摘要：疼痛神经标志物的研究是神经科学与疼痛医学中的一个重要领域，涉及识别和理解与疼痛感知和传递相关的生物标志物。以下是该领域的一些研究热点与发展趋势：

引言（来源于ChatGPT）

疼痛神经标志物的研究是神经科学与疼痛医学中的一个重要领域，涉及识别和理解与疼痛感知和传递相关的生物标志物。以下是该领域的一些研究热点与发展趋势：

研究热点：

1. 基因与表观遗传学：

- 研究表明，特定基因及其表达的变化与慢性疼痛的发病机制密切相关，特别是在神经系统中的作用。

- 表观遗传学的改变如何影响疼痛感知的机制是一个新的研究方向。

2. 神经递质与受体：

- 研究神经递质（如谷氨酸、SP等）及其受体的角色，探讨它们在疼痛传导中的作用。

- 购物具有治疗潜力的新型受体拮抗剂。

3. 炎症标志物：

- 慢性疼痛常伴随炎症反应，寻找特定的炎症标志物（如细胞因子和趋化因子）与疼痛感知之间的关系。

4. 生物医学成像技术：

- 利用功能性磁共振成像（fMRI）、正电子发射断层扫描（PET）等技术，非侵入性地观察疼痛的神经机制及相关标志物。

5. 微生物组与疼痛：

- 研究肠道微生物组与疼痛之间的关系，探索其在疼痛感知中的潜在作用。

6. 干细胞与组织修复：

- 探讨干细胞在疼痛及其修复过程中的作用，寻找新型治疗策略。

发展趋势：

1. 个体化治疗：

- 基于疼痛标志物的个体化医疗成为新方向，通过对患者的基因、炎症状况等标志物的分析制定个性化的治疗方案。

2. 药物开发：

- 针对特定标志物开发新型药物，例如特定的受体拮抗剂或抗炎药物，有望提高疼痛管理的效果。

3. 多组学研究：

- 整合基因组学、转录组学、蛋白质组学等多种组学数据，寻找新的疼痛生物标志物。

4. 神经调节技术：

- 利用经皮神经电刺激（TENS）、脊髓刺激等新兴神经调节技术，研究其对疼痛相关神经标志物的影响。

5. 大数据与人工智能：

- 利用机器学习和大数据分析技术，从临床和实验数据中发现新标志物，预测疼痛的发生和发展。

总结：

疼痛神经标志物研究正朝着更加深入和精准的方向发展。通过结合多学科的研究方法，未来有望在疼痛的机制理解和治疗策略上取得重大突破。

大数据分析

检索数据库：Medline

检索工具：文献鸟/PubMed

检索时间：2024-12-11

检索词：pain biomarkers

1.论文概况

近年来，国际上已经发表了21448篇Medline收录的疼痛神经标志物相关研究的文章，其中，2019年发文1293篇，2020年发文1255篇，2021年发文1443篇，2022年发文1370篇，2023年发文1400篇，2024年最新发文1505篇。对其收录的最新9990篇文章进行大数据分析，使用ChatGPT进一步了解疼痛神经标志物的研究热点与发展趋势。

2.疼痛神经标志物研究领域活跃的学术机构

美国哈佛医学院发文97篇，奥地利维也纳医科大学发文57篇，中国首都医科大学发文55篇，中国四川大学发文42篇，瑞典林雪平大学发文39篇。

疼痛神经标志物研究领域发文活跃的医院:美国麻省总医院发文70篇，中国华西医院 (44篇)，美国布莱根妇女医院 (39篇)，中国北京协和医院 (35篇)， 美国梅奥诊所 (32篇)。

3.疼痛神经标志物研究领域作者发文较多的期刊

从发文来看，发表疼痛神经标志物研究文章数量较多的期刊有Sci Rep (IF=3.8)、Int J Mol Sci (IF=4.9)、Medicine (Baltimore) (IF=1.3)、PLoS One (IF=2.9)、Front Immunol (IF=5.7) 等。

4. 疼痛神经标志物研究领域活跃的学者及其关系网

疼痛神经标志物研究领域活跃的专家：美国俄勒冈健康与科学大学的Thomas, Charles R；美国俄勒冈健康与科学大学的Grossberg, Aaron J；德国明斯特大学医院的Zarbock, Alexander；丹麦哥本哈根大学的Ashina, Messoud；美国疾病控制与预防中心的Feldstein, Leora R 等在该研究领域较为活跃。还有更多优秀的研究者，限于篇幅，无法一一列出。

本数据分析的局限性：

A. 本报告为“文献鸟”分析工具基于PubMed数据库，仅以设定检索词的检索结果，在限定的时间和文献数量范围内得出，并由此进行的可视化报告。

B. “文献鸟”分析工具的大数据分析目的是展示该领域近期研究的概况，仅为学术交流用；无任何排名意义。

C. “文献鸟”分析工具的大数据分析中的关于活跃单位、作者等结果的统计排列，只统计第一作者的论文所在单位的论文数量；即，论文检索下载后，每篇论文只保留第一作者的单位，然后统计每个单位的论文数。当同一单位有不同拼写时，PubMed会按照两个不同单位处理。同理作者排列，只统计第一作者和最后一位作者署名发表的论文数。如果作者的名字有不同拼写时，会被PubMed检索平台会按照不同作者处理。

D. 本文结论完全出自“文献鸟”分析工具，因受检索词、检索数据库收录文献范围和检索时间的局限性，不代表本刊的观点，其中数据内容很可能存在不够精确，也请各位专家多多指正。

来源：中国神经再生研究杂志