這項研究強調從臨床活檢中生物銀行腎臟組織的重要性，特別是結合多組學和影像技術。研究者提出需制定能融入臨床的收集協議，使用不需液氮的保存媒介，快速保存腎臟組織以便進行分析。他們以豬腎臟為模型，修改單核苷酸解離協議，並使用Chromium 10X Genomics平台進行RNA測序，分析儲存條件對轉錄組的影響。結果顯示，RNA later對人體腎臟活檢保存效果佳，促進進一步分析，但代謝組學仍限於快凍組織。研究旨在建立腎臟疾病的組織生物銀行，助於分子特徵分析及疾病預防。 PubMed DOI

下一代測序技術，如外顯子和基因組測序，讓我們對遺傳性腎臟疾病的理解有了很大進展。雖然我們能更好地識別遺傳變異，但基因與疾病之間的關係卻未受到足夠重視，這對於準確解讀基因組檢測非常重要。這段討論強調在腎臟科明確定義這些關係的必要性，並提出評估遺傳和實驗證據的框架。它還回顧了國際計畫，強調標準化術語的重要性，以促進基因組測序在臨床上的應用，最終改善患者的診斷和治療機會，推進精準醫療。 PubMed DOI

這項研究探討了間質細胞在腎臟發育中的重要性，特別是在人體胎兒腎組織中識別的特定細胞群。研究人員提取了條碼化的cDNA，並創建了空間轉錄組庫，使用Seurat進行聚類分析，並整合單細胞與空間數據。他們發現與WNT信號通路相關的差異表達基因，這對腎臟發育至關重要。此外，研究強調了細胞間的配體-受體相互作用，並發現17個與腎病相關的基因主要在特定細胞類型中表達，增進了對間質細胞角色的理解。 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

這篇回顧強調全球腎臟基因服務的進展，改變了對懷疑有單基因腎臟疾病家庭的管理。文中提到學習國際模式的重要性，並分享澳洲、印度、英國和美國的成功案例。儘管基因組學在腎臟科的整合有潛在好處，但仍面臨醫師教育不足、成本高和倫理問題等挑戰。為此，正在開發教育策略來提升醫師的基因組學素養，並強調多學科診所的有效性。此外，還需確保不同族群公平獲取基因服務，並改善醫療不平等。最終目標是提升腎臟科醫療人員的技能，以提供更好的病患照護。 PubMed DOI

這篇評論強調了解健康腎臟組織的自然變異性對生物醫學研究的重要性。文章探討了不同健康參考組織來源在結構和組學研究中的優缺點。大型研究聯盟正利用組學技術分析病變與正常腎臟，強調納入健康參考組織的必要性。創新方法如人工智慧和多組學分析，增進我們對健康腎臟結構和分子多樣性的理解，並揭示新見解。選擇健康參考組織的來源對於獲得高品質研究結果至關重要。 PubMed DOI

腎小球疾病是一類腎臟疾病，可能有相似的基因表達模式。研究人員透過空間轉錄組學分析患者與健康對照者的腎臟活檢樣本，發現腎小球疾病患者的腎小球中有35個基因表現持續下調，且無基因上調。這些下調基因中有12個與DNA結合轉錄因子活性有關，還影響脂質信號、類固醇激素反應及細胞週期調控。研究結果提供了腎小球疾病的分子機制見解，可能為新診斷或治療方法鋪路。 PubMed DOI

Omics技術大幅推進了腎臟病學的發展，讓我們更深入了解腎臟疾病的分子機制。這些技術幫助開發更準確的診斷工具和治療策略，並提供預後標記。整合多層次的omics數據，包括大規模、單細胞和空間omics，讓我們能全面理解腎臟的健康與疾病狀態。 本篇綜述探討了整合不同omics層次（如轉錄組、表觀基因組和空間數據）的方法與挑戰，並強調這對於研究糖尿病腎病和多囊腎等疾病的重要性。這種整合方法正在改變腎臟病學的診斷與治療，對改善病人結果至關重要。 PubMed DOI

這項研究用空間轉錄體學分析C3腎小球病變患者的腎臟切片，發現與細胞外基質和干擾素活性相關的基因表現特別高。補體C3可能透過CD11c與ECM互動。實驗也證實，補體活化的巨噬細胞會促使腎小球內皮細胞產生纖維化，並增加ECM基因表現，為C3G的致病機制帶來新見解。 PubMed DOI

腎臟類器官是用人類幹細胞培養出的迷你腎臟，常用來模擬多囊腎病（PKD），方便藥物測試和個人化醫療。雖然推動了PKD研究，但目前還有發育不成熟、無法完全複製囊腫分布，以及批次間差異大等挑戰。 PubMed DOI