摘要：今天给大家讲一篇2025年4月在Seminars in Nephrology上发表的一篇关于组学数据在肾脏病学方面的综述。组学技术的快速发展为肾脏病学研究带来了显著突破。通过整合转录组、表观基因组和空间组学等多维度数据，研究人员能够深入解析肾脏疾病的分子机制，

今天给大家讲一篇2025年4月在Seminars in Nephrology上发表的一篇关于组学数据在肾脏病学方面的综述。组学技术的快速发展为肾脏病学研究带来了显著突破。通过整合转录组、表观基因组和空间组学等多维度数据，研究人员能够深入解析肾脏疾病的分子机制，从而发现新型生物标志物和治疗靶点。该综述评述了当前多组学整合的研究方法、技术挑战及其临床应用价值。研究表明，这种整合性分析方法不仅能揭示疾病特异性的分子互作网络和空间组织结构，更为肾脏疾病的精准诊断和治疗提供了新的思路，并助力于从而推动肾脏病学研究进入精准医学的新时代。

近年来，大数据和人工智能技术的进步正推动生物医学研究进入精准医学时代。癌症领域已率先受益，并且其他学科如肾脏病学，也正展现出巨大的发展潜力。随着高通量组学技术的广泛应用，包括基因组学、表观基因组学、转录组学、蛋白质组学等多模态数据为全面解析一些复杂的疾病机制提供了帮助。

通过对不同分辨率的组学数据进行整合，研究人员能够更系统地探索疾病异质性、识别患者亚型并揭示潜在的生物学机制。然而，如何有效地整合多组学数据仍面临诸多挑战，包括数据来源的异质性、高维度带来的计算复杂性、分析结果的可解释性不足，以及后续实验验证的困难性等问题，这些因素共同制约着组学技术在肾脏病学等领域的深入应用和临床转化。本文主要介绍了肾脏病学中多组学数据整合的最新进展，探讨了当前面临的主要挑战及可能的解决方案来为推动该领域的精准医学研究提供参考。

现阶段，组学数据的快速发展在肾脏病学方面带来了革命性突破。如在基因组学领域，全基因组测序（WGS）和全基因组关联分析（GWAS）成功鉴定出与慢性肾脏病（CKD）相关的SHROOM3等关键基因变异，而整合表观基因组和转录组数据更发现了多个与肾小球滤过率相关的基因组位点。转录组学方面，特别是单细胞RNA测序技术，不仅解析了肾脏细胞类型和基因表达特征，还鉴定出肌成纤维细胞等参与肾纤维化的关键细胞群。此外，基于质谱的蛋白质组学技术则成功鉴定出膜性肾病的特异性生物标志物。

通过整合多方面的组学数据与机器学习等计算方法，不仅实现了对肾脏微环境的精细解析，还发现了糖尿病肾病（DKD）的新型生物标志物。尽管各项技术存在一定的局限性，但多组学整合策略通过结合临床活检样本的遗传、转录、蛋白和代谢等多维度数据，为肾脏疾病的机制解析、精准诊断提供了全新视角，具有重要临床价值。

在整合多组学数据方面有着以下四点挑战，其一是普遍存在的数据缺失问题，这可能由技术因素（如样本质量差、检测系统的局限性）导致，这些缺失值及其在不同数据集间的差异性显著增加了整合分析的难度。其二是缺乏大规模多样化数据集，且生物学模型的训练与优化都依赖于持续的数据补充与验证。因此，实时更新的数据资源共享平台对开发定制化生物学模型具有重要价值。其三是组学数据通常具有高维特性，特征数量有的多达数千个，但样本量相对有限。这种"维度灾难"易导致模型产生过拟合的现象。其四是数据的异质性，不同组学层面的数据格式和尺度各异：基因表达数据集可能包含数万个特征，而代谢组学数据却很少，这种异质性进一步增加了数据整合与分析的难度。因此，有效的降维处理和关键特征筛选对提升模型性能有着显著帮助（图1）。

图1 整合多组学数据存在的挑战性

从结构层面来看，多组学数据整合方法主要可分为横向、纵向、对角整合三类，横向整合则用于整合同一组学平台中不同样本的数据，难点在于对这批数据进行标准化，纵向整合则是用于整合同一样本多组学数据（如基因表达+染色质可及性），难点在于保持生物学可解释性。对角整合则基于块对角矩阵形式将跨组学的数据进行整合，难点在于跨模态的相关性分析。从算法的维度来看，则分为早期、中期、晚期。早期整合则是直接拼接不同模态的组学数据来进行分析，但数据异质性会影响结果的可靠性。中期整合则利用非负矩阵分解（NMF）等方法在捕捉组学数据间的交互作用方面更具优势。后期整合采用先独立分析各模态数据，再合并结果进行联合解释（如功能富集或因果推断等），适用于计算资源有限的场景下进行组学分析（图2）。

图2 多组学数据的整合策略

这篇综述深入探讨了整合多组学数据在肾脏病学研究和临床实践中的应用。随着基因组学、转录组学、表观遗传学和代谢组学等技术的不断发展，研究人员能够更深入地理解肾脏疾病的分子机制，并开发出更精确的诊断工具及治疗策略。

然而，多组学数据整合也面临着数据异质性、高维度、可解释性和验证性等挑战。为了应对这些挑战，现阶段开发了多种数据整合策略和算法，包括横向整合、纵向整合和对角整合，以及早期整合、中间整合、后期整合等方法。这些方法在疾病亚型分类、生存预测、生物标志物发现和生物学机制研究等方面取得了显著成果。未来，肾脏病学将更加注重多组学数据整合与人工智能方法的结合，并促进实时个性化医疗的发展，以期改善肾脏疾病患者的预后和生活质量。

参考文献

[1] Saliba A, Du Y, Feng T, et al. Multi-Omics Integration in Nephrology: Advances, Challenges, and Future Directions[C]//Seminars in Nephrology. WB Saunders, 2025: 151584.

来源：科学探秘大学堂