利用尿中生物标志物开展并发症与预后预测研究
全南大学医院肾内科、全南大学工科大学以及教员创业企业Matillo AI于15日表示，三方已着手开展基于卫生医疗大数据的肾脏疾病数字药物联合研究，并将利用尿中生物标志物进行并发症和预后预测的研究成果发表在国际学术期刊上。
全南大学医院肾内科（Seo Sangheon 教授、Kim Suwan 教授）、全南大学工科大学（Lee Dohyun 研究员、Yoo Sunyong 教授）、教员创业企业株式会社Matillo AI将通过合作，利用卫生医疗大数据，在肾脏疾病数字药物领域正式开展产学研医融合研究。
作为首项成果，由Seo Sangheon 教授和 Lee Dohyun 研究员共同担任第一作者，Kim Suwan 教授与 Yoo Sunyong 教授共同担任通讯作者的《基于与肾脏疾病相关的尿中生物标志物的危险因子及预后分析研究》已发表于科学引文索引（SCI）收录的国际学术期刊 JMIR Public Health And Surveillance。
本研究通过分析大规模国家数据，阐明了尿中生物标志物与肾脏疾病相关并发症风险之间的核心机制，具有重要意义。研究团队系统分析了尿液指标对贫血发生的影响，为预防肾脏疾病患者并发症及预测预后提供了新的可能性。不仅局限于机制阐释，该系列研究今后有望成为推动肾脏疾病管理数字化转型的重要里程碑。
尤其是研究团队一直利用国民健康营养调查（KNHANES）等卫生医疗大数据，分阶段开展肾脏疾病相关危险因子及预后预测生物标志物研究。今后，研究团队还将持续对接国民健康保险公团（NHIS）等更为庞大且精细的卫生医疗大数据，构建覆盖从人群层面的流行病学分析到个体患者预后预测的肾脏疾病数据研究生态体系。
Yoo Sunyong 教授表示：“本次研究是全南大学医院肾内科与工科大学以及株式会社 Matillo AI 利用卫生医疗大数据推进肾脏疾病相关数字药物开发的第一颗纽扣。”他还表示：“今后将与由全南大学作为主管研究机构承担的国家研究课题——‘肾脏疾病控制及透析设备高度化先导研究中心’（中心主任 Kim Suwan）相衔接，推进面向肾脏疾病患者的专门数字生物标志物开发，并将其发展为基于人工智能的个体化定制数字药物平台。”
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