近期腎臟病理生理學的進展受到人工智慧（AI）的影響，為腎臟疾病的理解與管理開啟新方向。AI在風險分層、預後評估及腎臟腫瘤學中發揮重要作用，能更準確預測疾病進展。儘管如此，數據整合和倫理問題仍是挑戰。未來需進行實施研究，將AI算法有效轉化為臨床實踐，並整合各類數據，以提升腎臟病的診斷與治療策略。 PubMed DOI

這項研究探討了在兩種慢性腎臟疾病的小鼠模型中使用MRI和特定探針來檢測腎臟纖維化。結果顯示，使用以維持組織結構的蛋白質為靶標的MRI可能是一種有用的非侵入性方法，用來測量和檢測腎臟纖維化。 PubMed DOI

最近多參數磁振造影(MRI)技術的進步，讓我們可以在單一掃描過程中全面評估腎臟的結構和功能。研究顯示MRI測量值與腎損傷之間存在關聯，某些參數可以預測腎功能下降。多參數MRI有潛力提供一種無創且無輻射的方法來評估腎臟健康，但在標準化協議、數據分析和確定臨床效用方面仍存在挑戰。 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

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

利用MRI和Fe-PyC3A可檢測腎臟發炎，對缺血再灌注傷害和狼瘡性腎炎有幫助。小鼠實驗顯示潛力，Fe-PyC3A可增強受發炎影響的腎臟MRI訊號，對未受影響或缺乏特定酵素的腎臟無效。Fe-PyC3A對免疫細胞活動塑造的氧化腎臟環境具特異性，初步測試安全。需進一步研究Fe-PyC3A在檢測腎臟發炎的應用。 PubMed DOI

這項研究探討了在急性腎損傷（AKI）背景下，如何利用纖維母細胞活化蛋白（FAP）影像學來預防和早期治療器官纖維化。主要發現包括：FAP在腎損傷後上調，與纖維母細胞活化及慢性腎病進展有關；在小鼠模型中，FAP持續上調與纖維化結果相關；利用PET/CT結合FAP抑制劑可非侵入性追蹤修復過程；臨床上，FAP影像能有效預測腎纖維化。這顯示FAP影像在監測腎損傷修復及臨床決策中具有潛力。 PubMed DOI

常染色體顯性多囊腎病（ADPKD）是最常見的遺傳性腎臟疾病，也是成人腎衰竭的主要原因。這篇文章探討了多種生物標記物在評估ADPKD進展及治療中的重要性，包括臨床、生物遺傳、分子及影像學標記。臨床標記如性別、PROPKD評分和體重指數與疾病嚴重度相關；基因分析可提升風險評估；影像學技術則改善了疾病評估。分子標記物可能成為治療目標，未來需發展反應性標記物以評估治療效果，進而支持個性化治療策略。 PubMed DOI

傳統的腎功能評估方法如腎小球過濾率和微量白蛋白尿，對腎臟的了解有限。新技術如多參數和多核功能性磁共振成像（MRI），能更全面地評估腎臟灌注、氧合和微結構，對急性和慢性腎病及移植病人特別重要，且不需侵入性活檢。多核MRI如^23Na MRI可視化鈉儲存，對個人化醫療有幫助，而^31P-MRS則提供氧化代謝的見解。這些非侵入性技術適合長期研究，特別是兒童患者，能快速評估腎功能並區分髓質與皮質區域。 PubMed DOI

這項研究探討了腎小球中特定細胞的分子特徵，結合了基質輔助雷射脫附/電離成像質譜（MALDI IMS）和多重免疫螢光（MxIF）技術。重點在於了解這些特徵在疾病，特別是糖尿病腎病中足細胞喪失的變化。研究揭示了腎小球內脂質的異質性，並利用機器學習技術進行細胞類型的識別，促進了與腎小球細胞及其微環境的分子標記發現。這些成果對於理解腎臟疾病具有重要意義。 PubMed DOI