Введение

Научные публикации (статьи, монографии, тезисы, доклады и др.) представляют собой один из ключевых результатов исследовательской деятельности. Они отражают работу, проводимую на различных уровнях: от локального и институционального до национального и мирового. При этом современные исследования часто носят междисциплинарный характер, находясь на пересечении нескольких научных направлений и объединяя специалистов из разных областей знания.

При исследовании публикационной активности и построении публикационных ландшафтов для авторов, журналов, организаций, стран с помощью наукометрических методов возникают два краеугольных и закономерных вопроса: первый — о классификации, рубрикации и индексации научных публикаций, которые относятся к тем или иным предметным областям, категориям, тематическим направлениям; второй — о выявлении, определении и выборе актуальных и приоритетных тематик научных исследований, об их соответствии глобальным и национальным трендам, приоритетам и векторам развития науки в мире в целом или в той или иной стране в частности.

Ответы на эти вопросы (классификация научных публикаций, оценка и анализ динамики библиометрических показателей, прогнозирование научных трендов путем анализа тематической эволюции) могут дать наукометрические исследования, проводимые для упомянутых выше объектов и категорий, в разрезе разных классификаторов и рубрикаторов, используемых в основных международных и отечественных базах научного цитирования (Web of Science, Scopus, РИНЦ и др.), а также в их аналитических надстройках (например, онлайн-инструменты InCites и SciVal).

Так, SciVal, источником данных для которого выступает международная база научного цитирования Scopus, представляет собой интегрированную модульную онлайн-платформу, является мощным и гибким готовым решением и позволяет:

— осуществлять мониторинг, анализ и оценку результатов научно-исследовательской деятельности на любом уровне (конкретного автора, организации, журнала, страны) с применением различных инструментов визуализации для их сопоставления;

— проводить тематический анализ портфеля научных исследований (по каким научно-исследовательским темам организация ведет наиболее активную работу, какие направления демонстрируют наиболее высокие темпы роста, какие исследователи проявляют активность в определенных темах, по каким направлениям ведут активную работу партнеры и конкуренты, а также на какие направления следует обратить внимание);

— выявлять существующие и определять потенциальные возможности для коллабораций, а также проанализировать профили сотрудничества и провести сравнительный анализ потенциальных стратегических партнеров.

На основании данных о публикациях и их цитируемости SciVal помогает ориентироваться в мире исследований, узнавать информацию о последних изменениях в интересующей предметной области, определять и анализировать новые и перспективные научно-исследовательские тренды, развивать стратегические коллаборации на основе принятия рациональных решений по выбору партнеров для проведения совместных научных исследований, определять ключевых исследователей и «восходящих звезд» с целью моделирования возможных исследовательских команд и сценариев их взаимодействия с потенциальными конкурентами или подобными организациями.

Одной из наиболее эффективных, но не лишенной своих достоинств и недостатков моделей тематической классификации научных публикаций является применяемая в аналитической платформе SciVal система топик-кластеров и тем/топиков SciVal.

Топики представляют собой некие совокупности (наборы, объединения) публикаций с похожими (аналогичными) исследовательскими (интеллектуальными) интересами, которые могут быть различными по своему масштабу, новизне и актуальности. Для формирования топиков применяется алгоритм прямого цитирования в перечнях ссылок документов.

Изучение и анализ различных аспектов топиков и формируемых на их основе топик-кластеров [1—6] для самых разных предметных областей и тематических направлений [7—11] (в том числе и в сфере медицинской науки [12—17]) продолжают привлекать внимание как отечественных [18—20], так и зарубежных исследователей [21—22].

Цель исследования — проанализировать количественное и качественное распределение перспективных тематических кластеров SciVal за период 2019—2024 гг. в области медицины в мире с выделением максимальных и минимальных значений трех наукометрических показателей: числа публикаций, уровня цитируемости и степени актуальности.

Материалы и методы

Источником данных для работы стала информация, размещенная и доступная по следующей ссылке https://scival.com/newtopics о перспективных тематиках за 2019—2024 гг. в SciVal. Сбор информации проведен по состоянию на март 2025 г.

Основными индикаторами при характеристике любого топика являются: номер (topic number), английское название (topic name), количество публикаций (scholarly output), уровень цитируемости (нормализованный по области знаний показатель цитируемости (field weighted citation impact, FWCI) и перцентиль проминентности (prominence percentile).

