整合機器學習和生存分析模型以增強慢性腎臟病風險分層
整合機器學習和傳統統計模型，特別是生存分析，可以提高慢性腎臟病進展的預測準確性，並揭示新的潛在預測因子。
만성 신장 질환 위험 계층화를 위한 통합 머신러닝 및 생존 분석 모델링
본 연구는 머신러닝 기법과 생존 분석 모델을 결합하여 만성 신장 질환 진행 예측의 정확도를 향상시키고 새로운 예측 변수를 식별하는 것을 목표로 합니다.
慢性腎臓病リスク層別化の強化のための機械学習と生存分析モデリングの統合
本研究では、機械学習と従来の統計モデルを組み合わせることで、慢性腎臓病（CKD）の進行を予測する新しいアプローチを提案し、検証しました。
寡聚原花青素通過抑制中性粒細胞胞外誘捕網緩解化療引起的慢性腎損傷：腸-腎軸的作用機制
長期低劑量順鉑化療會損害腸道屏障，導致細菌內毒素滲漏，進而誘發中性粒細胞胞外誘捕網 (NETs) 的形成，最終導致慢性腎損傷；而寡聚原花青素 (OPCs) 可通過抑制 NETs 的產生、保護腸道屏障功能和調節腸道菌群來緩解順鉑誘導的慢性腎損傷。
올리고머성 프로시아니딘, 장-신장 축을 통해 화학 요법 유발 만성 신장 손상을 완화
반복적인 저용량 시스플라틴(RLDC) 치료는 장내 미생물 불균형과 장 누수를 유발하여 NETosis를 유도하고, 이는 NLRP3 염증복합체 활성화, 혈전 형성 및 신장 섬유증을 통해 만성 신장 손상을 악화시키며, 올리고머성 프로시아니딘(OPC)은 NETosis를 억제하고 장내 미생물 항상성을 회복시켜 RLDC 유발 만성 신장 손상을 완화한다.
オリゴマー性プロシアニジンによる好中球細胞外トラップ（NETs）の阻害は、腸腎連関を介して化学療法誘発性慢性腎障害を軽減する
シスプラチン誘発性慢性腎臓病（CKD）の発症において、腸管バリアの破壊を介したNETs形成と、その後の腎虚血、低酸素状態、炎症、線維化への寄与が明らかになった。オリゴマー性プロシアニジン（OPC）は、NETs形成を抑制することで、これらの病態を改善する可能性を示唆している。
Oligomeric Procyanidins Alleviate Cisplatin-Induced Chronic Kidney Injury by Inhibiting Neutrophil Extracellular Traps Formation and Modulating the Gut-Kidney Axis
Neutrophil Extracellular Traps (NETs) play a crucial role in cisplatin-induced chronic kidney disease (CKD), and oligomeric procyanidins (OPCs) offer a potential therapeutic strategy by inhibiting NETs formation, reducing inflammation, and modulating the gut-kidney axis.
急性腎損傷真的是單一疾病嗎？重新思考急性腎損傷的診斷與治療
急性腎損傷並非單一疾病，而是一系列影響腎臟的不同疾病，因此需要更精確的生物標記來區分這些疾病，並指導治療。
급성 신장 손상, 과연 단일 질환일까? 여러 유형의 급성 신장 손상 진단 및 치료를 위한 새로운 바이오마커 개발의 필요성
급성 신장 손상(AKI)은 단일 질환이 아니라 신장에 영향을 미치는 다양한 질환의 집합체이므로, 각 유형에 맞는 진단 및 치료를 위해서는 크레아티닌보다 민감하고 특이적인 바이오마커 개발이 시급하다.
急性腎障害は本当に単一の疾患なのか？：バイオマーカー研究の進展と新たな診断への期待
急性腎障害（AKI）は、従来のクレアチニン値や尿量だけでは診断が不十分であり、病態の多様性に対応する新たなバイオマーカーの開発が求められている。
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