這項研究透過血清代謝組學來找出慢性腎病（CKD）的生物標記。研究團隊分析了194名非透析CKD患者和317名健康對照者的血清樣本，發現兩者之間的代謝特徵有顯著差異，識別出314種改變的代謝物，其中179種在CKD患者中上升，135種下降。主要受影響的代謝途徑包括精氨酸生物合成和苯丙氨酸代謝等。隨機森林模型的診斷效能高，顯示這些代謝物可能有助於改善CKD的管理，值得進一步研究。 PubMed DOI

慢性腎臟病（CKD）正成為全球健康的重大挑戰，因為其發病率持續上升，並可能導致腎衰竭和心血管疾病等併發症。CKD常在晚期才被發現，因此早期篩檢對於預防腎功能惡化及降低心血管風險至關重要。本文回顧了CKD的診斷測試進展，強調針對高風險個體進行白蛋白尿篩檢的重要性。雖然有指導方針建議篩檢，但實際遵循率不高。近期研究顯示全人群篩檢具有效性和成本效益，未來需提升醫療系統對篩檢的認識。 PubMed DOI

糖尿病腎病是慢性腎病（CKD）導致死亡的主要原因，也是需要腎臟替代療法的關鍵因素。儘管已有SGLT2抑制劑和finerenone等新療法，但CKD患者仍面臨腎功能惡化和死亡的風險。未來應重點在於早期識別高風險個體，以便採取預防措施，並改善已存在CKD患者的治療。最近的研究顯示，透過尿液肽組學分類器CKD273分析273種尿液肽，能有效識別高風險個體，可能讓我們在CKD出現前就能進行介入。 PubMed DOI

新的預測模型U-AKIpredTM能夠在12小時內預測危重病患中的急性腎損傷（AKI），結合了三個關鍵生物標誌，顯示出比其他生物標誌更好的預測表現。模型在訓練集和驗證集中表現準確，並創建了基於預測性能最佳化的等高線圖。U-AKIpredTM在預測AKI和嚴重AKI方面優於NephroCheck®，是危重病房中識別高風險AKI患者的重要工具。 PubMed DOI

慢性腎臟疾病影響全球10%的人口，可能導致嚴重併發症。多項基因體學技術的進步顯示，遺傳因素在年輕患者中尤其重要。從尿液中分離出的患者源性腎臟祖細胞可用於模擬腎臟疾病、診斷遺傳疾病，以及測試潛在治療方法。這種非侵入性方法可以提高診斷率和治療決策，有助於個人化醫療。 PubMed DOI

KidneyIntelX檢測利用生物標誌和臨床數據，預測2型糖尿病和糖尿病腎病患者在未來5年內的腎功能下降情況。一項研究顯示，使用這項檢測有助於改善患者的護理管理、血糖控制和腎功能發展軌跡。被識別為高風險的患者看到了最顯著的改善。 PubMed DOI

這項研究聚焦於韓國人口中的慢性腎臟疾病和遺傳因素。通過分析超過58,000名參與者的數據，研究人員確定了與腎功能相關的基因座。他們發現了18個與腎臟特徵相關的重要單核苷酸多態性（SNP），這些基因豐富於與腎臟相關的途徑。這項研究凸顯了在腎臟疾病的遺傳研究中多樣人口的重要性。 PubMed DOI

慢性腎臟疾病（CKD）在老年人中很常見，但早期檢測通常需要腎臟活檢。研究利用尿液和質譜儀開發診斷模型，可以準確區分CKD患者和健康人，並找出IgAN患者。這些模型顯示出很好的準確性和可靠性，對改善腎臟疾病的診斷和管理有幫助。 PubMed DOI

研究指出，傳統血清肌酸酐測量可能無法準確檢測腎功能損失，提倡使用新方法評估腎功能儲備(KFR)。研究發現，在亞臨床慢性腎臟疾病中，KFR下降50%，並證實尿液生物標記物可檢測出腎臟問題。建議早期採用直接測量KFR和尿液生物標記物以識別腎臟疾病。 PubMed DOI

研究使用尿液肽和人工智慧，非侵入性評估慢性腎臟疾病原因。模型區分多種CKD原因，預測準確。雖然可視化步驟未提高準確性，卻提供獨特見解。需進一步研究驗證對各種CKD原因及其他疾病的臨床應用價值。 PubMed DOI

研究發現，KidneyIntelX對初級保健醫師管理早期糖尿病腎病的影響很大。這個人工智慧測試在治療決策上扮演重要角色，比傳統測試更具影響力。初級保健醫師在開立藥物處方或轉診時，非常重視KidneyIntelX的結果。這顯示KidneyIntelX在引導臨床決策上有潛在的臨床效益，特別是在管理糖尿病腎病方面。 PubMed DOI