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隨著信息化的不斷發(fā)展，圖書館在為科研人員提供知識化、深層次服務(wù)過程中可使用的科研分析工具越來越多。PubMed在醫(yī)藥領(lǐng)域具有權(quán)威性，但僅支持對檢索結(jié)果的簡單篩選，缺乏系統(tǒng)歸類和分析功能；其檢索結(jié)果默認(rèn)按時間排序，缺少相關(guān)度排序方式等，給檢索和篩選文獻帶來一定困難，特別是檢索命中的結(jié)果較多時問題尤為突出。

由于PubMed提供了應(yīng)用程序接口服務(wù)，允許外部開發(fā)人員利用其資源開發(fā)檢索分析工具。近幾年已有30多種基于PubMed數(shù)據(jù)源的檢索工具應(yīng)運而生，一定程度上彌補了PubMed的不足[1]，包括德國的GoPubMed、中國的bdPubMed、美國的Anne O'Tate和PubFocus，以及歐洲的CiteXplore等。筆者通過bdPubMed檢索平臺為用戶提供了深層次的糖尿病腎病課題咨詢服務(wù)。

1 檢索對象與工具

糖尿病腎病(diabetic nephropathy，DN)是糖尿病最嚴(yán)重的并發(fā)癥，表現(xiàn)為腎小球高濾過、濾出清蛋白、腎小球基底膜增厚、系膜細胞增生及細胞外基質(zhì)增多，導(dǎo)致腎小管及間質(zhì)的纖維化，最終引起腎臟功能衰竭。近年來全球患病人數(shù)不斷增長，已成為導(dǎo)致終末期腎臟病的主要原因之一。DN發(fā)病機制涉及多種因素，目前已知的有高血糖狀態(tài)、血流動力學(xué)改變、腎素-血管緊張素Ⅱ-醛固酮系統(tǒng)激活、炎癥信號通路等，但具體發(fā)病機制仍未闡明[2]。

bdPubMed檢索平臺是2012年華中科技大學(xué)同濟醫(yī)學(xué)院與濟南泉方科技有限公司合作開發(fā)的本地化數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。其檢索結(jié)果與PubMed一致，但在檢索結(jié)果界面增加了知識演進圖譜、指紋共詞分析、高影響論文分析、高被引論文分析等功能。這些功能模塊可實現(xiàn)類似Bicomb系統(tǒng)提取高頻主題詞、SPSS軟件分析研究現(xiàn)狀和熱點等[3]，并可實現(xiàn)如文獻可視化分析軟件Vosviewer、Ucinet[4]及CiteSpace軟件繪制的學(xué)科分布的科學(xué)知識圖譜等[5]。該平臺從文獻檢索到數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)了一站式，不需要反復(fù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)和使用多個數(shù)據(jù)分析軟件。

2 檢索結(jié)果與分析

登錄bdPubMed，以“Diabetic Nephropathies”為主題詞進行檢索，檢索不作任何限定，檢索時間為2014年11月23日，共檢出19 502條文獻，檢索結(jié)果界面見圖1。

圖1 本地PubMed檢索結(jié)果界面

2.1 主題分析

點擊檢索結(jié)果界面右側(cè)的“知識圖譜”，可見各研究方向(主題詞)在不同年份的文獻量。系統(tǒng)默認(rèn)推薦20個主題詞，也可以點擊“更多主題詞”以了解更多主題詞信息。根據(jù)研究領(lǐng)域的不同，將“更多主題詞”分為多個大類。關(guān)于此檢索主題，系統(tǒng)推薦的第一個類是“Amino Acids，Peptides，and Proteins”(氨基酸，肽類和蛋白質(zhì))。

統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，目前研究較多的是Hemoglobin A，Glycosylated(糖基化血紅蛋白A)；Glycosylation End Products，Advanced(晚期糖基化終末產(chǎn)物)，Cholesterol，HDL(高密度脂蛋白膽固醇)，及Serum Albumin(血清白蛋白)，C-Reactive Protein(C反應(yīng)蛋白)等。這些主題詞都是關(guān)于DN發(fā)病機制方面的研究，尤其與炎癥相關(guān)，是目前DN研究的重點領(lǐng)域之一。

