1. ANÁLISIS BIBLIOMÉTRICO Y USO DE HERRAMIENTAS DE MINERIA DE TEXTOS
PARA EL ESTUDIO DEL ENVEJECIMIENTO DE CÉLULAS DENDRÍTICAS.
Fernando Galicia
E-investigación bibliográfica en Ciencias Biomédicas
Licenciatura en Investigación Biomédica Básica
Semestre 2010-2
Profesoras:
Layla Michán
Lyssania 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

2. 0
1
2
3
4
0.5
1.5
2.5
3.5
4.5
12
16
0
4
8
Autor:
JOURNAL OF IMMUNOLOGY LINTON, PJ
Revista:
JOURNAL OF LEUKOCYTE BIOLOGY
AGRAWAL, S
TRENDS IN IMMUNOLOGY
IMMUNOLOGICAL REVIEWS BA LOGH, P
INFECTION AND IMMUNITY
J
JOURNAL OF CLINICAL IMMUNOLOGY LUST GA RTEN,
SEMINARS IN IMMUNOLOGY
TEW, JG
VACCINE
CELLULAR & MOLECULAR IMMUNOLOGY BE LKAID, Y
CRITICAL REVIEWS IN IMMUNOLOGY
CURRENT OPINION IN IMMUNOLOGY CAMPBELL, D
HUMAN IMMUNOLOGY
DOMINGUEZ, AL
IMMUNOLOGY LETTERS
INTERNATIONAL IMMUNOLOGY FIKRIG, E
INTERNATIONAL JOURNAL OF IMMUNOPATHOLOGY AND PHARMACOLOGY
GOLDBERG, GL
Análisis bibliométrico en Web of Sciences:
GRIZZLE, WE
IKEHARA , S
KOVACS, EJ
Institución (sólo se muestra los 30 registros con valores más altos).
MA LETT O, B
MILTON, MK
Fig 1. Gráfica de la frecuencia de Autores en los resultados de una búsqueda en Web of Sciences.
Fig 2. Gráfica de la frecuencia de Revistas en los resultados de una búsqueda en Web of Sciences.

3. 0.5
1.5
2.5
0
1
2
Año:
10
12
14
16
0
2
4
6
8
ABBOTT LABS
ALBERT EINSTEIN COLL MED
AUSTRIAN ACAD SCI
Institución:
BAYLOR COLL MED
BIOMATH & STAT SCOTLAND
CHILDRENS HOSP
CHILDRENS HOSP RES FDN
CINCINNATI CHILDRENS HOSP
CISA INIA
CLIN PRAIRIE
COLUMBIA COLL CHICAGO
COLUMBIA UNIV
CORNELL UNIV
DARTMOUTH COLL
DEPT VET AFFAIRS MED CTR
EASTERN VIRGINIA MED SCH
EMORY UNIV
FDN MARQUES DE VALDECILLA
FORSCHUNGZENTRUM BORSTEL
GEORGE WASHINGTON UNIV
HOSP UNIV MARQUES DE VALDECILLA
HOSP UNIV REINA SOFIA
IMMUNEX CORP
INNSBRUCK UNIV
INST PASTEUR
Fig 3. Gráfica de la distribución temporal de los resultados de una búsqueda en Web of Sciences.
Fig 4. Gráfica de la cantidad de publicaciones por Institución en la búsqueda en Web of Sciences.
INT MED CTR JAPAN
IST RIC CODIVILLA PUTTI
1986 1994 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
JULIUS MAXIMILIANS UNIV
JUNTENDO UNIV

4. 10
12
0
2
4
6
8
10
20
30
40
0
GRUBECK-LOEBENSTEIN B J Immunol
Autor:
TAKAI T J Invest Dermatol Revista:
KIKUCHI T Exp Gerontol
NUKIWA T Immunology
NAKAMURA A Mech Ageing Dev
SZAKAL AK Eur J Immunol
TEW JG Transplantation
ROMANI N J Allergy Clin Immunol
SAIJO Y
Blood
AGRAWAL A
Cell Tissue Res
AGRAWAL S
Trends Immunol
AKIYAMA K
Clin Exp Immunol
GOLDSTEIN DR
Diabetes
GUPTA S
SUZUKI T J Leukoc Biol
VEGA JA Proc Natl Acad Sci U S A
ANDARINI S Arch Oral Biol
Análisis bibliométrico en Pubmed.
AYDAR Y Br J Dermatol
BALOGH P J Dermatol Sci
BIRAGYN A J Exp Med
ENDO S Nat Immunol
FUJIHASHI K Semin Immunol
GARCIA-SUAREZ O Aging Cell
SAURWEIN-TEISSL M Am J Physiol Lung Cell Mol Physiol
SCHULER G Ann N Y Acad Sci
THOMSON AW Arterioscler Thromb Vasc Biol
WICK G Arthritis Res Ther
Fig 5. Gráfica del número de publicaciones por revista de una búsqueda en Pubmed.
BONDADA S Autoimmunity
BURTON GF Br J Haematol
Fig 6. Gráfica de la frecuencia de autores en los resultados de una búsqueda en Pubmed.
CASTLE SC Cancer Res
EBIHARA S Cell Immunol

