引言（來源於ChatGPT）
工程化生物材料的研究在生物醫學、組織工程和再生醫學等領域具有重要意義。以下是一些當前的研究熱點及未來發展方向：
研究熱點
- 功能化生物材料：- 開發具有特定功能（如抗菌性、促進細胞黏附和增殖等）的生物材料，以適應不同的醫療套用。
- 智慧生物材料：- 研究對環境變化（如pH、溫度、光照等）敏感的智慧材料，用於藥物釋放、組織修復等動態套用。
- 3D打印與生物打印技術：- 利用3D打印技術制造復雜的生物結構，為組織工程和再生醫學提供新的解決方案。
- 天然與合成材料的結合：- 探索天然高分子（如膠原蛋白、殼聚糖）與合成聚合物的復合，以改善材料的效能和化石相容性。
- 奈米生物材料：- 奈米技術在生物材料中的套用，研究奈米級材料對細胞行為的影響以及在藥物遞送中的潛力。
- 生物降解材料：- 開發可生物降解的材料，以減少對環境的影響並降低植入物的長期風險。
未來發展方向
- 個人化醫療：- 結合患者的生物特征和需求，開發個人化的生物材料，以提高治療效果和患者滿意度。
- 多功能材料：- 研發能夠同時滿足多種功能要求的生物材料，如既能提供機械支持又能促進化石相容性的材料。
- 組織工程與器官再生：- 加強生物材料在組織工程中的套用，推動人工器官和生物替代物的開發與套用。
- 生物材料與細胞的交互作用：- 深入研究生物材料與細胞之間的交互作用，了解材料特性如何影響細胞行為和組織形成。
- 永續材料：- 開發基於可再生資源的生物材料，註重環境友好性和永續性，減少對傳統石油基材料的依賴。
- 法規與標準化：- 隨著生物材料套用的增加，需加強相關的法規和標準化工作，以確保其安全性和有效性。
結論
工程化生物材料的研究正處於快速發展之中，未來將繼續在臨床套用、環境永續性和技術創新等方面發揮重要作用。透過跨學科的合作和技術的進步，生物材料的研究有望為醫療健康領域帶來革命性的變化。
大數據分析
檢索資料庫： Medline
檢索工具： 文獻鳥/PubMed
檢索時間： 2024-10-26
檢索詞： biomaterials
1.論文概況
近年來，全球已經發表了263076篇Medline收錄的工程化生物材料相關研究文章，我們選擇2024年最新收錄的9998文章，使用ChatGPT進一步了解工程化生物材料的研究熱點。
國家分布可以看到，中國發表的文章數量為3713篇，文章數占總量的37.1%；超過美國，位居第一；美國發表的文章數量為1458篇，占14.6%，排在第二位；印度、伊朗和義大利分列第三到五名。
2.工程化生物材料研究活躍的院校及研究機構： 中國四川大學發文205篇、中國浙江大學 (99篇)、中國東南大學 (55篇)、中國東華大學 (54篇)、中國北京大學口腔醫學院及口腔醫院 (52篇)、中國華中科技大學 (49篇)、伊朗伊斯蘭阿紮德大學 (44篇)、中國南方醫科大學 (36篇)、中國南方醫科大學 (36篇)，等等。
3.工程化生物材料研究發文活躍的醫療機構: 中國北京大學口腔醫學院發文89篇、中國華西醫院 (50篇)、中國華西口腔醫院 (43篇)、中國北京大學深圳醫院 (29篇)、印度薩維塔口腔醫學院及附屬醫院 (29篇)等等。
4.工程化生物材料研究作者發文期刊：
從發文來看，發表來自工程化生物材料研究文章數量較多的期刊有Int J Biol Macromol (IF：7.7) (1007篇)、ACS Appl Bio Mater (IF: 4.6) (332篇)、Biomaterials (IF: 12.8) (301篇)、ACS Appl Mater Interfaces (IF: 8.3) (257篇)、J Mater Chem B (IF: 6.1) (194篇)、Sci Rep (IF: 3.8篇) (192)、Int J Mol Sci (IF: 4.9) (181篇)等。
5.工程化生物材料研究活躍的中國學者及其關系網
工程化生物材料研究的活躍專家：中國四川大學Zhang, Xingdong；中國南京大學Gu, Ning；中國陸軍軍醫大學Gao, Chao；中國四川大學Wang, Yunbing；中國四川大學Lin, Yunfeng；中國科學院Zhang, Peng等在該研究領域較為活躍。還有更多優秀的研究者，限於篇幅，無法一一列出。
本數據分析的局限性：
A. 本報告為「文獻鳥」分析工具基於PubMed資料庫，僅以設定檢索詞的檢索結果，在限定的時間和文獻數量範圍內得出，並由此進行的視覺化報告。
B. 「文獻鳥」分析工具的大數據分析目的是展示該領域近期研究的概況，僅為學術交流用；無任何排名意義。
C. 「文獻鳥」分析工具的大數據分析中的關於活躍單位、作者等結果的統計排列，只統計第一作者的論文所在單位的論文數量；即，論文檢索下載後，每篇論文只保留第一作者的單位，然後統計每個單位的論文數。當同一單位有不同拼寫時，PubMed會按照兩個不同單位處理。同理作者排列，只統計第一作者和最後一位作者姓名標示發表的論文數。如果作者的名字有不同拼寫時，會被PubMed檢索平台會按照不同作者處理。
D. 本文結論完全出自「文獻鳥」分析工具，因受檢索詞、檢索資料庫收錄文獻範圍和檢索時間的局限性，不代表本刊的觀點，其中數據內容很可能存在不夠精準，也請各位專家多多指正。