Значение перцентиля проминентности (степени проминентности, перцентиля/степени актуальности) находится в пределах от 0 до 100. Сам показатель указывает на динамику и популярность (актуальность, известность) тематики. Для расчета данного индикатора используются значения таких показателей, как число цитирований, число просмотров и средний Citescore научных изданий («качество» журналов). Проминентность отражает текущее внимание к теме в научном сообществе, но не определяет ее важность и/или качество. Для перцентиля актуальности условно установлены четыре диапазона: 0—25, 25—50, 50—75 и 75—100. Чем выше значение перцентиля актуальности, тем более высоко актуальным является тематический кластер.

В SciVal представлена информация о более чем 95 000 отдельных топиках, перечень которых может быть сформирован как для 27 тематических направлений, так и для 334 предметных областей, входящих в рубрикатор All Science Journal Classification (ASJC), используемый в данном аналитическом инструменте. В нем также предусмотрена функциональная возможность формировать перечни топик-кластеров из диапазонов ТОП-1%, ТОП-5%, ТОП-10% и ТОП-25% по значению перцентиля проминентности. К перспективным тематикам (топикам) по методологии SciVal относятся топики, в которых наблюдается рост числа публикаций, высокие значения перцентиля проминентности и нормализованного по области знаний показателя цитируемости.

В ходе исследования применялись контент-анализ, статистический анализ, расчетные методы для определения минимальных и максимальных значений индикаторов.

Результаты и обсуждение

Всего за 2019—2024 гг. среди перспективных тематик можно выделить 70 топиков, 22 из которых (или 31,4%) относятся к медицине, их наукометрическая характеристика представлена в табл. 1.

Таблица 1. Наукометрическая характеристика перспективных тематик в области медицины в мире за 2019—2024 гг.

Как видно из табл. 1, тематика 12 топиков из 22 связана с эпидемией коронавируса или его последствиями и влиянием на здоровье и организм человека, а два тематических кластера (T.26607 и T.82664) связаны с использованием в медицине и здравоохранении технологий и систем искусственного интеллекта.

Следует отметить, что значения нормализованного по области знаний показателя цитируемости (FWCI) всех 22 топиков превышают среднемировой, значение которого составляет 1,00.

С одной стороны, в мире научные исследования продолжают концентрироваться вокруг тематик, связанных с пандемией коронавирусной инфекции и ее воздействием на системы человеческого организма. С другой стороны, значительная часть исследований сосредоточена и развивается в таких областях, как онкология, эндокринология, радиология, кардиология и некоторых других.

Лидером по количеству публикаций (11 154) является топик T.2129 Ferroptosis; Lipid Peroxidation; Reactive Oxygen Species (Ферроптоз; Перекисное окисление липидов; Активные формы кислорода), по значению перцентиля проминентности (99,993) — топик T.739 Vaccine Efficacy; Virus Antibody; COVID-19 (Эффективность вакцины; Антитела к вирусу; COVID-19), а по значению FWCI (3,67) — T.41330 SARS Coronavirus; Omicron Variant; COVID-19 (Коронавирус SARS; Вариант омикрона; COVID-19) с 748 публикациями и проминентностью 99,331.

Минимальные значения трех основных показателей также имеют разные топики (из 23 тематик, указанных в табл. 1): наименьшее значение количества публикаций (270) — у T.86730 Virus Antibody; Vaccine Efficacy; Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (Антитела к вирусу; Эффективность вакцины; Коронавирус 2 с тяжелым острым респираторным синдромом) с FWCI=2,80 и степенью актуальности 96,582; минимальное значение нормализованного по области знания показателя цитируемости (1,20) — у T.86094 Human Immunodeficiency Virus; Virus Antibody; COVID-19 (Вирус иммунодефицита человека; Антитела к вирусу; COVID-19) с 443 публикациями и перцентилем актуальности 96,292; наименьшее значение перцентиля проминентности (88,250) — у T.68232 Gesture; Internal Fixation; Upper Limb (Жест; Внутренняя фиксация; Верхняя конечность) с 680 публикациями и FWCI=1,74.

