来自美国费城儿童医院及宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的科学家，成功绘制出人类肾脏最详尽的单细胞图谱，以前所未有的水平捕捉了健康和患病肾脏的复杂性，并在病程早期预测了慢性肾病（CKD）的进展。最新研究有望为CKD患者提供更好的诊断和精确的治疗。相关论文发表于近日出版的《自然·遗传学》杂志。
科学家分析了来自81位年龄在24至90岁之间患者的肾脏样本，共计70多万个细胞。他们使用机器学习技术开发了高分辨率图谱，从而能够整合多组学数据，绘制细胞和空间信息，识别组织微环境，并开发出预测肾脏疾病进展的模型。
在健康和患有CKD的肾脏中，研究团队鉴定出44种主要细胞类型和114种细胞亚型或状态。他们还根据基因表达确定了4种不同的空间微环境：肾小球、免疫、小管和纤维化。
科学家揭示了纤维化微环境中的基因特征，并借助这些特征对肾脏样本进行分类，以预测未来的肾功能下降。他们计划进一步定义纤维化微环境，还要在其他队列中验证其预测能力，并了解其潜在机制。他们的目标是探索纤维化微环境中的治疗靶点，为开发阻止或逆转肾纤维化的新疗法铺平道路。
论文第一作者乔纳森·列维索恩表示，在肾脏健康与疾病研究领域，空间分布与分子机制的探讨尚显不足，亟须进一步深入研究。最新图谱绘制了人类肾脏第一个路线图，其中包括对细胞空间关系的分析。
列维索恩认为，虽然CKD更常见于老年人，但研究表明，从妊娠和儿童时期开始，患这种疾病的风险就已经开始累积。现在，科学家拥有了一个强大的工具，尤其在早期肾病中，其表现优于传统的组织病理学分析。
来自美国费城儿童医院及宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的科学家，成功绘制出人类肾脏最详尽的单细胞图谱，以前所未有的水平捕捉了健康和患病肾脏的复杂性，并在病程早期预测了慢性肾病（CKD）的进展。最新研究有望为CKD患者提供更好的诊断和精确的治疗。相关论文发表于近日出版的《自然·遗传学》杂志。
科学家分析了来自81位年龄在24至90岁之间患者的肾脏样本，共计70多万个细胞。他们使用机器学习技术开发了高分辨率图谱，从而能够整合多组学数据，绘制细胞和空间信息，识别组织微环境，并开发出预测肾脏疾病进展的模型。
在健康和患有CKD的肾脏中，研究团队鉴定出44种主要细胞类型和114种细胞亚型或状态。他们还根据基因表达确定了4种不同的空间微环境：肾小球、免疫、小管和纤维化。
科学家揭示了纤维化微环境中的基因特征，并借助这些特征对肾脏样本进行分类，以预测未来的肾功能下降。他们计划进一步定义纤维化微环境，还要在其他队列中验证其预测能力，并了解其潜在机制。他们的目标是探索纤维化微环境中的治疗靶点，为开发阻止或逆转肾纤维化的新疗法铺平道路。
论文第一作者乔纳森·列维索恩表示，在肾脏健康与疾病研究领域，空间分布与分子机制的探讨尚显不足，亟须进一步深入研究。最新图谱绘制了人类肾脏第一个路线图，其中包括对细胞空间关系的分析。
列维索恩认为，虽然CKD更常见于老年人，但研究表明，从妊娠和儿童时期开始，患这种疾病的风险就已经开始累积。现在，科学家拥有了一个强大的工具，尤其在早期肾病中，其表现优于传统的组织病理学分析。
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