在大规模、高吞吐量数据生成方法和计算机数据分析方法方面，过去十年取得了巨大的进展。这些进展对生物医学研究和临床医学领域产生了深远的影响。例如，基因组学领域正快速朝单个细胞分析发展，蛋白组学和代谢组学领域也都有显着的进展。可穿戴技术的发展和电子医疗记录或将改变临床试验设计。
近期，德国学者Julio Saez-Rodriguez等人撰文指出，大数据的崛起不仅使得研究成果更容易转化，还推动临床决策的制定向精准医疗转变。大数据要想真正影响医学领域，需要采用多学科整合方法来协调、整合多个研究所的基础专家、临床专家和计算机专家，这就是强调精准医学的“大科学”。
在肾脏病学领域，以分子为基础的技术发展迅速。目前已有几个整合人类肾脏组织活检生物样本库的联盟在开展协作研究，包括通过肾脏活检来全面了解不同慢性肾脏病亚型特征的研究，例如NEPTUNE （肾病综合征研究网络）、ERCB（欧洲肾脏cDNA样本库）、EURenOmics、C-PROBE（临床表型和资源生物样本库）、PKU-IgAN、TRIDENT（研究糖尿病肾病）、CureGN（研究肾小球病变）、NIDDK肾脏精准医学项目(KPMP)。
这些大型生物样本库可为我们带来新知识、新思路。例如，人和小鼠肾小球转录组学分析显示，糖尿病肾病中Jak-STAT信号通路被激活，从而促使Jak1/Jak2抑制剂baricitinib在合并糖尿病肾病的2型糖尿病患者中开展2期临床研究。另外，ERCB、C-PROBE、NEPTUNE和PKU-IgAN等学术联盟的转录组学数据分析确定，尿表皮生长因子是慢性肾脏病进展的独立危险预测因子。
影像学技术也同样获得了快速发展，包括用于评估肾血管系统的高分辨超声对比新方法、高能CT和高分辨MRI。尽管这些新技术不能替代活检，但为我们了解肾脏病进展过程中肾脏发生的变化带来了新思路。
另外，采用可穿戴技术对患者进行连续监测可得到大规模数据。在肾脏病学领域，这些技术对于评估患者的体力活动和与糖尿病或心血管状态相关的指标可能非常有用，包括血压、血糖、外周血氧饱和度和心电图结果。可能很快我们就会得到一些与慢性肾脏病相关的指标，例如，汗液中的钾含量。这些参数可能有助于找出高危患者，提供治疗和预后信息，以及指导临床试验。但由于准确度不高、缺乏充分的管控等多个原因，目前这方面还存在很大的挑战。
目前，慢性肾脏病患者的大量信息一般以电子医疗记录的形式存储。云监测设备的发展便于远程参与和加强监测，为大数据用于临床试验开辟了道路。
作者指出，肾脏病领域中的大数据应用在一定程度上落后于很多其他的领域，包括研究、临床诊断和治疗决策制定等方面。当然，对于研究人员和临床医生来说，这种落后也意味着存在巨大的机遇。
凯德传媒编译
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