這項研究旨在透過結合與腎小管健康及損傷相關的生物標記，預測兒童慢性腎臟病（CKD）的進展。研究分析了599名年齡6個月到16歲的兒童數據，結果顯示34%經歷CKD進展。研究人員建立了一個基於生物標記的預測模型，發現尿液白蛋白/肌酸酐和尿液EGF/肌酸酐是最重要的預測因子。納入這些生物標記後，模型的預測準確性顯著提升，顯示這些標記能有效增強對兒童CKD進展的預測能力。 PubMed DOI

這項觀察性研究針對常染色體隱性多囊腎病（ARPKD），分析了658名患者的數據，探討腎病進展及快速惡化的風險因素。研究發現，20歲時腎衰竭的機率約50.1%，且不同亞組之間有差異。生命第一年後，腎功能平均每年下降1.3 ml/min。研究還建立了一個預測模型，評估兩個月大時早期腎衰竭的風險，使用五個關鍵因素，顯示出良好的預測能力，特別是在生命前三年，有助於識別低風險患者及早期治療的需求。 PubMed DOI

慢性腎病（CKD）對於後尿道瓣（PUV）的兒童影響深遠，約有40%的病例受到影響。研究開發了一個名為PURK的風險評分工具，旨在根據臨床數據預測CKD的進展。這項研究納入283名PUV兒童，並隨訪至少一年。關鍵預測因子包括基線肌酸酐超過150 µmol/L、高度膀胱輸尿管逆流、生長不良及腎發育不良。PURK分數在預測準確性上表現優異，能有效提升病患照護及家庭諮詢，並促進醫療研究的比較。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）在住院兒童中常見，因此開發可靠的預測模型來評估AKI後的結果非常重要。本研究分析了來自中國兩家兒童醫院的8,205名AKI住院兒童，主要評估住院死亡率及28天內需透析的情況。研究使用遺傳算法選擇特徵，並採用隨機森林模型進行預測，結果顯示該模型在預測住院死亡率的AUROC達0.854，透析需求的AUROC更高達0.889，且表現優於傳統的兒童重症疾病評分，顯示出良好的臨床應用潛力。 PubMed DOI

這項研究檢驗了一個荷蘭的兒童腎臟移植預測模型，並評估其在德國和法國的適用性。分析了3,266例移植，結果顯示荷蘭模型在原始背景下表現良好，但在其他國家的表現顯著下降。研究者還創建了國際預測模型，但效果不佳。相對而言，針對各國調整的荷蘭模型表現較好，顯示出不同國家的臨床實踐差異。因此，建議使用國家特定模型來優化兒童腎臟移植的捐贈者選擇。 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

這項研究評估了梅奧診所影像分類（MCIC）和多囊腎病預測腎臟結果評分（PROPKD）兩種工具在預測常染色體顯性多囊腎病（ADPKD）進展至末期腎病（ESKD）的有效性。研究涵蓋187名成年ADPKD患者，結果顯示PROPKD評分對預測ESKD有中等能力，特別是在黑人患者中表現更佳。相對而言，MCIC的預測能力較低。主要預測因子包括自我認同的黑人族裔和年齡，顯示族裔和年齡在評估腎衰竭風險中的重要性。 PubMed DOI

研究人員開發了一套針對糖尿病腎病變患者的風險預測模型，結合臨床資料和四種血液生物標記，能準確預測三年內重大心腎事件（C-statistic 0.80）。這模型可將患者分為低、中、高風險，低風險陰性預測值達94%，高風險陽性預測值有58%。不同族群驗證都有效，且用canagliflozin治療能降低所有風險層級的事件發生率。 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

研究團隊結合臨床與基因資料（如性別、蛋白尿、eGFR、COL4A5變異），開發出一套能準確預測X染色體連鎖Alport症候群患者30歲前腎衰竭風險的模型（AUC > 0.80），有助於分層管理與預後評估，提升照護品質。 PubMed DOI