衰老蛋白质组学研究全景：基于文献计量学的演化趋势与前沿热点分析(1998-2025)

《Biogerontology》：Proteomics research in aging: a bibliometric and visualized analysis of evolution and emerging trends (1998–2024 and early 2025)

本研究通过文献计量学方法系统分析了1998-2025年间衰老蛋白质组学研究领域的3638篇文献，揭示了该领域从基础机制研究向临床转化的发展轨迹。研究人员运用VOSviewer、CiteSpace和R语言等工具，识别出蛋白质表达与细胞衰老、神经退行性疾病、细胞过程分子机制、应激反应与长寿、先进蛋白质组技术五大研究热点，为衰老相关疾病的精准医疗提供了重要参考。

　　

随着全球人口老龄化进程加速，65岁以上人口预计将从2022年的7.71亿增长至2050年的16亿，衰老相关疾病已成为重大公共卫生挑战。在这一背景下，深入理解衰老的分子机制显得尤为重要。蛋白质作为生命活动的直接执行者，其表达水平、修饰状态和相互作用网络的改变被认为是驱动衰老进程的核心因素。然而，面对海量的研究文献，如何系统把握该领域的发展脉络、识别关键研究方向并预测未来趋势，成为研究人员面临的重要挑战。

正是在这样的需求驱动下，一项发表于《Biogerontology》的研究通过创新的文献计量学方法，对1998年至2025年6月间的衰老蛋白质组学研究进行了全景式分析。该研究不仅揭示了领域内的国际合作网络和核心贡献者，更通过先进的可视化技术识别出五大研究热点集群，为后续研究提供了清晰的路线图。

研究团队采用了多工具协同的分析策略，确保结果的全面性和可靠性。他们从Web of Science核心合集检索了相关文献，运用VOSviewer构建合作网络和共现分析，通过CiteSpace检测突现术语，并利用R语言进行主题演化分析。这种多方法交叉验证的策略有效避免了单一工具的局限性，为研究结论的稳健性提供了保障。

年度发文趋势分析

研究发现，衰老蛋白质组学领域的年度发文量呈现持续增长态势，从1998年的仅1篇增长至2024年的407篇，2025年截至6月20日已有226篇发表。这种增长趋势反映了该领域研究活力的不断增强和研究价值的日益凸显。

国家/地区贡献分析

美国以983篇发文量和47,288次引用位居榜首，显示出在该领域的领先地位。中国以829篇发文量紧随其后，德国、英国、意大利和西班牙等欧洲国家也表现出强劲的研究实力。国际合作网络分析显示，美国与全球63个国家建立了研究合作，总链接强度达966，凸显其在国际合作中的核心地位。

研究机构表现

哈佛大学以306篇发文量成为最高产机构，加州大学系统(283篇)和中国科学院(216篇)分列二三位。机构合作网络分析显示，哈佛医学院、加州大学旧金山分校和华盛顿大学形成了最紧密的合作集群，这种强强联合的研究模式有力推动了领域的快速发展。

期刊影响力分析

《Journal of Proteome Research》和《Aging Cell》各发表113篇相关文章，成为领域内最重要的发表平台。《Aging Cell》以其高达300的总链接强度显示出极强的学术影响力，而《Proceedings of the National Academy of Sciences》虽发文量不多，但单篇影响力显著，平均引用次数领先。

关键词共现聚类分析

通过87个高频关键词的聚类分析，研究识别出五个核心研究方向：红色集群聚焦蛋白质表达与细胞衰老机制，涉及衰老相关分泌表型(SASP)和代谢重编程；绿色集群关注年龄相关疾病与神经退行性变，重点研究阿尔茨海默病和帕金森病的蛋白质组特征；蓝色集群探索细胞过程与分子机制，包括凋亡、自噬和转录调控；黄色集群研究应激反应与长寿机制，涉及热休克蛋白和模式生物研究；紫色集群专注于先进蛋白质组技术，包括质谱方法和生物标志物发现。

突现术语演化分析

突现分析揭示了研究热点的时序性演变：2001-2014年集中于质谱方法建立和基础机制探索；2014-2020年转向模式生物和特定通路研究；2020年后重点转向临床转化，细胞外囊泡、受体和全面蛋白质组分析成为新兴热点。这种演变反映了领域从方法学建立到生物学机制探索，再到临床应用的完整发展路径。

研究结论与展望

该文献计量分析表明，衰老蛋白质组学研究已形成基础分子机制、临床疾病应用和技术创新三个高度互联的研究领域。领域发展呈现出明显的向转化医学和精准医疗发展的趋势。未来研究可能重点聚焦衰老生物标志物的临床转化和年龄相关疾病的精准医疗方法开发。

技术的进步特别是质谱技术的革新，极大地推动了衰老蛋白质组学的发展。从早期的二维凝胶电泳(2D-GE)到现代液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)和数据非依赖采集(DIA)技术，检测灵敏度和通量的提升使得大规模蛋白质组分析成为可能。单细胞蛋白质组学等新兴技术有望进一步揭示衰老过程中的细胞异质性，为精准干预提供新思路。

这项研究的意义不仅在于梳理了过去二十多年的研究进展，更重要的是为未来研究提供了战略指导。通过识别核心研究方向、关键技术和新兴热点，该分析有助于优化资源配置，促进跨学科合作，加速衰老相关疾病的诊断和治疗策略开发。随着蛋白质组学技术的不断进步和 multi-omics 整合分析的深入，我们对衰老机制的理解必将更加全面，最终为健康老龄化目标的实现提供科学支持。