ANÁLISIS BIBLIOMÉTRICO Y USO DE HERRAMIENTAS DE MINERIA DE TEXTOS

PARA EL ESTUDIO DEL ENVEJECIMIENTO DE CÉLULAS DENDRÍTICAS.

Fernando GaliciaE-investigación bibliográfica en Ciencias Biomédicas Licenciatura en Investigación Biomédica BásicaSemestre 2010-2Profesoras:Layla MichánLyssania Macias

Introducción

El envejecimiento de un organismo es un proceso natural en el que las capacidades y respuestas

fisiológicas del mismo disminuyen con el paso del tiempo (1). De entre estos cambios, uno de los

sistemas fisiológicos más afectados, es el sistema inmunitario (2). Recientemente, diversos grupos de

investigación alrededor del mundo han estudiado la relación entre el sistema inmune y el envejecimiento,

haciendo descubrimientos sorprendentes. Entre ellos, la relación entre la vejez, el sistema inmune (y en

específico con el tipo celular dendrítico) y diversas patologías crónicas como el cancer, diabetes, artritis y

enfermedades neuro-degenerativas (3) (4).

Con el fin de entender la forma en que los trabajos científicos sobre este tema se han desarrollado a lo

largo de los últimos años, se realizo un análisis bibliométrico de los resultados obtenidos al realizar una

búsqueda en las bases de datos MedLine, Scopus y Web of Knowledge. Adicionalmente, se usaron las

aplicaciones ArrowSmith, FACTA y AliBABA para ejemplificar el uso y utilidad de las herramientas de

minería de textos en el estudio de este tema.

Metodología

Se buscó en la página de Web of knowledge en las bases de datos Science Citation Index y Conference

Proceedings Citation Index- Science con los términos de búsqueda: aging AND “dendritic cells”. Los

resultados fueron restringidos al tema “Inmunología”. Para la búsqueda en MedLine se usó la apliación de

Pubmed con los mismos términos de búsqueda, sin restringir los resultados. En el caso de Scopus la

búsqueda fue similar a la de Pubmed.

Resultados

Se obtuvieron los siguientes resultados, los cuales son presentados ordenados por Autor, Revista, Año e

Institución (sólo se muestra los 30 registros con valores más altos).

Análisis bibliométrico en Web of Sciences:

Autor:

Fig 1. Gráfica de la frecuencia de Autores en los resultados de una búsqueda en Web of Sciences.

Revista:

Fig 2. Gráfica de la frecuencia de Revistas en los resultados de una búsqueda en Web of Sciences.

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Fig 3. Gráfica de la distribución temporal de los resultados de una búsqueda en Web of Sciences.

Institución:

Fig 4. Gráfica de la cantidad de publicaciones por Institución en la búsqueda en Web of Sciences.

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Análisis bibliométrico en Pubmed.

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Fig 5. Gráfica del número de publicaciones por revista de una búsqueda en Pubmed.

Autor:

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Fig 6. Gráfica de la frecuencia de autores en los resultados de una búsqueda en Pubmed.

Año:

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Fig 7. Gráfica de la distribución temporal de los resultados de una búsqueda en Pubmed.

País:

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Fig 8. Gráfica de la distribución geográfica (país) de los resultados de una búsqueda en Pubmed.

Análisis bibliométrico en Scopus.

Revista:

Fig 9. Gráfica del número de publicaciones por revista de una búsqueda en Scopus.

Año:

Fig 10. Gráfica de la distribución temporal de los resultados de una búsqueda en Scopus.

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Autor:

Fig 11. Gráfica de la frecuencia de autores en los resultados de una búsqueda en Scopus.

Institución:

Fig 12. Gráfica de Número de publicaciones por Institución de una búsqueda en Scopus.

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Herramientas para Meta-análisis y Minería de Textos

Ali Baba PubMed

Esta aplicación sirve para crear una red entre registros de una búsqueda en PUBMED usando términos

como tipos celulares, enzimas, enfermedades, proteinas, genes, etc, incluidos en estos registros (5). En la

siguiente figura se muestra la red obtenida al analizar 20 registros de la búsqueda “dendritic cells” AND

aging*.

Fig 13. Red de interacciones entre los términos más relevantes de una búsqueda en Pubmed creada por Ali Baba.

