這篇評論探討生理學研究如何因應Omic技術的進步而轉向分子生理學，特別是蛋白質質譜分析和下一代DNA測序（NGS）。雖然這些技術提供了豐富的基因、mRNA和蛋白質數據，但要全面理解生理過程仍然困難。評論提到三種整合Omic數據與傳統研究的方法：開發線上資源、使用貝葉斯方法結合不同數據，以及應用自然語言處理技術分析文獻。此外，還提到大型語言模型（如ChatGPT）在知識整合中的角色及其局限性。 PubMed DOI

多組學研究是一種創新的生物科學方法，結合基因組學、轉錄組學、蛋白質組學和代謝組學等數據，幫助我們全面理解生物系統。這篇綜述強調數據整合的重要性，揭示生物過程中的複雜互動。 我們討論了深度學習、圖神經網絡和生成對抗網絡等計算技術的最新進展，這些技術提升了多組學數據的分析能力。同時，文章也探討了數據異質性和模型可解釋性等挑戰。 此外，大型語言模型在特徵提取和知識整合方面的潛力也被提及。儘管多組學有很大潛力，但所需的計算資源和模型調整的複雜性仍需持續創新與合作。 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

空間解析質譜（MS）和質譜成像技術越來越多地應用於腎臟生物分子研究，能無標記地檢測多種分子，如代謝物、藥物和蛋白質。這些技術透過分析生物液體、整個器官及單一細胞，為腎臟健康與疾病提供新見解。隨著樣本處理技術和空間解析度的提升，加上機器學習和人工智慧的應用，這些技術在腎臟病學中的價值預期將持續增長，填補基因組學和轉錄組學的不足。 PubMed DOI

能量代謝與運輸過程對腎臟近端小管細胞的功能非常重要。最近的研究利用代謝組學和轉錄組學，揭示了單細胞轉錄組特徵變化與腎臟發育及疾病的能量代謝之間的關聯。研究發現，近端小管細胞可依脂肪酸氧化酶的mRNA水平分為高低兩群，慢性腎病患者的低氧化能力細胞比例較高，且與鈉運輸蛋白水平降低有關。這些發現有助於理解不同代謝能力如何影響患者的疾病特徵，為腎臟科的精準醫療提供依據。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）是一種常見的情況，會增加健康風險和醫療成本。早期檢測和管理對改善病人結果非常重要。近期在腎臟影像學和組學技術的進展，雖然增強了我們對腎損傷的理解，但也帶來了挑戰。這篇綜述探討了基於質譜成像的空間代謝組學在研究缺血和毒素引起的AKI的應用，提供了對病理生理學的見解，特別是脂質代謝和能量轉換的變化。持續的研究對於推進腎損傷的診斷、機制和治療至關重要。 PubMed DOI

全球超過8.5億人受腎臟病影響，早期發現很重要。腎臟病常會造成脂質代謝異常。質譜影像（像MALDI、DESI MSI）能幫助研究人員在腎臟特定區域觀察脂質變化，深入了解疾病機制。結合空間代謝體學和其他技術，有機會帶來新的臨床應用。 PubMed DOI

慢性腎臟病常見腎小球硬化、腎小管萎縮和間質纖維化，但相關分子機制還不明。空間代謝體學能分析組織內代謝物分布，協助找出導致這些病變的細胞路徑。本文探討如何用這技術研究CKD病理變化及發展代謝體標誌時遇到的挑戰。 PubMed DOI

這篇論文探討大數據在腎臟科的應用，強調資料整合、標準化和高效分析技術，像是預測分析和大型語言模型。內容也提到高效能運算對臨床決策的幫助，並總結目前進展與未來發展，期望提升腎臟病患的照護品質與研究成效。 PubMed DOI

研究人員用先進的計算方法（MOFA）分析131位腎臟移植病患的多種生物資料，找出八個關鍵因素，能解釋排斥反應和免疫反應等變化。這種整合分析方式，有助於深入了解移植排斥的複雜機制，也為其他相關研究提供新方向。 PubMed DOI