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How Researchers Are Shining a Light on Kidney Disease - Rutgers University
研究人員如何揭示腎臟疾病的真相
🕗 2025-04-03T14:30:02+00:00 新聞連結

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電子顯微鏡(EM)一直是觀察腎臟結構的主要工具,但其樣本準備繁瑣、樣本大小有限、結果多為定性,且易受切片角度影響,限制了其在研究和診斷中的應用。隨著影像技術進步,超解析顯微鏡(如3D-SIM)成為有力替代,能達到低於100納米的解析度。本文探討各種超解析技術,特別是PEMP測量程序,能量化足細胞足突的變化,並在蛋白尿前識別異常,結合mRNA檢測和深度學習,為腎臟研究和個性化診斷提供新機會,推動腎臟病學的發展。 PubMed DOI

這項研究探討了腎臟生物標記與糖尿病患者慢性腎臟病(CKD)進展及死亡風險的關聯。研究分析了1,256名腎功能減退的糖尿病患者,識別出三個腎臟健康的關鍵維度:全身性炎症與過濾、腎小管功能及腎小管損傷。結果顯示,腎小管功能和損傷分數與CKD進展及死亡風險有顯著關聯,強調這些生物標記在評估腎臟健康的重要性。 PubMed DOI

早期識別腎臟疾病對保護腎臟健康及預防併發症至關重要,能有效降低死亡率。我們應定期詢問「你的腎臟還好嗎?」並測量血清肌酸酐和尿液白蛋白。針對高風險群體進行篩查,能顯著減輕全球腎臟疾病負擔。雖然早期慢性腎臟疾病通常無明顯症狀,但可輕易檢測。新療法如鈉-葡萄糖共轉運蛋白-2抑制劑已顯示改善效果。面對資源分配和認知挑戰,腎臟專注組織需協調推動腎臟健康倡議,提升檢測效率。 PubMed DOI

低腎元數量與慢性腎病(CKD)及高血壓風險增加有關。為了研究腎元不足的影響,我們創建了一種新型近交大鼠模型(HSRA大鼠),其中75%的後代僅有一個腎臟。研究顯示,這些大鼠的腎元數量減少約20%,並在18個月時出現顯著的蛋白尿,顯示CKD風險增加。透過甲基化測序、單核RNA測序及蛋白質組學分析,我們發現多個基因及366個差異表達的蛋白質,特別是Deptor和Amdhd2基因,可能在腎臟發育中扮演重要角色,未來可用於改善腎元健康及減緩腎病進展。 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

研究發現英格蘭年輕患者腎衰竭基因檢測服務中,32%有基因診斷結果。分析175位36歲以下患者,發現常見疾病如腎小管萎縮症和Alport綜合症。家族有腎病史和其他腎外疾病是基因診斷的預測因子。研究顯示基因檢測對年輕患者腎病的重要性。 PubMed DOI

腎臟學研究進展大,但仍面臨挑戰,如早期檢測、醫療不平等、治療差異。創新藥物、組織工程、再生醫學帶來希望。慢性腎病新藥、人工腎臟、組織工程移植腎臟、細胞/基因療法等進展令人振奮。基因醫學可治單基因腎病、全身疾病。投資、合作、創新至關重要。數據探索、科學方法將增強腎臟健康策略。 PubMed DOI

慢性腎臟疾病(CKD)分類方式需改進,機器學習可幫助分析腎臟活檢數據,發現四個新CKD分子類別,其中CKD-Gold風險較高。尿蛋白特徵可區分CKD-Gold,有助個性化治療。 PubMed DOI

腎臟中染色質的結構對於控制各種過程中的基因表現至關重要。最近的一項研究使用不同技術分析了受糖尿病腎病影響的人類腎臟中的染色質,為我們提供了對表觀遺傳學景觀變化的新見解。 PubMed DOI

目前診斷和分期糖尿病腎病的方法有限,採用系統腎臟學方法,整合臨床、影像、組織病理學和分子數據,以及機器學習等技術,可提供個性化DKD護理,有助於針對患者的有針對性治療。 PubMed DOI

美國推進腎臟健康的行政命令,重點在於減緩腎臟疾病進展、提升腎臟移植可及性及促進居家透析。為了支持這些目標,國家衛生研究院等機構需大幅增加腎臟健康研究的資金,目前這部分資金僅佔美國醫療保險對腎臟疾病支出的不到1%。腎臟科組織正合作倡導聯邦政府增加對腎臟研究的投資,因為資金不足影響科學進步及新人才招募。這篇評論強調了美國腎臟疾病研究的資金現狀及相關倡導努力。 PubMed DOI