В табл. 1 одинаковое значение нормализованного по области знания показателя цитируемости (2,72) имеют два топика: T.23693 Myocarditis; Messenger RNA; COVID-19 (Миокардит; Информационная РНК; COVID-19) и T.82664 Computer Vision; Medical Imaging; Image Segmentation (Компьютерное зрение; Медицинская визуализация; Сегментация изображений), при этом число публикаций у T.23693 почти в 3 раза больше, чем у T.82664 (1 540 и 548 соответственно), а также степень актуальности у T.23693 выше (99,376), чем у T.82664 (95,182).

Не менее интересно проследить соотношение между числом публикаций и перцентилем проминентности у топиков с близкими значениями нормализованного по области знания показателя цитируемости, разница между которыми может составлять от 0,01 до 0,02. Так, у топика T.12810 Monkeypox; Epidemic; COVID-19 (Оспа обезьян; Эпидемия; COVID-19) с FWCI=2,86 число публикаций и перцентиль актуальности выше, чем у топика T.26607 Semisupervised Learning; Medical Imaging; Image Segmentation (Полуконтролируемое обучение; Медицинская визуализация; Сегментация изображений) с FWCI=2,84 (4 246 по сравнению с 2 143 в отношении публикаций и 99,960 по сравнению с 99,013 в отношении перцентиля проминентности).

Аналогичная ситуация и в паре топиков T.2129 Ferroptosis; Lipid Peroxidation; Reactive Oxygen Species (Ферроптоз; Перекисное окисление липидов; Активные формы кислорода) и T.41589 Monoclonal Antibody; SARS Coronavirus; COVID-19 (Моноклональные антитела; Коронавирус SARS; COVID-19). При значениях нормализованного по области знания показателя цитируемости 2,74 и 2,73 соответственно число публикаций у ТС.2129 составляет 11 154, а у Т.41589 — 930, степень актуальности равна 99,399 у Т.2129 и 98,837 у Т.41589.

В следующей паре топик T.92254 Breast Cancer; Epidermal Growth Factor Receptor 2; Clinical Trial (Рак молочной железы; Рецептор эпидермального фактора роста 2; Клинические испытания) насчитывает 568 публикаций, FWCI=2,68 и перцентиль проминентности 97,699, а топик T.56557 Positron Emission Tomography-Computed Tomography; Gallium 68; Molecular Imaging (Позитронно-эмиссионная томография — Компьютерная томография; Галлий-68; Молекулярная визуализация) — 1 223 публикации, FWCI=2,67 и степень актуальности 98,692.

И, наконец, для топика T.1266 Vaccine Efficacy; Vaccination Policy; COVID-19 (Эффективность вакцины; Политика вакцинации; COVID-19) при FWCI=2,33 и степени проминентности 99,948 число публикаций почти в 8,5 раз больше, чем для топика T.79514 Immunotherapy; Tumor Microenvironment; Long Noncoding RNA (Иммунотерапия; Микроокружение опухоли; Длинная некодирующая РНК) с FWCI=2,34 и перцентилем проминентности 99,277.

Таким образом, в двух парах топиков (T.12810 и T.26607, T.2129 и T.41589) значения трех основных показателей выше у первого топика в паре (т.е. у которого значение FWCI выше), а в двух остальных парах топиков (T.92254 и T.56557, T.79514 и T.1266) значения числа публикаций и степени актуальности выше у второго топика в паре (у того, значение FWCI которого ниже).

Если рассматривать ТОП-5 топиков по значению каждого из трех показателей (число публикаций N, нормализованный по области знания показателя цитируемости FWCI и перцентиль проминентности PP), то в ТОП-5 будут входить всего 9 топиков (табл. 2):

Таблица 2. Наукометрическая характеристика ТОП-5 (по числу публикаций, уровню цитируемости и перцентилю проминентности за 2019—2024 гг.) перспективных тематик в области медицины в мире

1) T.2129 Ferroptosis; Lipid Peroxidation; Reactive Oxygen Species. Ферроптоз; Перекисное окисление липидов; Активные формы кислорода (N=11 154; FWCI=2,74; PP=99,399);

2) T.739 Vaccine Efficacy; Virus Antibody; COVID-19. Эффективность вакцины; Антитела к вирусу; COVID-19 (N=10 096; FWCI=3,35; PP=99,993);

3) T.2785 Infection; Symptoms; COVID-19. Инфекция; Симптомы; COVID-19 (N=8 506; FWCI=3,19; PP=99,980);

4) T.1266 Vaccine Efficacy; Vaccination Policy; COVID-19. Эффективность вакцины; Политика вакцинации; COVID-19 (N=8 238; FWCI=2,33; PP=99,948);

