來自美國費城兒童醫院及賓夕法尼亞大學佩雷爾曼醫學院的科學家，成功繪制出人類腎臟最詳盡的單細胞圖譜，以前所未有的水平捕捉了健康和患病腎臟的復雜性，并在病程早期預測了慢性腎病（CKD）的進展。最新研究有望為CKD患者提供更好的診斷和精確的治療。相關論文發表于近日出版的《自然·遺傳學》雜志。
科學家分析了來自81位年齡在24至90歲之間患者的腎臟樣本，共計70多萬個細胞。他們使用機器學習技術開發了高分辨率圖譜，從而能夠整合多組學數據，繪制細胞和空間信息，識別組織微環境，并開發出預測腎臟疾病進展的模型。
在健康和患有CKD的腎臟中，研究團隊鑒定出44種主要細胞類型和114種細胞亞型或狀態。他們還根據基因表達確定了4種不同的空間微環境：腎小球、免疫、小管和纖維化。
科學家揭示了纖維化微環境中的基因特征，并借助這些特征對腎臟樣本進行分類，以預測未來的腎功能下降。他們計劃進一步定義纖維化微環境，還要在其他隊列中驗證其預測能力，并了解其潛在機制。他們的目標是探索纖維化微環境中的治療靶點，為開發阻止或逆轉腎纖維化的新療法鋪平道路。
論文第一作者喬納森·列維索恩表示，在腎臟健康與疾病研究領域，空間分布與分子機制的探討尚顯不足，亟須進一步深入研究。最新圖譜繪制了人類腎臟第一個路線圖，其中包括對細胞空間關系的分析。
列維索恩認為，雖然CKD更常見于老年人，但研究表明，從妊娠和兒童時期開始，患這種疾病的風險就已經開始累積?，F在，科學家擁有了一個強大的工具，尤其在早期腎病中，其表現優于傳統的組織病理學分析。
來自美國費城兒童醫院及賓夕法尼亞大學佩雷爾曼醫學院的科學家，成功繪制出人類腎臟最詳盡的單細胞圖譜，以前所未有的水平捕捉了健康和患病腎臟的復雜性，并在病程早期預測了慢性腎?。–KD）的進展。最新研究有望為CKD患者提供更好的診斷和精確的治療。相關論文發表于近日出版的《自然·遺傳學》雜志。
科學家分析了來自81位年齡在24至90歲之間患者的腎臟樣本，共計70多萬個細胞。他們使用機器學習技術開發了高分辨率圖譜，從而能夠整合多組學數據，繪制細胞和空間信息，識別組織微環境，并開發出預測腎臟疾病進展的模型。
在健康和患有CKD的腎臟中，研究團隊鑒定出44種主要細胞類型和114種細胞亞型或狀態。他們還根據基因表達確定了4種不同的空間微環境：腎小球、免疫、小管和纖維化。
科學家揭示了纖維化微環境中的基因特征，并借助這些特征對腎臟樣本進行分類，以預測未來的腎功能下降。他們計劃進一步定義纖維化微環境，還要在其他隊列中驗證其預測能力，并了解其潛在機制。他們的目標是探索纖維化微環境中的治療靶點，為開發阻止或逆轉腎纖維化的新療法鋪平道路。
論文第一作者喬納森·列維索恩表示，在腎臟健康與疾病研究領域，空間分布與分子機制的探討尚顯不足，亟須進一步深入研究。最新圖譜繪制了人類腎臟第一個路線圖，其中包括對細胞空間關系的分析。
列維索恩認為，雖然CKD更常見于老年人，但研究表明，從妊娠和兒童時期開始，患這種疾病的風險就已經開始累積。現在，科學家擁有了一個強大的工具，尤其在早期腎病中，其表現優于傳統的組織病理學分析。
本文鏈接：人類腎臟最詳盡單細胞圖譜繪制http://www.sq15.cn/show-2-7739-0.html
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