 to 2015 were analyzed by bibliometric methods. The multidimensional analysis and visualization of the literatures were conducted with bibliographic item co-occurrence matrix builder (BICOM) software and social network analysis and visualization tool (UCINET) software. Results:A total of 74 valid documents were screened out，and more researching attentions were given to Ligustrazine. Twenty high-frequency key words of Ligustrazine (≥ 4) and 17 high-frequency key words of Ferulic acid (≥ 2) were found. Taking these key words into co-occurrence analysis, Ligustrazine and Ferulic acid research hotspots were clustered. Conclusion:The pharmacological effects of Ligustrazine are mainly focused in the fields of ischemia reperfusion injury and apoptosis, and ferulic acid are focused in Alzheimer′s disease, apoptosis and oxidative stress.

Ligustrazine; Ligustilide; Ferulic acid; Research hotspot; Bibliometrics

北京市國家重大研發計劃(編號:Z161100002616024)

李丹(1984.10—),女,博士后,助理研究員,研究方向:中藥品質評價,E-mail:lidanxiaoxian@yeah.net

侯金才(1969.11—),男,博士,副研究員,主任,研究方向:心腦血管藥理學,E-mail:jincaihou@126.com

R284.2

A

10.3969/j.issn.1673-7202.2017.05.050