5) T.12810 Monkeypox; Epidemic; COVID-19. Оспа обезьян; Эпидемия; COVID-19 (N=4 246; FWCI=2,86; PP=99,960);

6) T.41330 SARS Coronavirus; Omicron Variant; COVID-19. Коронавирус SARS; Вариант омикрона; COVID-19 (N=748; FWCI=3,67; PP=99,331);

7) T.34167 Semaglutide; Antidiabetic Agent; Randomized Controlled Trial. Семаглутид; Противодиабетическое средство; Рандомизированное контролируемое исследование (N=1 855; FWCI=3,32; PP=99,246);

8) T.41096 Antivirus Agent; SARS Coronavirus; COVID-19. Антивирусное средство; Коронавирус SARS; COVID-19 (N=1 269; FWCI=3,11; PP=99,610);

9) T.25927 Nucleic Acid; CRISPR Cas System; Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2. Нуклеиновая кислота; Система CRISPR Cas; SARS-CoV-2 (N=2 345; FWCI=2,30; PP=99,730).

Большинство топиков (7 из 9), входящих в ТОП-5 по значениям трех показателей, относятся к исследованиям, связанным с изучением как самого COVID-19, так и его последствий в части влияния на здоровье и организм человека. Но 2 топика представляют собой отдельные направления для научных исследований: один из них связан с изучением процесса ферроптоза, а другой относится к области диабетологии.

Перспективность изучения ферроптоза связана с возможностью использования этого процесса в лечении злокачественных новообразований. Предполагается, что ферроптоз можно использовать для уничтожения опухолевых клеток, в том числе устойчивых к терапии. Для этого планируется исследовать механизмы защиты от ферроптоза и «выключать» их, чтобы сделать опухолевую клетку максимально беззащитной. Кроме того, изучение ферроптоза актуально для создания новых препаратов для лечения нейродегенеративных и онкологических заболеваний.

Сахарный диабет является одним из наиболее распространенных хронических неинфекционных заболеваний, характеризующихся многофакторным патогенезом, риском тяжелых осложнений, включая сердечно-сосудистые заболевания, неврологические и органоспецифические нарушения.

Сахарный диабет — это не только медицинская, но и социальная проблема, для решения которой необходим комплексный подход, включающий профилактику, раннюю диагностику, эффективное лечение и диспансерное наблюдение. Эти составляющие зависят в том числе от решения такой актуальной задачи, как поиск, разработка новых или модификация имеющихся антидиабетических препаратов различных классов (например, семаглутида, тирзепатида) для проведения эффективной и безопасной моно- или комбинированной сахароснижающей терапии по оптимальным схемам, которые позволят улучшить качество жизни пациентов с этим заболеванием.

Из этих 9 тематик топик T.2129 имеет наибольшее значение числа публикаций (11 154), а топик T.739 — перцентиля проминентности (99,993), максимальный FWCI (3,67) наблюдается у топика T.41330. В то же самое время минимальные значения числа публикаций (748) у того же топика T.41330, нормализованного по области знания показателя цитируемости (2,30) — у топика T.25927 и степени актуальности (99,246) — у топика T.34167.

В табл. 2 топики, входящие в ТОП-5 по значению того или иного показателя несколько раз, выделены соответствующим цветом. Показано, что ТОП-5 тематик по числу публикаций и по перцентилю проминентности сформирован почти из одного и того же набора топиков, занимающих к тому же почти идентичные рейтинговые позиции (за исключением двух топиков T.1266 и T.12810, которые в ТОП-5 по числу публикаций занимают 4-ю и 5-ю рейтинговые позиции, а в ТОП-5 по значению перцентиля проминентности топик T.1266 также занимает 4-ю строчку, топик T.12810 поднялся на 3-е место.

Анализ данных табл. 2 также показывает, что наибольшее число вхождений (по 3 раза) в ТОП-5 наблюдается у топиков T.739 (2-е место и по числу публикаций, и по FWCI, 1-е — по степени актуальности) и T.2785 (3-е место по числу публикаций, 2-е — по перцентилю проминентности, 4-е место — по FWCI). По два вхождения в ТОП-5 имеют топики T.1266 и T.12810 (их рейтинговые места рассмотрены выше). По числу публикаций и FWCI 1-е место занимают топики T.2129 и T.41330 соответственно, 3-ю рейтинговую позицию по FWCI — топик T.34167, а на 5-й строчке находятся топики T.41096 (по FWCI) и T.25927 (по степени актуальности).

