摘要：能量代谢紊乱是多种疾病（如肥胖、糖尿病、癌症、心血管疾病、神经退行性疾病等）的核心病理机制之一。近年来，随着技术的进步和多学科交叉研究的深入，该领域的研究热点和趋势主要集中在以下几个方面：

引言（来源于DeepSeek）

能量代谢紊乱是多种疾病（如肥胖、糖尿病、癌症、心血管疾病、神经退行性疾病等）的核心病理机制之一。近年来，随着技术的进步和多学科交叉研究的深入，该领域的研究热点和趋势主要集中在以下几个方面：

一、研究热点

1. 线粒体功能障碍与代谢调控

- 线粒体作为能量代谢的核心细胞器，其功能异常（如氧化磷酸化受损、ROS过量产生、线粒体DNA突变）与代谢紊乱密切相关。

- 研究重点包括：线粒体动力学（融合/分裂）、线粒体自噬（mitophagy）、线粒体与内质网交互作用等。

2. 代谢重编程（Metabolic Reprogramming）

- 在癌症、免疫细胞（如巨噬细胞、T细胞）和代谢性疾病中，细胞通过改变代谢途径（如糖酵解、脂肪酸氧化、谷氨酰胺代谢）适应微环境。

- 例如：肿瘤细胞的“瓦博格效应”（Warburg effect）与能量代谢紊乱的关系。

3. 肠道微生物与宿主能量代谢

- 肠道菌群通过代谢产物（短链脂肪酸、胆汁酸、色氨酸衍生物等）调控宿主能量代谢、炎症和胰岛素敏感性。

- 研究热点包括：菌群-肠-脑轴、菌群代谢物对线粒体功能的调控。

4. 代谢器官间的交互作用

- 脂肪组织、肝脏、骨骼肌、胰腺等代谢器官之间的信号交互（如脂肪因子、肝因子、肌因子）。

- 中枢神经系统（如下丘脑）对全身能量代谢的调控机制。

5. 免疫代谢（Immunometabolism）

- 免疫细胞的代谢状态（如巨噬细胞的M1/M2极化、T细胞的糖酵解与氧化代谢）影响炎症反应和代谢性疾病进展。

- 代谢紊乱与慢性低度炎症（如肥胖相关胰岛素抵抗）的关联。

6. 能量代谢的分子调控机制

- 关键信号通路：AMPK、mTOR、SIRT家族、PPARs、FGF21等。

- 表观遗传调控：DNA甲基化、组蛋白修饰（如乙酰化）、非编码RNA对代谢基因的调控。

7. 新型技术推动的代谢研究

- 单细胞代谢组学、空间代谢组学、稳定同位素示踪技术（如¹³C标记代谢流分析）。

- 人工智能用于代谢网络建模和疾病预测。

二、研究趋势

1. 跨学科整合

- 代谢研究与免疫学、神经科学、肿瘤学的交叉融合，例如：

- 代谢-免疫轴在癌症治疗中的应用；

- 脑代谢异常与阿尔茨海默病的关系。

2. 精准医学与个体化干预

- 基于代谢组学、基因组学和肠道菌群分析的个体化营养干预或药物开发。

- 针对代谢紊乱亚型的靶向治疗（如线粒体靶向抗氧化剂、FGF21类似物）。

3. 代谢调控的时间生物学

- 生物钟（Circadian Rhythm）对能量代谢的调控机制，如进食时间、光照周期与代谢紊乱的关联。

4. 代谢干预新策略

- 热量限制（Caloric Restriction）、间歇性禁食（Intermittent Fasting）的分子机制研究。

- 天然产物（如多酚类化合物）和益生菌/益生元对代谢的调节作用。

5. 代谢性疾病的早期预警与逆转

- 开发早期诊断的生物标志物（如血液中的代谢小分子、外泌体）。

- 通过代谢干预逆转胰岛素抵抗、非酒精性脂肪肝等病理状态。

6. 新技术与模型的突破

- 类器官（Organoids）和器官芯片用于模拟代谢紊乱；

- 空间多组学技术解析代谢异质性；

- 人工智能驱动的代谢网络建模与药物筛选。

三、挑战与未来方向

1. 机制研究的深度与复杂性

- 代谢调控网络的动态性和器官间协同机制仍需进一步解析。

2. 转化应用瓶颈

- 如何将基础研究的发现转化为临床有效的干预手段（如靶向线粒体的药物安全性问题）。

3. 个体差异与大数据整合

- 结合多组学数据和大规模人群队列研究，解析代谢紊乱的异质性。

总结：

能量代谢紊乱的研究正从单一器官或通路转向系统生物学视角，结合新技术和多组学数据，揭示代谢网络在疾病中的动态变化。未来，精准干预、跨器官对话机制和代谢-免疫-神经的整合研究将成为突破重点，为代谢性疾病的防治提供新思路。

