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Visualization of life science research by using MeSH and GIS techniques
- 2. 本日の主旨 • 既存シソーラス（MeSH）を利用して、学術論文（ネットワーク データ）を２次元にマッピングしました。 – 研究トピックが概ねリーズナブルに配置。 – 研究トピック・領域が非専門家にも比較的容易に理解可能。 – ミクロ−（メソ）−マクロのマップを作成可能。 • （情報をネットワークのノードに付加して加工することで）オーバーレイにより – 量に関する指標の可視化 – 質に関する指標の可視化 – カテゴリの可視化 を行い、わかりやすい形で表現されました。 • お知恵をお貸しください。 – 実務・業務にどう使えますか？ – どのような改善や情報の付加が必要ですか？
- 3. データ等について • 利用した論文書誌データ – 以下の2つの積集合 • WoS（SCI Ex）収録のDBY1992-2011年の論文（article, review, note, letter、article & proceedings paper） • PubMed収録のデータ（PY1991-2012） – 被引用数Top 1%論文等は2011年末時点のSCI EXデータを使った 独自集計に基づく • 利用した米国特許データ – 1992-2012年までに登録された実用特許 – 論文引用はfront pageのnon-patent referencesから同定。 • 数値や表現について – 本発表に限らず、科学計量学・文献計量学研究の成果として示され る数値や表現は一つの解釈の産物であり、それらが一意に定まるこ とは決してない。
- 9. ２時点比較 ２０００年（移動平均） ２０１０年（移動平均） 量 配列相同性 ↓ 病理・診断技術、？、理論モデル、 幹細胞研究 ↑日
- 13. ２時点比較 ２００１年（移動平均） ２０１１年（移動平均） 量 診断技術、理論モデル ↑配列相同性 ↓ 技術動向の変化ではなく、単に 論文数の変化を反映している可 能性もある。科学・技術動向の変 化 世
- 18. 読み取れること • ライフサイエンス研究において – 世界の論文数は全ての領域で着実に増加 – 日本の論文シェアは、今世紀始めに、多くの、とくに基礎 研究分野で10%を超えるほど高かったものの、急激に低 下し、ほとんどの分野で日本の全分野平均（約6%）を多 少超える程度となった – 近年、米国特許による引用数が比較的増加している領域 は、病理・診断技術、理論モデル等。 – 被引用数、引用論文数、双方の観点で、米国特許による 日本の研究論文への引用が増えている。 近年の特許化進展 vs. 当該領域の論文数の増加 先見の明（特許化先取り） vs. 過去の栄光
- 20. 何をやったか？ ライフサイエンス分野を統合的に分析するプラットフォームの開発 • SCI Ex＝PubMed結合データベース Pubmed SCI Ex （WoS） 結合 MeSHターム • 構造化 • 理解が容易な キーワード群 NIHなどのファンディ ング情報 引用情報 →評価指標 謝辞情報 （2010~） 所属 →国／機関／セクタ USPTO IPC,PCT →分野、「重要性」 引用 1,200万件のPubMedレコード中、850万件をSCI Exと結合。
- 21. 非専門家（今回は私自身が「被験者」）にとって可視化 は研究動向や成果の把握のための重要なツール しかし、 – 可視化を実現するコスト／ハードルが高い – 情報richな図（とくにネットワーク図）を見ても、非 専門家が情報を抽出することが難しい – 適切なキーワード抽出が理解の鍵の一つ • 自然言語処理的なアプローチ（たとえば、SciSIPで実 施)はpromisingながら高コスト そこで…MeSHを活用 可視化における課題
- 22. MeSHとは… • Medical Subject Headings の頭文字であり、米国国立医学 図書館 (NLM) が定める生命科学用語集（シソーラス）である。 NLMがMEDLINEデータベースにおいて文献を管理する際、 文献の内容を表す適切な用語を10〜15個程度文献に付与 し、この用語により文献を検索・管理できるようにしているが、 このときMeSHの用語を用いる。（ウィキペディアより） • 文献内容を表す（階層構造を持つ）descriptor、および広く共 有される概念で修飾するqualifier（sub-heading）の2体系か らなる。 • qualifierはdescriptorと常に組み合わせて用いられるが、す べてのdescriptorにqualifierがつくわけではない（むしろ極少 数にしかつかない）
