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World File Search System肾脏
结节性硬化症和肾脏
晚香玉复合体 (CET) 是一种自体主导性特征，包括中枢神经系统、科拉桑、贝利、肺动脉和外在表现，包括抽搐、皮质结核、神经系统错构瘤。放射状迁移、自闭症和认知缺陷。这是一种与 TSC1 或 TSC2 基因变体相关的疾病，是通过 mTOR 产生的，是细胞代谢加速的重要调节剂。结果，mTOR 导致增殖异常，并导致实体瘤发生发展。肾病无 CET 特征，包括肾细胞癌、肾血管脂肪瘤、肾病和肾功能障碍。无论如何，我们并没有在欧洲中部时间（CET）中使用这种语言，特别是在文艺复兴时期的宣言中。手术中必须采取主要治疗措施，对肾病和肾病进行介入治疗，以保留临床并发症、肾出血等并发症的主要治疗措施。本修订集中于 CET 临床原理、肾病相关机制、近期进展及未来展望。
急性肾脏损伤
电子邮件：mari.signorelli01@gmail.com摘要急性肾脏损伤（IRA）是一种疾病，其主要原因是主要疾病，但也可能是药物疗法和医疗程序的结果。提高了预期寿命和随之而来的人口衰老，以及合并症的最高发病率，尤其是糖尿病（DM）和全身性动脉高血压（HAS），可以导致慢性肾病（CKD）的发展，从而导致急性肾衰竭（AI）的发展。至于流行病学，由于其定义缺乏共识，愤怒的发生率很难评估。建立标准定义很重要，以便我们可以更好地了解问题的大小。医院感染的发病率取决于医院内的年龄，性别，合并症和住院地点等因素。在发达国家中，发病率范围为3％至18.3％，而在不太发达国家中的发病率为21％。IRA具有几种亚型，对于鉴定预后，治疗选择，原因和其他相关条件很重要。关于临床表现，包括神经，心血管，呼吸道，肝，消化，皮肤和粘液和肾脏疾病。愤怒的诊断是基于血清肌酐浓度或减少泌尿债务的，因此治疗和预后更好。治疗方法取决于几个因素，包括年龄，慢性合并症，基础CKD，发作的阶段和持续时间以及肾脏恢复的严重性。越严重，不良结果的风险就越高。为了防止愤怒，有必要处理可修改的危险因素，例如去除肾毒性药物，充分控制先前存在的合并症，在败血症的情况下，早期控制感染力的早期控制。
肾脏移植后的乳腺癌
引言乳腺癌是接受肾脏移植的患者的关注点，因为与普通民众相比，它们的风险可能更高。这种增加的风险被认为是由于多种因素的组合，包括长期免疫抑制疗法，慢性肾脏疾病和其他合并症（1）。免疫抑制药物是防止拒绝移植肾脏所必需的，可以削弱免疫系统，并有可能有助于癌症的发展，包括乳腺癌（2）。此外，患有慢性肾衰竭的病例可能患有乳腺癌在内的某些类型的癌症的风险更高（3）。如果在肾脏移植后诊断出乳腺癌，则由于需要平衡癌症治疗并需要防止拒绝移植肾脏的治疗选择可能更为复杂（4）。在先前的研究中，Kwak等人报道说，2139名肾脏移植受者中有11例出现了移植后乳腺癌，表明与肾移植有关的潜在危险因素。根据这项研究，肾移植后移植后乳腺癌的频率估计为0.5％。kwak等人还检测到III级的五年全球生存率为66.7％，因为与总体人群相比，未检测到很大的统计差异（5）。报告强调了肾脏移植后的恶性发生率3倍（6）。
肾脏健康中的肾脏健康范围更广泛的疾病议程
鉴于与肾脏疾病相关的广泛危险因素，需要取得所有可持续发展目标（SDG）的进展才能实现更好的肾脏健康并提高获得质量和公平的肾脏护理2。然而，到目前为止，进展还不够3）。SDG 3的目标3.4旨在将非传染性疾病（NCD）的过早死亡率降低到2030年。To accelerate progress towards SDG target 3.4, the WHO supports domestic capacity to enhance action across different sectors of government and offers countries guidance, through prioritization of a combination of locally appropriate interven- tions, to tackle risk factors and prevent, diagnose and treat NCDs at the primary-care level (Supplementary Fig.1和补充表1）。在2000年至2019年之间，慢性呼吸道疾病，心血管疾病和癌症的年龄标准化死亡率显着降低，但对于糖尿病和糖尿病肾脏疾病，这些疾病的年龄降低了，这些疾病持续增加了4、5。
肾脏病理学中的人工智能
肾活检病理是诊断大多数肾脏疾病的重要金标准。随着肾脏疾病发病率的上升，肾脏病理学家的缺乏和分布不平衡，迫切需要一种新的肾脏病理诊断模型。人工智能 (AI) 的进步以及病理切片诊断的日益数字化，是满足对肾脏病理更准确检测、分类和预测结果需求的有希望的方法。AI 为包括肾脏病理学在内的各种临床应用做出了重大贡献。深度学习是 AI 的一个子领域，它具有高度灵活性并支持自动特征提取，越来越多地应用于病理学的多个领域。在这篇叙述性综述中，我们首先对 AI 方法进行一般性描述，然后讨论 AI 在肾脏病理学领域的当前和未来应用。涵盖诊断和预测预后应用，强调肾脏病理图像中的 AI、预测模型和肾脏病理中的 3D。最后，我们概述了在肾脏病理学中实施 AI 平台所面临的挑战，并提供了我们对这些平台如何在该领域发生变化的看法。