近年研究表明，炎癥通路在DN的發(fā)病和進展中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，DN被看作是一種由代謝紊亂引起的炎癥性疾病[6]。其中C反應(yīng)蛋白(C-Reactive Protein，CRP)在1930年由Tillet和Francis發(fā)現(xiàn)，目前在臨床中應(yīng)用相當(dāng)廣泛，是重要的炎癥檢測指標(biāo)[7]。通過bdPubMed可了解C反應(yīng)蛋白在DN中的研究情況(圖2)。

從圖2可看出，關(guān)于C反應(yīng)蛋白最早的一篇文獻為國際著名醫(yī)療機構(gòu)丹麥Steno糖尿病研究中心的Myrup B等1996年發(fā)表于Thrombosis research的文獻，該刊影響因子為3.13。2000年又有2篇相關(guān)文獻發(fā)表，其中一篇發(fā)表于Journal of theAmerican Society of Nephrology，該刊影響因子為8.99。此后關(guān)于此方向的研究逐漸增多。如果想進一步了解有關(guān)C反應(yīng)蛋白的高影響因子(impact factor，IF)論文或者高被引(times of cited，TC)論文，可在bdPubMed的檢索結(jié)果界面(圖1)點擊“高IF論文”和“高TC論文”按鈕。

圖2 C反應(yīng)蛋白在DN中的研究情況

2.2 高影響論文

從“高IF論文”分析中可看出，影響因子最高的一篇文獻為2000年發(fā)表于Journal of the American Society of Nephrology，該刊影響因子為9.466?！案逿C論文”分析顯示，DN領(lǐng)域中C反應(yīng)蛋白在谷歌學(xué)術(shù)中被引次數(shù)較高的文獻是發(fā)表于American Journal of Kidney Diseases，目前該文在谷歌學(xué)術(shù)中被引用261次(表1)。

表1 谷歌學(xué)術(shù)中DN領(lǐng)域中C反應(yīng)蛋白被引次數(shù)較高的文獻

這5篇文獻是該領(lǐng)域內(nèi)經(jīng)典的、不可不看的文獻。而了解目前有哪些藥物用于DN的治療，可使用知識演進圖譜中的“設(shè)置”功能。在知識圖譜的“設(shè)置”界面，勾選“副主題詞過濾”中的“therapeutic use”，然后點擊“確定”就可看到讀者需要了解的相關(guān)藥物。分析結(jié)果顯示，目前治療DN的藥物主要為Angiotensin-Converting Enzyme Inhibitors(血管緊張素轉(zhuǎn)換酶抑制劑，ACEI)，Antihypertensive Agents(抗高血壓藥)，Insulin(胰島素)，Angiotensin II Type 1 Receptor Blockers(血管緊張素Ⅱ1型受體拮抗劑，ARB)，Immunosuppressive Agents(免疫抑制劑)以及Hypoglycemic Agents(降糖藥)等。具體的藥物有Losartan(洛沙坦)，Captopril(卡托普利)，Enalapril(依那普利)等。

從發(fā)文量來看，1965年就有了關(guān)于Insulin的報道，截至目前發(fā)文量為508篇；1987年出現(xiàn)了第一篇關(guān)于ACEI的文獻，截至目前發(fā)文量為1 014篇；2002年出現(xiàn)了第一篇關(guān)于ARB的文獻，截至目前發(fā)文量為333篇；從時間上來看，Insulin一直受到關(guān)注，而ACEI發(fā)文量在2005年大幅下降之時，正是在ARB發(fā)文量大幅增長之時。

有學(xué)者特別指出：“KDIGO指南以及ADA指南均建議對于高血壓合并蛋白尿患者給予ARB/ACEI治療，一種不能耐受給予另一種治療。ACEI或ARB雖然均屬于RAS阻斷劑，但作用機制不盡完全相同，這些機制上的差異或許對臨床心腦腎治療終點有不同的影響。目前越來越多的學(xué)者開始重視這些差異帶來的長遠不同的臨床結(jié)局”[8]。