Обобщая изложенное, следует отметить, что тематика большинства топиков связана с распространением коронавирусной инфекции, ее симптомами и разновидностями, вырабатываемыми антителами различных типов со стороны иммунной системы в ответ на попадание вируса в организм человека, а также процессом и политикой вакцинации, эффективностью вакцин. Отдельное внимание уделяется таким тематикам, как система редактирования генов, компьютерное зрение и медицинская визуализация, использование определенных веществ для проведения седации или для компьютерной/позитронно-эмиссионной томографии. Часть топиков ассоциирована с такими предметными категориями, как кардиология (миокардит), эндокринология (противодиабетические средства), онкология (рак молочной железы), офтальмология (увеит), гематология (миелодиспластический синдром).

Одним из аспектов применения данных, представленных в этой работе, может быть установление соответствия между топиками, источником которых являются публикации в международной базе научного цитирования Scopus, тем научным направлениям, которые определены в Программе фундаментальных научных исследований, научных платформах в Стратегии развития медицинской науки, в отраслевом модуле медицинской науки в Единой государственной информационной системе учета результатов научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ гражданского назначения и в других нормативно-правовых документах как приоритетные направления исследований и разработок в интересах медицины и здравоохранения.

В качестве основных ограничений исследования следует отметить зависимость получаемых данных от даты выгрузки, а также лимитирование числа тематических кластеров, имеющих наибольшие значения одного или нескольких наукометрических индикаторов.

Заключение

Результаты работы свидетельствуют о том, что тематика большинства топиков в области медицины связана с эпидемией коронавируса или его последствиями и влиянием на здоровье и организм человека, а два тематических кластера связаны с использованием в медицине и здравоохранении технологий и систем искусственного интеллекта. Два топика представляют собой отдельные направления для научных исследований: один из них связан с изучением процесса ферроптоза, перспективность изучения которого связана с возможностью использования в лечении злокачественных новообразований, а также для создания новых препаратов для лечения нейродегенеративных и онкологических заболеваний, а другой тематический кластер относится к области диабетологии и связан с поиском и разработкой противодиабетических препаратов для проведения эффективной и безопасной терапии с целью улучшения качества жизни пациентов с диагностированным сахарным диабетом.

Среди отдельных перспективных тематик, которые не занимают лидирующие позиции, но и не являются аутсайдерами по значениям используемых наукометрических показателей, можно выделить направления, связанные с активным изучением, накоплением идей и результатов экспериментов в отношении клинических аспектов (диагностики, лечения, профилактики) той или иной медицинской проблематики: использование позитронно-эмиссионной и компьютерной томографии, исследования по иммунотерапии, зависимости «доза—эффект» для различных седативных препаратов, поиск наиболее эффективных подходов к лечению таких заболеваний, как рак молочной железы и миелодисплатический синдром.

Таким образом, большинство перспективных тематик научных исследований связаны в общем случае с медицинской профилактикой, популяционной профилактикой и терапией, и в частности с такими отдельными направлениями, как профилактика хронических неинфекционных заболеваний, профилактика онкологических заболеваний и их осложнений, иммуно- и вакцинопрофилактика, организация и оказание медицинской помощи с применением телемедицинских технологий.

Изучение и анализ перспективных тематик в области медицины в мире позволяет исследователям быть в курсе самых последних и наиболее актуальных научных изысканий и разработок, с учетом этого более детально планировать и проводить фундаментальные, поисковые и прикладные научные исследования на национальном уровне.

Вклад авторов: концепция и дизайн исследования — Поддубская Е.А., Тархов К.Ю.; сбор материала — Тархов К.Ю.; статистический анализ данных — Тархов К.Ю.; написание текста — Поддубская Е.А., Тархов К.Ю.; научное редактирование — Концевая А.В., Драпкина О.М., Поддубская Е.А.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Authors contribution: study design and concept — Poddubskaya E.A., Tarkhov K.Yu.; data collection and processing — Tarkhov K.Yu.; statistical analysis — Tarkhov K.Yu.; text writing — Poddubskaya E.A., Tarkhov K.Yu.; scientific editing — Kontsevaya A.V., Drapkina O.M., Poddubskaya E.A.