中醫藥防治糖尿病腎臟疾病相關研究的可視化分析

王朝君 孫甘霖 林臘梅 王小琴

1.湖北中醫藥大學，湖北武漢 430061；2.湖北中醫藥大學附屬湖北省中醫院腎病科，湖北武漢 430070

糖尿病腎臟疾病（diabetic kidney disease，DKD）是糖尿?。╠iabetes mellitus，DM）微血管并發癥之一，也是終末期腎臟病（end-stage renal disease，ESRD）的主要病因[1]。在糖尿病人群中，2 型糖尿病約占90%，其中20%～50%會進展為DKD；預計到2040 年，全球DM 患者將達到6.42 億，屆時DKD 患病率也隨之增加[2-4]。目前已有研究發現鈉-葡萄糖協同轉運蛋白2 抑制劑、胰高血糖素樣肽-1 受體激動劑、二肽基肽酶-4 抑制劑、新型非甾體鹽皮質激素受體拮抗劑等藥物可降低心血管事件的發生率，改善腎臟預后，并被國外指南推薦用于DKD 患者的治療[5]。DKD 發病較隱匿，患者早期無相關臨床癥狀，只能通過測定尿白蛋白/肌酐比值和/或測量血肌酐估算腎小球濾過率來進行篩查。DKD 早期實驗室檢查標志物敏感度低，西藥副作用多，而中藥可明顯改善患者出現的疲乏、納差、口干、口苦、多尿、不寐等伴隨癥狀，故中醫藥的治療作用逐漸凸顯。

中醫學認為，DKD 屬“下消”“水腫”“虛勞”“關格”等范疇，病機為本虛標實[6]。中醫藥在改善DKD患者癥狀、延緩腎臟病進展、提高患者生存質量等方面發揮著重要作用。近年來，關于中醫藥防治DKD 的研究越來越多，海量的閱讀文獻與收集文獻給研究者的研究過程產生了大量的負擔，而可視化分析軟件可對科學知識進行整合，以直觀的方式展現研究趨勢與熱點，給研究者提供新的研究思路。

1 資料與方法

1.1 數據檢索

在中國知網數據庫中檢索相關文獻，檢索式為：（關鍵詞=“糖尿病腎病”+“糖尿病腎臟疾病”+“糖尿病性腎病”+“DN”+“DKD”）AND（主題=“中醫藥”+“中醫”+“中藥”+“方劑”+“漢方”+“復方”+“中藥提取物”+“單味中藥”+“動物藥”+“礦物藥”+“植物藥”+“辨證論治”）。時間范圍：2012 年1 月1日至2022 年9 月1 日。納入有關中醫藥預防及治療糖尿病腎臟疾病的期刊論文，排除會議通知、科普、報道及畢業論文。具體流程見圖1。

圖1 文獻納入流程圖

1.2 方法

使 用NoteExpress、VOSviewer（1.6.18 版 本）、CiteSpace（6.1.R3 版本）進行文獻可視化分析。根據各個軟件的特點，選擇合適的軟件進行分析。

1.3 參數設置

VOSviewer：分析類型選擇合作關系（作者）；計數方式為完整計數；閾值最小數設5；余參數為軟件默認設置。

Citespace：時間切片為2021 年1 月至2022 年9 月，years per slice=1；閾值選擇TOP N=15；勾選“pathfinder”“pruning sliced networks”“pruning the merged network”；余參數為軟件默認設置。

2 結果

2.1 發文趨勢

CiteSpace 中顯示的中醫藥防治DKD 發文趨勢（圖2）。由于2022 年檢索文獻截至到9 月，故不能認為2022 年發文量下滑或研究熱度減退?？傮w來看，發文量呈上升趨勢，累計年發文量的線性指數為0.999，表明擬合效果較好，接近實際情況[7]。

圖2 2021 年1 月至2022 年9 月中醫藥防治DKD 發文趨勢圖

2.2 來源期刊

運用NoteExpress 做期刊統計：所納入的文獻共在353 個期刊上發表，排在前五名的雜志期刊為《中國中西醫結合腎病雜志》（119 篇）、《糖尿病新世界》（83 篇）、《光明中醫》（78 篇）、《中國現代遠程教育》（76 篇）、《中醫臨床研究》（75 篇）。所納入的文獻收錄在中國科學引文數據庫的有307 篇，收錄在中文核心期刊的有461 篇。

2.3 合作共現

2.3.1 作者合作 運用VOSviewer 進行作者合作分析，納入文獻中涉及7158 名作者，其中發文量最多的作者是陳志強（44 篇）。根據普萊斯核心作者計算公式，將發文量不少于5 篇的作者列為核心作者，共291 名。對此291 名核心作者進行可視化繪圖（圖3）。通過聚類分析形成6 個研究團體，以陳志強、趙進喜為代表的兩個團體合作較緊密。

圖3 作者聚類標簽視圖

2.3.2 機構共現 運用CiteSpace 制作機構合作可視化圖譜。圖4 可見發文量最多的機構為北京中醫藥大學，累計發文79 篇，機構間的合作類型以高校及其附屬醫院所組成的團體間合作為主，各省市間機構的合作較少。

