基于可视化分析中药相互作用的国内热点及发展趋势.pdf
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1、中医药信息学第 37 卷第 8 期医学信息Vol.37 No.82024 年 4 月Journal of Medical InformationApr.2024作者简介:雷飘(1988.8-),男,贵州正安县人,本科,主管中药师,主要从事中药调配的质量控制及临床应用研究通讯作者:何俊辉(1981.7-),男,贵州正安县人,本科,副主任医师,主要从事中医药临床研究基于可视化分析中药相互作用的国内热点及发展趋势雷 飘1袁宋庆红2袁何俊辉2渊正安县人民医院药剂科1袁中医科2袁贵州 正安563499冤摘要院目的分析当前中药相互作用研究的热点和趋势袁了解研究领域的发展动态和重点方向袁为中药相互作用研究提
2、供指导和参考遥方法下载中国知网2013年1月-2023年6月关于中药相互作用的文章袁进行去重尧筛选尧标准化处理后袁利用CiteSpace软件对作者尧机构尧关键词等进行可视化分析遥结果共纳入202篇中文文献袁2013-2016年发文量较为稳定袁2017年略有降低袁2019-2021年较2018年升高袁近两年呈下降趋势曰段金廒尧吴勉华尧刘雪锋等是发文量较多的作者袁作者之间合作相对紧密袁形成多个研究团队曰发文机构显示袁南京中医药大学尧北京中医药大学和中国人民解放军军事医学科学院发文量排列较前曰主要的关键词有相互作用尧中药尧肠道菌群尧药代动力学尧合理用药尧细胞色素p450等袁近几年的研究热点为肠道菌群
3、尧中药注射剂尧转运体尧合理用药等遥结论预测未来中药相互作用的研究主要集中于发生机制的研究袁以分子对接技术及网络药理学技术等现代化技术为研究手段袁通过转运体尧肠道菌群等机制进行研究袁阐明药物产生相互作用的机制袁保障中药的合理用药遥关键词院中药相互作用曰CiteSpace知识图谱曰热点曰发展趋势中图分类号院R285文献标识码院ADOI院10.3969/j.issn.1006-1959.2024.08.003文章编号院1006-1959渊2024冤08-0017-06Domestic Hot Spots and Development Trends on Interaction of Traditi
4、onal Chinese MedicineBased on Visual AnalysisLEI Piao1,SONG Qing-hong2,HE Jun-hui2(Department of Pharmacy1,Department of Traditional Chinese Medicine2,Zhengan County Peoples Hospital,Zhengan 563499,Guizhou,China)Abstract:Objective To analyze the hotspots and trends of the current research on the int
5、eraction of traditional Chinese medicine,understand thedevelopment trends and key directions of the research field,and provide guidance and reference for the research on the interaction of traditionalChinese medicine.MethodsThe articles on the interaction of traditional Chinese medicine from January
6、,2013 to June 2023 in CNKI weredownloaded.After deduplication,screening and standardization,CiteSpace software was used to visualize the authors,institutions and keywords.Results A total of 202 Chinese articles were included.The number of articles published in 2013-2016 was relatively stable,slightl
7、y decreased in2017,increased in 2019-2021 compared with 2018,and showed a downward trend in the past two years.DUAN Jin-ao,WU Mian-hua and LIUXue-feng were the authors with a large number of articles.The cooperation between the authors was relatively close,forming a number of researchteams.The publi
8、shing institutions showed that Nanjing University of Chinese Medicine,Beijing University of Chinese Medicine and Academy ofMilitary Medical Sciences had the highest number of publications.The main keywords were interaction,traditional Chinese medicine,intestinal flora,pharmacokinetics,rational drug