5. 10
15
20
25
30
35
40
0
5
20
40
60
80
0
100
120
Año:
País:
2010
UNITED STATES
2009
JAPAN
2008
AUSTRIA
2007
GERMANY
2006
UNITED KINGDOM
2005
ITALY
2004
FRANCE
2003
SPAIN
2002
CHINA
2001
AUSTRALIA
2000
CANADA
1999
NETHERLANDS
1998
SWEDEN
1997
BELGIUM
1996
BRAZIL
DENMARK 1995
SERBIA 1994
SWITZERLAND 1993
ARGENTINA 1992
COLOMBIA 1991
FINLAND 1990
ISRAEL 1989
KOREA 1988
NORWAY Fig 7. Gráfica de la distribución temporal de los resultados de una búsqueda en Pubmed. 1987
PORTUGAL 1986
TAIWAN 1985
Fig 8. Gráfica de la distribución geográfica (país) de los resultados de una búsqueda en Pubmed.
TIMOR 1984

6. 10
20
30
40
50
60
70
80
90
0
10
20
30
40
50
0
Año:
2010 Journal of Immunology
2009 Journal of Investigative Dermatology
Revista:
2008 Experimental Gerontology
2007 Journal of Neuroscience
Immunology
2006
Transplantation
2005 Mechanisms of Ageing and Development
2004 Neuroscience
2003 Trends in Immunology
2002 Neurobiology of Aging
2001 Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
2000 Journal of Allergy and Clinical Immunology
Cell and Tissue Research
1999
Blood
1998 European Journal of Immunology
1997
Análisis bibliométrico en Scopus.
Journal of Leukocyte Biology
1996 Journal of Virology
1995 Neuroscience Letters
1994 Immunity and Ageing
1993 Journal of Neurophysiology
Annals of the New York Academy of Sciences
1992
Cerebral Cortex
1991 Infection and Immunity
1990 Science
1989 Journal of Experimental Medicine
Vaccine
Fig 9. Gráfica del número de publicaciones por revista de una búsqueda en Scopus.
1988
1987 European Journal of Neuroscience
Fig 10. Gráfica de la distribución temporal de los resultados de una búsqueda en Scopus.
Clinical and Experimental Immunology
1986
Diabetes
1985 Aging Cell
1984 Journal of Comparative Neurology
1980
1973

7. 10
12
0
2
4
6
8
0
5
10
15
20
VA Medical Center Grubeck-Loebenstein, B.
Autor:
University of Tokyo Tew, J.G.
Inserm Szakal, A.K.
Osterreichische Akademie Der Wissenschaften Vega, J.A.
Institución:
Yale University School of Medicine Garcia-Suarez, O.
UC Irvine Romani, N.
Medizinische Universitat Innsbruck Agrawal, S.
Medical College of Virginia Agrawal, A.
University of Toronto Esteban, I.
Universität Erlangen-Nürnberg Pabst, R.
Duke University School of Medicine Balogh, P.
Universität Tübingen Wimalasena, J.
University of Michigan Medical School Castle, S.C.
University of Washington Seattle Naves, F.J.
Massachusetts General Hospital Pawelec, G.
Harvard Medical School Keenan, J.A.
Trudeau Institute Hannestad, J.
University of Pennsylvania, School of Medicine Burton, G.F.
Universidad de Oviedo, Facultad de Medicina Aydar, Y.
Kyoto University Caudle, M.R.
University of Pittsburgh Medical Center Thomson, A.W.
University of Pittsburgh Gupta, S.
Oregon Health and Science University Stossel, H.
University of California, San Francisco Shultz, L.D.
Medizinische Hochschule Hannover MHH Tesar, B.M.
Heinrich Heine Universität
Kosco, M.H.
University of Connecticut Health Center
Fig 12. Gráfica de Número de publicaciones por Institución de una búsqueda en Scopus.
Grolleau-Julius, A.
Fig 11. Gráfica de la frecuencia de autores en los resultados de una búsqueda en Scopus.
Baylor College of Medicine
Kalady, M.F.
Virginia Commonwealth University
Schuler, G.
Tokyo Medical and Dental University
Saida, K.
Sidney Kimmel Cancer Center
Yung, R.L.

8. 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*.

9. 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.

10. 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.

11. 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.