免疫球蛋白A腎病（IgAN）是末期腎病的重要原因。研究人員分析了來自韓國九家醫院的4,425名IgAN患者數據，開發了幾個基於機器學習的預測模型，以預測末期腎病或腎小球過濾率。這些模型的表現透過曲線下面積（AUC）評估，並與國際IgA腎病預測工具（IIgAN-PT）比較。結果顯示，IIgAN-PT在預測5年結果方面表現優異，AUC達0.896，而基於機器學習的模型AUC範圍為0.823到0.847，雖然有效，但未超越IIgAN-PT的預測能力。 PubMed DOI

臨床風險預測模型越來越受到重視，其中一個重要的部分是識別需要重新校準的特定群體。最近，《Kidney International》發表了針對兒童的活檢後國際IgA腎病預測工具的更新版本。這篇評論探討了更新所用的方法、該工具在臨床上的適用性，以及與模型開發和應用相關的更廣泛原則。 PubMed DOI

這項研究針對中國患者的抗中性粒細胞胞漿抗體（ANCA）腎臟風險評分進行探討，特別是髓過氧化物酶相關的ANCA腎小球腎炎。分析340名患者，結果顯示ANCA腎臟風險評分在預測末期腎病（ESKD）風險上優於Berden分類。少尿組的腎功能較差，ESKD進展率高達83.3%。研究確認少尿為ESKD的獨立風險因素，並提出新模型（ANCA腎臟風險評分-U），提升預測效能，建議將少尿納入評分以增強預測能力。 PubMed DOI

這項研究調查了2009至2023年間，在義大利佛羅倫斯的卡雷吉大學醫院接受腎臟活檢的患者，發現25%的827名患者有單克隆免疫球蛋白病。這些患者中，約一半的腎病與免疫球蛋白病無關，另一半則直接相關，如AL類澱粉樣變和管型腎病。特別是，血栓性微血管病和C3腎小球病患者的流行率超過30%。研究指出，雖然單克隆免疫球蛋白病在腎臟活檢中常見，但不一定與腎病有因果關係，因此腎臟活檢對於了解其在特定腎病中的角色非常重要。 PubMed DOI

在抗磷脂酶A2受體（PLA2R）抗體相關的膜性腎病患者中，預測治療後的緩解情況一直很具挑戰性。一項針對187名患者的研究，開發了邏輯回歸模型，根據臨床變數和抗體水平預測12個月後的蛋白尿緩解。結果顯示107名患者達到緩解，模型基於基線及治療三、六個月後的數據，關鍵預測因子包括性別、血清白蛋白、蛋白尿及抗體水平變化。三個月和六個月的模型表現優於基線模型，為臨床醫生提供了評估患者緩解可能性的有用工具。 PubMed DOI

近二十年來，單株免疫球蛋白病相關腎臟病變種類變多，診斷變得更複雜且不一致，主要因定義和用詞不清。為提升診斷準確性，國際專家已制定共識標準，明確診斷標準和術語，讓這類腎臟疾病能更精確診斷與治療。 PubMed DOI

這篇回顧性研究發現，MPGN患者重複腎臟切片後，約一半的病理診斷會改變，三分之一的致病原因會被重新分類，尤其常見MGRS。很多MGRS患者血液或尿液檢查不到單株蛋白，因此重複切片對診斷和治療很重要。C3補體沉積也和腎臟變化有關。總之，重複腎臟切片有助於複雜病例的正確診斷與治療。 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

這項國際研究分析225位C3G或IC-MPGN患者，發現腎功能較差、有副蛋白、間質纖維化嚴重會增加腎臟惡化風險；反之，原發性疾病、白人、C4較低則風險較低。研究也建立了新的預測模型。特別是蛋白尿減少50%且低於1公克/天，和腎臟預後較好有明顯關聯，建議作為治療目標。 PubMed DOI

這項西班牙研究發現，約一半糖尿病患者的腎臟問題其實不是糖尿病腎病，且這些人的預後較好。研究也提出五項臨床指標，幫助醫師預測患者是否屬於非糖尿病性腎臟病，協助決定是否需要做腎臟切片。 PubMed DOI