圖4 機構共現圖譜

2.4 關鍵詞共現

關鍵詞共現分析可以反映出中醫藥防治DKD 這一研究領域的歷史演變過程、研究熱點及未來趨勢。

2.4.1 關鍵詞聚類 使用CiteSpace 進行關鍵詞聚類網絡圖譜制作，剔除無意義的關鍵詞，進行同義詞合并后生成關鍵詞聚類，統計出頻次排名前十位的關鍵詞，其中氣陰兩虛、炎癥因子具有高中介中心性（表1）。

2.4.2 時間線圖 圖5 可以反映出中醫藥防治DKD 各聚類的歷史演變過程，也可展示聚類間的相互聯系。進行時間推進，發現2022 年的研究趨勢是糖脂代謝、氧化應激、炎癥因子三個方面。

圖5 關鍵詞時間線圖

2.4.3 突現 突現可顯示中醫藥防治DKD 的研究熱點。用CiteSpace 進行關鍵詞突現，得到17 個研究熱點（圖6）。近兩年發病機制和臨床數據收集兩方面為相對熱點。

圖6 關鍵詞突現

3 討論

3.1 發文情況

從總發文量上來看，2012 年1 月至2022 年9 月的發文量處于上升趨勢，中醫藥防治DKD 這一研究領域仍有值得探索的內容，有較高的研究價值。期刊來源一定程度上可以反映一篇文章的學術評價，在檢索出的3102 篇文獻中，僅有25%被收錄在北大核心與科技核心期刊中，說明文章總體質量不高，研究不夠新穎、透徹、全面。

3.2 作者與機構

作者共現網絡分析提示：中醫藥防治DKD 這一研究領域截止到2022 年9 月形成了以陳志強、趙進喜、王耀獻等為核心的研究團體。其中陳志強團隊主要通過動物實驗, 研究化瘀通絡中藥治療DKD 的機制[8-9]；趙進喜則提出“伏邪致病”的假說,認為DKD的關鍵病機是“絡風內動”，主張祛風通絡散結法治療DKD[10]；王耀獻則認為DKD 病機為“內熱致瘀”，主張“以熱為本，以期為綱”，用清熱消癥法治療DKD[11-12]。

機構共現網絡分析反映出：中醫藥防治DKD的研究機構是以高校及其附屬醫院合作為主，存在一定的學術壁壘，不利于學術的發展。今后需要打破學術壁壘，加強各機構間的學術交流，基礎研究要與臨床研究相結合，共同促進中醫藥的發展與繁榮。

3.3 研究趨勢與熱點

通過對關鍵詞聚類、時間線圖及突現的分析，得出DKD 的機制研究、網絡藥理學、經驗整合等研究趨勢與熱點。

3.3.1 作用機制 DKD 的發病機制仍不明確，有研究表明其發病機制與糖脂代謝異常、氧化應激、炎癥反應、腎臟血液流變學、遺傳、環境等相關。有研究表明DKD 的出現可能與核轉錄因子-κB 信號通路[13]、Wnt/β-連環蛋白等信號通路有關[9]。根據DKD 的發病機制探索其早期實驗室診斷標志物，發現炎癥因子（如單核細胞趨化蛋白-1 和轉化生長因子-β）可能是診斷DKD 的有效標志物[14]。

3.3.2 網絡藥理學 網絡藥理學是基于系統生物學理論，通過“中藥-成分-靶點-疾病”這一邏輯研究中藥與治療對象之間的分子關聯規律的科學，為中藥的復雜體系研究提供了新思路[15]。目前，有研究運用網絡藥理學分析了當歸芍藥散、血府逐瘀湯、黃葵膠囊等方劑和黃芪-丹參、大黃-黃芪、防己-黃芪等藥對治療DKD 的有效藥物成分及關鍵作用靶點，為進一步研究DKD 的中醫藥防治提供了依據，在一定程度上也驗證了中醫中藥的科學性。

3.3.3 經驗整合 在大數據時代的背景下，數據挖掘技術蓬勃發展。通過收集名醫病案，將分析所需的數據整合成數據集，通過計算機算法找出用藥規律，總結DKD 的治療經驗。大量研究表明，中醫藥治療DKD 以補虛藥、活血化瘀藥、清熱藥、收澀藥、利水滲濕藥為主，其中黃芪、丹參、山藥、茯苓、山茱萸、當歸為常用中藥，黃芪-丹參、黃芪-山藥-丹參為常用藥對，參芪地黃湯、六味地黃丸為常用方劑[16-17]。

中醫藥為我國的文化瑰寶，借助現代軟件技術挖掘傳統中醫藥的內在規律，以期給糖尿病腎臟疾病的治療提供新的思路與方法。由于現階段可視化軟件的局限性，全文僅統計了知網上國內的相關文獻，分析樣本較少，存在一定的局限性，今后可納入其他數據庫及國外相關文獻進行分析，為廣大研究者提供更廣闊的思路。