科學還原論是傳統方法，但面對龐大數據，有限制。我們需要新方法整理數據，考慮生物與環境重新定義疾病。網絡醫學整合數據，提供個人化洞察疾病。應用網絡醫學原則改變對腎臟疾病和腎血管疾病的理解，找出新生物標記和治療選項。這方法對推進腎臟疾病診斷和治療有幫助。 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

慢性腎臟疾病（CKD）是全球健康議題，會增加心血管風險。最新研究指出，像 empagliflozin 和 finerenone 這樣的新療法，有助於減緩CKD進展和降低心血管併發症。非藥物干預和早期檢測也很重要。持續研究CKD機制和個人化治療，對改善結果至關重要。 PubMed DOI

慢性腎臟疾病（CKD）是一個全球性重要的健康議題，具有複雜的進展模式。代謝組學是了解CKD進展的有價值工具，特別是通過空間代謝組學。本文重點介紹了代謝組學在腎臟疾病方面的最新進展，強調其在早期檢測、風險評估和有針對性干預方面的潛力。代謝組學提供了對CKD各個階段的洞察，技術使得能夠識別用於預測疾病軌跡和個性化風險評估的生物標誌。對代謝途徑的研究可以帶來創新的治療方法，例如發現腎纖維化糖尿病腎病的標誌物腺嘌呤。代謝組學對於識別新的生物標誌物並指導腎臟疾病的治療策略至關重要，旨在改善精準醫學的決策過程。 PubMed DOI

臨床遺傳學在腎臟學護理中扮演重要角色，醫師需了解遺傳性腎臟疾病，利用基因組學進行診斷和治療。腎臟學醫師必須瞭解臨床表現和基因組序列，提供有效護理。應用基因組學需資源、團隊和教育，可用於慢性腎臟疾病的藥物基因組學和多基因風險評估。本文探討基因組學在腎臟疾病中的角色。 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

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

糖尿病腎病（DKD）是2型糖尿病的一大併發症，對全球健康影響深遠。及早檢測DKD對改善病人結果至關重要。近期，人工智慧（AI）和機器學習（ML）在醫療領域的進展，特別是在預測DKD方面，顯示出良好潛力。研究顯示，AI和ML在預測DKD進展上表現優於傳統模型，並能整合遺傳數據，增進對疾病的理解及個性化治療。儘管面臨數據需求和標準化挑戰，AI和ML仍有潛力改變DKD的管理方式，未來應專注於開發臨床應用的AI工具。 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

腎臟科的研究越來越重視複雜的分子系統及其與疾病和治療的關聯。隨著組學科學和數位健康的進步，研究變得更依賴數據，並需要強大的計算工具來處理新生物標記。人工智慧（AI）和機器學習（ML）在分析各類數據上展現出優勢，但目前只有少數基於ML的醫療決策系統經過驗證可用於臨床。為了有效整合新發現，需發展可解釋的ML方法和個人化醫療策略。AI驅動的「智慧腎臟科」仍在起步階段，面臨數位鴻溝等挑戰。這篇社論探討了AI在腎臟科的應用，並介紹了相關特刊。 PubMed DOI