MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1016/j.ebiom.2025.105785

Медицинская библиотека · EBioMedicine · 2025

Advances in precision medicine for lupus nephritis: biomarker- and AI-driven diagnosis and treatment response prediction and targeted therapies.

Shang Shunlai, Xia Jikai, He Guosen, Zheng Yan, Zhang Jian, Lu Haitao, Wang Haifeng, Li Wenge, Li Qinggang, Chen Xiangmei

СтатьяОбзорПеревод в очереди

Аннотация

With the rapid evolution of precision medicine, diagnostic, and therapeutic strategies for lupus nephritis (LN) are progressively shifting towards greater personalisation and accuracy. On the diagnostic front, the discovery and deployment of novel molecular biomarkers, together with the integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies, have opened new avenues for delineating disease subtypes and forecasting treatment responses, thereby optimising clinical decision-support systems. In the therapeutic domain, innovations in targeted biologics and the precise application of diverse targeted modalities have shown promise in enhancing efficacy while reducing adverse effects. The triadic synergy of molecular biomarker breakthroughs, iterative advances in intelligent computational tools and pioneering targeted therapies is poised to usher LN in a new era of customised diagnosis and intervention.

Для цитирования: Shang Shunlai, Xia Jikai, He Guosen, Zheng Yan, Zhang Jian, Lu Haitao, Wang Haifeng, Li Wenge, Li Qinggang, Chen Xiangmei. Advances in precision medicine for lupus nephritis: biomarker- and AI-driven diagnosis and treatment response prediction and targeted therapies.. EBioMedicine. 2025. DOI: 10.1016/j.ebiom.2025.105785.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.