- 23. MeSH descriptorの階層構造 • 現バージョンでは最大11階層 – 上位2階層は文献には付与されない抽象的なもので、下位9階層が 付与される。 • 具体的な階層構造の例 （非常にわかりやすい） – 身体領域 Body Region • 四肢 Extremities – 下肢 Lower Extremity » 足 Foot » ヒト足先 Human Forefoot » つま先 Toe » 母趾 Hallux • 内容に対応する粒度（階層）のdescriptorのみが付与される ので、上位概念での集計・分析には再集計が必要。 – Lower Extremityは下肢全般を扱う論文にのみ付与されるので、母 趾のみを対象とする論文には、Lower Extremityが付与されない。下 肢のどこかを対象とする論文の同定には下位のdescriptorも統合。
- 26. 本スライドの内容 • ライフサイエンス分野の時系列分析 • 本プロジェクトにおける位置づけ • MeSHの説明 • マクロ：ライフサイエンス分野の静的可視化 • 最新版のMeSH構造の利用によりカバレッジは740〜790万件へ – descriptor第二階層、descriptor第二階層×qualifierによ るmapping – descriptor第三階層上位500による可視化 • ミクロ：多能性幹細胞研究の可視化 – 全階層のdescriptorを活用した分析 • 今後の展開 ここまで済
- 33. 日本の論文シェア 比 率 日
- 40. 読み取れること • 全体として基礎系の論文がより多く出版されている。 • 世界と比べても日本は基礎・研究系に集中している。 – 臨床系の英語論文（とくに症例報告等）が少ないことには理由もある ことに注意。 • 全体では基礎・研究系領域の論文が特許によく引用される • 日本の論文で相対的によく特許に引用されるのはヘルスケ アなど特許による引用数が少ない領域および（おそらく代謝・ 内分泌などに関する）医薬・生理学系と推定される領域。 • Top1%、Top10%論文の比率は領域によるが概ね世界平均 以下かせいぜい並。 日本のライフサイエンス研究、とくに基礎系 は危機的なのか？ 研究産業の不在も関与しているかも？
- 50. 読み取れること • 全体をみると、とくに基礎系の成果創出（論文出版）に公的 研究資金は貢献している。 – 特許による引用、top 1%、10 %論文の割合を見る限り、量に貢献し ても質は？ • 取り上げた各助成機関はそれぞれの行動原理、役割に沿っ て、研究開発投資を行っている。 • とはいうものの、アウトプットからは公的研究資金（とりわけ 厚労科研費）による臨床研究、個別疾患研究への支援が手 薄にみえる。 – 臨床研究、個別疾患研究は経常費or民間資金で実施しているの か？ – （一つの仮説ながら）資金提供側の問題というよりは、受け手側の問 題（基礎研究志向）ではないか？
- 51. 多能性幹細胞研究
- 52. 多能性幹細胞研究のマッピング結果
- 64. 読み取れること • 多能性幹細胞研究領域では、日本は大いに、とくに量的な 存在感を発揮している。 • しかし、近年の世界のキャッチアップにより量的な存在感は 著しく低下した。 • Top1%、Top10%論文の比率はES、iPS、周辺分野のそれ ぞれ世界並を保っており、少なくとも他のライフサイエンス分 野、あるいは科学分野に優っている。ただし、増殖・培養に関 する研究が相対的に弱いようにみえる。 • 特許による引用も近年増えており、技術化に向けての鍵とな る研究成果を少なくとも過去には多く出している。 – （仮説ながら）特許による引用が多いことの理由に、自己引用（的なも の）があるかもしれないので、確認が必要（→将来の分析課題）。
- 71. 読み取れること • 多能性幹細胞研究は他のライフサイエンス領域の基礎研究 と同等に公的研究助成により支えられている。 • 各助成機関はそれぞれの特性にしたがって、独自の資金提 供パタンを示している。 • NEDOの助成には独自性があり、他の助成機関とはさほど バッティングしない領域にも注力している点で興味深い。 • 厚労科研はその（行政目的への貢献が問われるなどの）性 格上、多能性幹細胞研究にはあまり肩入れできていない/し ていないようにみえる。 – ただし、提供された資金額を確認していないので、結論にはまだ早い。
- 72. 今後の可視化に関する展開・やるべきこと • 調整等の作業 – パラメーターの調整 – さらに理解しやすい配置と表現の探索 • 新たな情報の付加 – 研究助成情報の充実 • 金額までわかればよいのだが… – 研究機関別の特徴抽出 – 引用特許の種別（ipcやpct）の表現 – 他国との比較（NIH、その他米国政府資金） • メソレベルマップ（精神医学、脳神経科学か？） – descriptorの集計レベルを調整すればよいと考えている • より詳細なミクロマップ（研究者支援） • 詳細ミクロからマクロの連続的な可視化 – 情報工学のスキルと文脈の扱いという２つの課題 • 潜在ユーザーからの要望への対応