FACTA: Finding Associated Concepts with Text Analysis

Facta es una herramienta de minería de textos que nos sirve para identificar asociaciones entre

conceptos mencionados en artículos de una búsqueda de PUBMED. La aplicación separa los resultados

en categorías semánticas, muy útiles para identificar lo que uno esté buscando (6). Las siguientes

imágenes muestras los resultados de las categorías Drug y Disease (relevantes para el tema estudiado)

usando como términos de entrada “dendritic cells” AND aging*.

Fig 14. Términos relevantes en la búsqueda realizada dentro de la categoría Drugs y Disease.

ArrowSmith

Esta herramienta busca conceptos comunes entre dos conjuntos diferentes de artículos. En la primera

búsqueda se define la literatura A, en la segunda la literatura C, a partir de ambas el programa genera una

lista con la literatura B con un recopilado de frases y palabras claves que se encuentran en los títulos de

ambas, que se ordenan por relevancia y se pueden restringir a determinadas características semánticas,

como regiones anatómicas, enfermedades o fármacos (7). Aquí se muestran los resultados usando como

término A: “dendritic cells” y como término C: aging.

a) b)

Fig 15. a) Diagráma del número de Resultados pertenecientes a la búsqueda A, C y los pertenecientes a ambas listas. b) Lista de

términos B que arroja ArrowSmith con la búsqueda de ejemplo.

Discusión

El análisis de los resultados muestra claramente que hay poca información sobre este tema ya que como

la mayoría de las áreas de investigación que requieren un enfoque multidiciplinario, esta es un área de

reciente interés. Pero por otro lado, observando los resultados (ver Gráficas de Años) también es evidente

que es un tema de reciente creación y con una tendencia al alza.

La mayoría de estos estudios han sido publicados en The Journal of Immunology, una revista

especializada en temas de inmunología con un buen nivel de impacto, lo que demuestra que aunque el

tema es nuevo, se le ha tomado muy en cuenta y las grandes revistas están dispuestas a invertir en ello y

difundir los resultados sobre este tema.

Las gráficas de autores e instituciones, no muestran que haya un autor o institución dominante en el tema,

lo que abre posibilidades a que nuevos laboratorios e investigadores entren al área sin quedar relegados

o excluidos.Como nota aparte, es digno de mencionarse que se encontró diferencia en los resultados

obtenidos haciendo las búsquedas en las diferentes bases de datos. Esto puede deberse también a lo

reciente del tema y a que aún no se haya establecido una forma adecuada de clasificar los documentos

sobre este tema de estudio, aparte de las diferencias intrínsecas entre las bases de datos.

En conjunto, estos resultados muestran que el estudio del envejecimiento del sistema inmune es

un nuevo campo de estudio que ha tomado relevancia en los últimos años en el cuál puede haber

muchas oportunidades de desarrollo.

Referencias:

1. Bowen RL, Atwood CS. Living and dying for sex. A theory of aging based on the modulation of cell cycle

signaling by reproductive hormones. [Internet]. Gerontology. 50(5):265-90.Available from:

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15331856

2. Desai A, Grolleau-Julius A, Yung R. Leukocyte function in the aging immune system. [Internet]. Journal

of leukocyte biology. 2010 ;87(6):1001-9.Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20200405

3. Bukovsky A, Caudle MR, Carson RJ, Gaytán F, Huleihel M, Kruse A, et al. Immune physiology in tissue

regeneration and aging, tumor growth, and regenerative medicine. [Internet]. Aging. 2009 ;1(2):157-

81.Available from: http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?

artid=2830052&tool=pmcentrez&rendertype=abstract

4. Larbi A, Fülöp T, Pawelec G. Immune receptor signaling, aging and autoimmunity. [Internet]. Advances

in experimental medicine and biology. 2008 ;640312-24.Available from:

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19065799

5. Plake C, Schiemann T, Pankalla M, Hakenberg J, Leser U. AliBaba: PubMed as a graph. [Internet].

Bioinformatics (Oxford, England). 2006 ;22(19):2444-5.Available from:

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16870931

6. Tsuruoka Y, Tsujii J, Ananiadou S. FACTA: a text search engine for finding associated biomedical

concepts. [Internet]. Bioinformatics (Oxford, England). 2008 ;24(21):2559-60.Available from:

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18772154

7. Layla M, Calderon R, et all. Aplicaciones de la Web para recuperación y análisis de literatura de

PubMed.