2.3 指紋共詞分析

作為一種新藥(相對于ACEI)，ARB可能有一些獨特之處。如果需進一步了解ARB治療DN的文獻，可在檢索結(jié)果界面中點擊“指紋共詞”?！爸讣y共詞”是指兩個關(guān)鍵詞或者主題詞共同出現(xiàn)在一組文獻中的篇數(shù)，并將隨時間的演進路徑顯示出來的一種方法。

點擊“指紋共詞”后，可看到系統(tǒng)推薦的64組兩兩共詞，點擊“更多主題詞”來選擇我們需要分析的具體的主題詞Angiotensin II Type 1 Receptor Blockers與Diabetic Nephropathies(圖3)。

圖3 ARB與DN的共詞分析

從圖3可看出，ARB與DN同時出現(xiàn)在一篇文獻中的時間最早為2002年，截至2014年11月共同出現(xiàn)在11篇文獻中(表2)。

表2 2014年ARB與DN共同出現(xiàn)的11篇文獻

11篇文獻中有5篇均來源于The New England Journal of Medicine(新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志)。其中有文獻指出，ACEI和ARB聯(lián)合治療可能會導(dǎo)致DN患者急性腎損傷和高鉀血癥[9]。中南大學(xué)藥學(xué)院的劉良裕也指出，僅僅是簡單地控制高血糖、高血壓、高血脂以及限制蛋白的攝入等基礎(chǔ)治療已經(jīng)不足以控制DN的發(fā)生和發(fā)展，包括ACEI和ARB類藥物在治療晚期DN方面也并無優(yōu)勢，而且ACEI和ARB類藥物對DN損傷的直接保護作用尚不明確，長期應(yīng)用這兩類藥物還可能出現(xiàn)程度不等的血肌酐升高現(xiàn)象，有引起腎功能不全的風(fēng)險[10]。因此，針對DN的發(fā)病機制研發(fā)新藥是另一個研究熱點。

3 結(jié)論

糖尿病腎病是一個較大的研究領(lǐng)域。DN的發(fā)生、發(fā)展涉及多種發(fā)病機制的參與，各個機制所起到的作用眾說紛紜，發(fā)病機制尚不明確。[11]，這是目前DN研究的熱點之一。ACEI和ARB是目前國際公認(rèn)的防治DN的一線藥物，但長期應(yīng)用有引起腎功能不全的風(fēng)險。因此針對DN病理過程的藥物開發(fā)將是DN研究的另一個熱點，如針對炎癥反應(yīng)研發(fā)的吡哆胺等。2014年，Alicic RZ等發(fā)現(xiàn)，吡哆胺(Pyridoxamine)能夠通過抑制人糖基化終末產(chǎn)物(AGEs)的形成，清除ROS和自由基，從而能夠有效地幫助糖尿病患者抑制或預(yù)防中度腎疾病的進展[12]。這是針對炎癥反應(yīng)研發(fā)的新藥，目前還未在臨床中大規(guī)模應(yīng)用。

4 結(jié)語

針對我館用戶需求，筆者通過bdPubMed平臺進行檢索、分析，確定糖尿病腎病研究方向?？傮w上講，該平臺使用方便、操作簡單，是圖書館學(xué)科館員的得力助手。但也存在一些問題，如不能分析CNKI等中文文獻，論文被引次數(shù)來自于谷歌學(xué)術(shù)而不是權(quán)威的Web of Science，而且不能導(dǎo)入Web of Science的數(shù)據(jù)。這為數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性帶來不利影響。該平臺與SPSS等專業(yè)分析軟件相比較，沒有SPSS軟件中的回歸分析、曲線估計、多重響應(yīng)等[13]功能。

期望該平臺在今后發(fā)展中，會更加專業(yè)，功能更加強大，更好地為用戶提供針對性、知識化、個性化的深層次服務(wù)。