肥胖蛋白质组学研究二十年：全球趋势、热点演变与临床转化前景

本研究通过文献计量学方法系统分析了1999-2025年间1688篇肥胖蛋白质组学文献，揭示了美国、中国和德国的核心贡献地位，发现研究热点从早期脂肪生物学转向肠道菌群、脂代谢和2型糖尿病等临床相关主题。采用CiteSpace和VOSviewer可视化技术，首次绘制该领域知识图谱，为精准医学和跨学科合作提供路线图。

　　

全球肥胖人口预计2035年将达15.3亿，这种代谢性疾病已成为威胁公共健康的"定时炸弹"。传统体重指数(BMI)难以区分脂肪分布差异，而蛋白质组学凭借其捕捉翻译后修饰和蛋白互作的优势，正成为破解肥胖分子机制的新钥匙。近期发表在《Tropical Medicine and Health》的研究首次采用大数据手段，对26年间肥胖蛋白质组学发展进行全景扫描，揭示了哪些国家在领跑、哪些技术推动突破、以及研究焦点如何从实验室走向病床边的精彩历程。

研究团队运用Web of Science核心合集数据库，筛选1999-2025年间英文原创论文和综述，通过CiteSpace 6.3.R1和VOSviewer 1.6.20构建知识图谱。关键技术包括：文献计量网络分析（识别国家/机构合作模式）、共被引分析（追踪学术影响力）、突现词检测（捕捉研究热点演变）以及时间线可视化（展示主题迁移路径）。所有分析均基于49,801次引用的1688篇文献，涵盖11,603位作者和85,033篇参考文献的深度挖掘。

全球知识版图：美国以534篇论文和72的H指数稳居榜首，中国（322篇）和德国（187篇）分列二三位。丹麦哥本哈根大学是最高产机构，而MaxQuant开发者Cox J成为最具影响力的学者。国际合作网络显示中美合作最为紧密，但整体协作仍有提升空间。

研究热点迁移：早期（1999-2010）聚焦于胰岛素抵抗和脂肪因子，中期（2011-2018）转向代谢综合征和氧化应激，近期（2019-2025）则涌现出肠道菌群-宿主互作、PCOS蛋白质组和GLP-1（胰高血糖素样肽-1）靶点等新方向。关键词突现分析揭示"脂代谢"（强度8.07）、"Mendelian randomization"（孟德尔随机化，强度6.75）等成为前沿标签。

技术革新轨迹：2008年Cox J开发的MaxQuant平台（被引84次）和2016年Perseus分析工具（被引39次）构成方法学支柱。近年PRIDE数据库（突现强度11.69）和单细胞蛋白质组技术的应用，推动研究精度达到新高度。

临床转化突破：研究发现肥胖相关蛋白标志物与NAFLD（非酒精性脂肪肝）、心血管疾病存在显著关联。特别值得注意的是，胃旁路手术患者的血清蛋白质组变化模式（聚类分析P<0.001）为手术疗效预测提供了分子依据。

这项里程碑式研究首次系统描绘了肥胖蛋白质组学的演进图谱，揭示了三阶段发展规律：从基础机制探索（阶段Ⅰ）到技术方法革新（阶段Ⅱ），最终迈向临床整合（阶段Ⅲ）。德国糖尿病研究中心Blüher M团队的共被引分析显示，脂肪组织炎症相关蛋白（如S100A8/A9）已成为最具转化潜力的靶点群。中国学者在PCOS蛋白质组（Chen SC等，11篇）和代谢重编程（Wu XY等）方面表现突出，但原创技术开发仍是短板。

该研究的核心价值在于：为基金分配指明优先方向（如肠道菌群-脂肪组织轴），预警"论文泡沫"风险领域（如已趋饱和的常规生物标志物筛查），并搭建起跨国合作的"蛋白质组学桥梁"。正如作者团队强调，未来需要更多针对亚洲人群的特异性研究，以及人工智能驱动的多组学整合分析。这些发现不仅为学术界提供"GPS导航"，更让临床医生看到蛋白质组指导下的肥胖精准分型正在从理想照进现实。