以下是全球范围内在能量代谢紊乱领域具有重要影响力的研究机构概览，涵盖基础研究、临床转化及国际合作方向：

一、美国主要研究机构

1. 美国国立卫生研究院（NIH）下属机构*

- 国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所（NIDDK）

研究重点：糖尿病、肥胖症、代谢综合征的分子机制与治疗。

- 国家老龄化研究所（NIA）

研究重点：衰老与代谢紊乱的关联，如胰岛素抵抗、线粒体功能障碍。

2. 哈佛大学代谢科学研究所（HMSI）

- 整合遗传学、表观遗传学和代谢组学技术，探索代谢疾病的生物标志物及精准治疗。

3. 斯克里普斯研究所（Scripps Research）

- 聚焦代谢性疾病（如非酒精性脂肪肝）的病理机制与药物开发。

二、欧洲知名机构

1. 德国亥姆霍兹联合会（Helmholtz Association）

- 德国糖尿病研究中心（DZD）

跨学科研究糖尿病、肥胖症及代谢相关并发症。

2. 英国剑桥大学代谢科学研究所（IMS）

- 研究能量代谢调控的分子通路，开发肥胖和糖尿病的干预策略。

3. 法国国家健康与医学研究院（INSERM）

- 团队重点：代谢性疾病的遗传学与表观遗传学机制。

三、亚太地区核心机构

1. 日本东京大学代谢医学研究所（IMSUT）

- 研究方向：代谢综合征、线粒体功能障碍与衰老相关疾病。

2. 中国国家代谢性疾病临床医学研究中心（上海瑞金医院）

- 临床研究重点：糖尿病、肥胖症的流行病学与个体化治疗。

3. 新加坡科技研究局（A*STAR）代谢医学研究组

- 结合人工智能与多组学技术解析代谢紊乱的分子网络。

四、国际协作网络与组织

1. 国际糖尿病联盟（IDF）

- 推动全球糖尿病防治，协调多国临床研究及公共卫生政策。

2. 国际代谢工程学会（IMES）

- 促进代谢通路工程与疾病治疗技术的学术交流。

3. 世界卫生组织（WHO）慢性病与代谢健康项目

- 制定代谢性疾病（如肥胖、心血管病）的全球防控指南。

五、研究热点与未来方向

1. 跨学科技术应用

- 单细胞测序、代谢组学、AI模型加速代谢紊乱的机制解析。

2. 转化医学突破

- GLP-1受体激动剂（如司美格鲁肽）在肥胖治疗中的创新应用。

3. 个性化医疗

- 基于遗传和代谢特征的精准干预方案。

获取更多信息的途径：

- 学术平台：Nature Metabolism、Cell Metabolism 等期刊发布前沿成果。

- 机构官网：直接访问上述机构的官方网站获取研究动态。

- 国际会议：关注美国糖尿病协会（ADA）年会、国际代谢病大会（ICMD）等。

大数据分析

检索数据库：Medline

检索工具：文献鸟/PubMed

检索时间：2025-03-26

检索词：Energy metabolism disturbance

1.论文概况

近年来，国际上已经发表了9407篇Medline收录的能量代谢紊乱研究相关文章，其中，2021年发文496篇，2022年最新发文446篇，2023年发文467篇，2024年发文557篇，2025年最新发文184篇。对其收录的所有文章进行大数据分析，使用DeepSeek进一步了解能量代谢紊乱的研究热点和趋势。

2.能量代谢紊乱研究领域活跃的学术机构

巴西南里奥格兰德联邦大学发文47篇，丹麦哥本哈根大学发文35篇，塞尔维亚贝尔格莱德大学发文33篇，德国海德堡大学发文29篇，中国科学院烟台海岸带研究所发文28篇。

能量代谢紊乱研究领域发文活跃的医院: 中国华西医院发文19篇，芬兰东芬兰大学 (10篇)，荷兰阿姆斯特丹大学 (10篇)，莱顿大学医学中心 (10篇)，美国梅奥诊所 (10篇)，荷兰奈梅亨拉德堡德大学医院 (10篇)。

3.能量代谢紊乱研究领域作者发文较多的期刊

从发文来看，发表能量代谢紊乱研究领域文章数量较多的期刊有Int J Mol Sci (IF=4.9)、PLoS One (IF=2.9)、Sci Rep (IF=3.8)、Sci Total Environ (IF=8.2)、Ecotoxicol Environ Saf (IF=6.2) 等。

4. 能量代谢紊乱研究领域活跃的学者及其关系网

能量代谢紊乱领域活跃的专家：美国康奈尔医学中心的Rivadeneira, David Edward；美国康奈尔医学中心的Daly, John M.；加拿大不列颠哥伦比亚大学的Prior, Jerilynn C；德国马克斯·普朗克研究所的Hossmann, Konstantin-Alexander；英国伦敦大学的Rook, Graham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