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這項研究探討了循環蛋白濃度變化與糖尿病患者快速腎衰竭的關聯。研究中,183名糖尿病患者的452種循環蛋白在基線及3-4年後被測量。結果顯示,40種蛋白的濃度變化能有效預測快速腎衰竭,且預測效果優於傳統指標。研究還識別出61種獨特蛋白,其中25種在不同測量中均為有效預測因子。這些發現強調了多蛋白預後算法在提升快速腎衰竭風險預測的潛力。 PubMed DOI


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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

這項研究探討了健康人群中新發性腎小管濾過率(GFR)下降的生物標記,持續了20年,涵蓋1,087名參與者。研究分析了445種蛋白質和119,765種基因表達,找出與GFR下降相關的因素。主要發現包括幾種蛋白質(如PLC和胎盤生長因子)及基因(如CCL18和SESN3)與GFR下降獨立相關,還發現一對新型miRNA-mRNA(MIR1205-DNAJC6)。研究指出,細胞外基質變化、心血管重塑和炎症是GFR下降的重要因素,這些生物標記可能有助於預防腎功能下降。 PubMed DOI

糖尿病腎病是糖尿病的一種嚴重併發症,分為四種類型:經典型、白蛋白尿回歸型、腎功能快速下降型(RDKF)和非蛋白尿型。特別是快速進展型糖尿病腎病,因為它比經典型更快導致末期腎病,令人擔憂。儘管其嚴重性,對這種情況的了解仍然不足。本文將回顧最新的遺傳和臨床風險因素,以增進對快速進展型糖尿病腎病的認識,改善診斷和治療選擇。 PubMed DOI

這項研究旨在建立一個基於蛋白質組學的風險評分,預測有心血管疾病病史的慢性腎病患者的次級心血管事件。研究分析了1,067名慢性腎功能不全參與者的4,638種血漿蛋白,並開發了一個包含16種蛋白質的風險模型。這個模型在預測上超越了傳統臨床模型,年化接收者操作特徵曲線下面積(AUC)達0.77到0.80,顯示出更優越的預測能力,並揭示了與心臟重塑及血管疾病相關的生物機制。 PubMed DOI

這項研究針對青少年2型糖尿病患者的早期糖尿病腎病(DKD)進行調查,強調了需要早期風險指標以應對併發症。研究分析了TODAY研究中6596種蛋白質在血漿樣本的表現,找出與白蛋白尿、腎功能快速下降及過濾過多相關的多蛋白簽名。結果顯示,許多參與者早期出現DKD,且特定蛋白質與病情惡化時間有關。彈性網Cox回歸分析顯示,結合臨床數據與蛋白質組學的預測模型能有效提升對DKD機制及潛在干預措施的理解。 PubMed DOI

這項研究探討了在腎衰竭風險方程式(KFRE)中加入生物標記物變化(如eGFR和蛋白尿),是否能提升對eGFR <30 ml/min/1.73 m²患者的透析依賴性預測準確性。研究分析了4,499名成人的數據,發現422名患者最終需要透析。結果顯示,加入生物標記物變化後,KFRE的預測準確性顯著提升,C統計量從0.862增至0.921,淨重新分類指數(NRI)為0.773,顯示這樣的改進能幫助醫生更好地識別高風險患者並改善管理。 PubMed DOI

一項針對594名糖尿病和慢性腎病參與者的研究發現,血漿中的可溶性腫瘤壞死因子受體1和2(TNFR1、TNFR2)及可溶性尿激酶型纖溶酶原激活劑受體(suPAR)水平較高,與死亡風險增加有關,且與腎功能無關。研究中,隨訪7年內332名參與者去世,結果顯示這些生物標記物的濃度每增加一個標準差,死亡風險顯著提高。相較之下,其他生物標記物如KIM-1、YKL-40和MCP-1的相關性較弱。這顯示TNFR1、TNFR2和suPAR在評估糖尿病及CKD患者死亡風險方面的重要性。 PubMed DOI

這項研究旨在找出能預測急性腎損傷(AKI)後慢性腎病(CKD)長期風險的臨床變數和生物標記。研究分析了723名住院AKI患者的數據,使用機器學習技術預測三年內的重大不良腎事件(MAKE)。結果顯示,28%的患者在三年內發生MAKE,且預測模型表現良好。重要的預測因子包括白蛋白尿和利尿劑使用。研究結論指出,結合臨床數據和生物標記能有效識別高風險患者,促進個性化護理,改善長期結果。 PubMed DOI

這項研究評估了13種預後生物標記對自體顯性多囊腎病(ADPKD)患者腎臟疾病進展的預測效果,涉及596名患者,平均隨訪5年。主要發現顯示,患者的腎小管過濾率平均每年下降3.46 mL/min/1.73m²,超過一半的患者出現快速進展。特定生物標記如尿液白蛋白/肌酸酐等被證實是重要的預測因子,並能提升風險模型的預測準確性。研究建議將這些標記整合進風險分層工具,以提高ADPKD患者的預測精確性。 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