9、use,cytochrome p450,etc.In recent years,the research hotspots were intestinal flora,traditional Chinese medicineinjection,transporter,rational drug use,etc.Conclusion The research on predicting the interaction of traditional Chinese medicine in the futuremainly focuses on the study of the mechanism
10、of occurrence.Modern technologies such as molecular docking technology and network pharmacologytechnology are used as research methods to study the mechanisms of transporters and intestinal flora,clarify the mechanism of drug interaction,andensure the rational use of traditional Chinese medicine.Key
11、 words:Interactions of traditional Chinese medicine;CiteSpace knowledge map;Hotspot;Development trend中药是我国传统医学的重要组成部分,具有悠久的历史和丰富的经验。中药的疗效与副作用往往受到多种因素的影响,其中相互作用是一个重要的因素。中药相互作用是指在中药治疗中,不同中药之间、中药与西药之间、中药与食物之间等相互作用的现象。中药相互作用的研究对于中药的临床应用和药理学研究具有重要意义。近年来,随着中药临床药学的发展,中药相互作用的研究逐渐成为中药研究领域的重要组成部分1。通过对中药相互作用的研
12、究可更好地指导中药的合理应用,避免药物之间的不良相互作用,提高中药的疗效和安全性。除此之外,其可为中药的药理机制和临床应用提供科学依据,促进中药现代化研究和开发。基于此,本研究通过对研究文献的关键词、作者、机构等信息进行分17中医药信息学第 37 卷第 8 期医学信息Vol.37 No.82024 年 4 月Journal of Medical InformationApr.2024析,分析中药相互作用研究的热点领域和研究趋势,为中药相互作用的深入研究及临床应用提供参考和借鉴。1资料与方法1.1 数据来源 在中国知网(CNKI)中检索与中药相互作用有关的文章,检索年限为 2013 年 1 月-
13、2023 年 6 月,设置检索条件为“中药”or“中成药”or“中西药”and“相互作用”,检索后排除与主题无关、会议摘要、报纸等文献,最终纳入 202 篇文献,以Refworks格式导出,将两个数据库文献导入 CiteSpace软件,构建与中药相互作用相关的知识图谱。1.2 数据的可视化 在 CiteSpace 软件中设置参数,进行可视化,参数设置如下:时间分区为 2013-2023年,时间切片为 1 年,采用 Pathfinder 函数和pruning sliced network 函数对网络进行裁剪,并对作者合作网络、主题演化及关键词热点等进行分析。2结果2.1 发文趋势分析 2013-
14、2016 年发文量较为稳定,2017 年略有降低,2019-2021 年较 2018 年升高,近两年国内文献发表呈下降趋势,见图 1。2.2 作者合作网络分析 纳入分析的中文文献中共有 68 位作者,其中发文量最高的作者是段金廒,占总发文量的 1.45%,其次是吴勉华、刘雪锋等作者,占总发文量的 0.83%。由图 2 可知,通过对作者合作进行可视化分析,中文文献获得了 68 个节点,108 条连线,图谱密度为 0.474。结果显示,发文量较多的作者之间存在合作关系,形成了多个研究稳定的团队,其中沈智杰、李燕娜、王肖龙等人组成的团队,该团队主要研究设计涉及到CYP450 酶及转运体介导的中西药相
15、互作用2-4;其次是李春梅、龙昭玲、王若光等人组成的团队,该团队以中药蛋白质/肽相互作用为载体,分析中药材的生物学特征5;再次朱旭华、李博、吴勉华等人组成的团队,该团队涉及到的研究为小分子药效物质与陶瓷膜之间相互作用6;值得注意的是,由段金廒、李建萍、金益等人组成的团队的发文量较大,研究的范围较广,涉及到中药与西药的相互作用、中药药对化学成分的相互作用、中药提取物与肠道菌群的相互作用等7-9。2.3 机构合作网络分析 图 3 为国内药物相互作用研究的共现图,可知发文量排名较前的为南京中医药大学(14 篇)、北京中医药大学(9 篇)、中国人民解放军军事医学科学院(5 篇);合作网络图得到 41
16、条连线,9 个节点,图谱密度为 0.011,机构之间的合作关系较为分散。图1中药相互作用近10年年度发文量图2作者合作网络图18中医药信息学第 37 卷第 8 期医学信息Vol.37 No.82024 年 4 月Journal of Medical InformationApr.20242.4 关键词分析2.4.1 关键词共现分析 通过分析文本中关键词之间的共现关系,了解这些关键词在文本中的重要性和联系,以揭示文本的主题、趋势和特点。图 4 为关键词的共现分析,共获得 123 条连线,138 个节点,关键词出现次数大于 15 的有 7 个,排列较前的关键词有相互作用、中药、肠道菌群、药代动力学
17、、合理用药、细胞色素 p450 等,这些关键词之间相互联系,内容涉及到产生相互作用的药物、产生药物相互作用的机制、产生相互作用研究手段。2.4.2 关键词聚类分析 采用 LLR 算法对关键词进行聚类,聚类标签越小表示该聚类规模越大;聚类模块化(跃0.3)表明聚类结果中网络结构显著性良好;平均轮廓值()是网络同质性的量化标准,其值越接近 1,网络同质性越高。由图 5 可知,中文聚类的值为 0.8279,值为 0.937,表明中文文献的结构显著性及同质化较好。中文文献的关键词聚类分析结果显示,中文文献的聚类可分为 11 类,主要有#0 药物相互作用、#1 相互作用、#2 分子对接、#3 肠道菌群、
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