這項研究探討了罕見的IgM類別增生性腎小球腎炎（PGNMID-IgM），主要影響72歲的老年男性。分析了23個病例，發現78%為男性，症狀包括蛋白尿、血尿和腎功能下降。31%的病例有低補體血症，所有患者均有腎臟相關的單克隆免疫球蛋白病。檢出率低，僅27%透過傳統方法檢出，65%接受免疫抑制治療。隨訪顯示腎臟存活中位數為44個月，移植後復發風險高。該研究強調了診斷和管理的挑戰。 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

這項多中心研究開發並驗證了一套用常規血液檢查數據（像是Scr、eGFR、PTH、BNP及性別）的機器學習模型和臨床風險預測圖，可準確預測慢性腎臟病患者的腎臟纖維化嚴重度，提供一個可取代侵入性腎臟切片的實用工具，且在不同驗證隊列中表現都很穩定，未來有望成為臨床上動態、非侵入性評估纖維化的新方法。 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

這項研究指出，AL類澱粉沉積症患者腎臟內的澱粉樣蛋白沉積量會隨腎臟分期惡化而增加。eGFR越低，代表腎臟澱粉樣蛋白負荷越高，也是預測腎臟預後的獨立指標，蛋白尿則無此關聯。因此，eGFR比蛋白尿更能反映腎臟損傷及預測腎臟存活率。 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

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