摘要：仿生材料在医学中应用研究，主要源于对传统材料在医学领域应用的限制和需求的不断增加。传统材料存在着生物相容性差、功能单一、使用寿命短等问题，而仿生材料则具有更好的生物相容性、生物活性、可控性和可持续性等特点，因此备受关注。
引言（来源于ChatGPT）
仿生材料在医学中应用研究，主要源于对传统材料在医学领域应用的限制和需求的不断增加。传统材料存在着生物相容性差、功能单一、使用寿命短等问题，而仿生材料则具有更好的生物相容性、生物活性、可控性和可持续性等特点，因此备受关注。
在医学中，仿生材料的研究热点方向主要包括以下几个方面：
研究热点
1. 生物结构仿制:
- 研究使用自然界的生物材料，如蜘蛛丝，开发高强度的缝合线和支架，促进组织再生。
2. 仿生植入物:
- 开发模仿骨骼结构的材料，以增强植入物的生物相容性和机械性能。
3. 抗菌表面技术:
- 探索仿生材料的抗菌特性，例如模仿鲨鱼皮肤，减少医疗设备表面的细菌附着。
4. 智能医疗材料:
未来发展方向
1. 纳米技术结合:
- 利用纳米材料增强仿生材料的性能，改善药物传递系统和生物检测器的灵敏度。
2. 个性化医疗:
- 研发可根据患者特征定制的仿生材料，提高治疗效果和患者的舒适度。
3. 环境友好材料:
- 开发可降解的仿生材料，以减少医疗废物，符合可持续发展目标。
4. 多功能复合材料:
- 创新多种功能的仿生材料，如抗菌、导电、灵活性结合，满足现代医学的多元需求。
结语
仿生材料在医学领域的研究正迅速演进，未来充满希望和挑战。希望通过持续的研究与跨学科合作，推动这一领域的创新发展。
大数据分析
检索数据库：Medline
检索工具：文献鸟/PubMed
检索时间：January 18, 2025
检索词：biomimetic materials AND China[ad]
1.论文概况
近年来，中国已经发表了18567 篇Medline收录的仿生材料研究的相关文章，我们对其收录的最新的9999篇进行大数据分析，使用ChatGPT进一步了解仿生材料的研究热点与未来发展方向。
国家分布可以看到，中国作者独立发表的文章数量为9309篇，文章数量占总发文数量的93.1%；中美作者合作发表的文章数量为274篇，占2.7%；澳大利亚、新加坡和德国是与中国作者合作发表文章较多的国家。
2.仿生材料研究领域中活跃的中国院校及研究机构：四川大学(327篇)，浙江大学(206篇)、中国科学技术大学(173篇)、哈尔滨工业大学(165篇)、清华大学(152篇)、吉林大学(140篇)、沈阳药科大学(132篇)、东南大学(111篇)、复旦大学(108篇)、北京大学(107篇)、华中科技大学(105篇)、上海交通大学(102篇)，等等。
3.仿生材料研究领域发文活跃的中国医疗机构：华西医院(74篇)，上海第九人民医院(41篇)、同济医学院附属协和医院(35篇)、华西口腔医院(29篇)、北京大学口腔医学院附属医院(28篇)、苏州大学附属第一医院(25篇)、重庆医科大学第二附属医院(25篇)、郑州大学第一附属医院(18篇)、湘雅医院(17篇)、仁济医院(15篇)等等。
4.仿生材料研究领域中国作者发文较多的国际期刊：
从发文来看，发表来自中国仿生材料研究文章数量较多的期刊有ACS Appl Mater Interfaces (IF: 8.3) (582篇)、Int J Biol Macromol (IF: 7.7) (351篇)、Adv Mater (IF: 27.4) (293篇)、Water Res (IF: 11.4) (286篇)、ACS Nano (IF: 15.8) (236篇)、Int J Nanomedicine (IF: 6.6) (209篇)、Chemosphere (IF: 8.1) (208篇)、J Mater Chem B (IF: 6.1) (200篇)等。
5.仿生材料研究领域活跃的中国学者及其关系网
中国科技大学的Yu, Shuhong；中国科学院理化技术研究所Jiang, Lei；哈尔滨工业大学Liang, Heng；香港中文大学Tang, Ben Zhong；清华大学Huang, Xia，哈尔滨工业大学Ma, Jun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准，也请各位专家多多指正。
来源：中国组织工程研究杂志