「精准医学」的概念由美国国家科学研究委员会的一个工作组提出，逐渐发展成为「基于分子生物学的人类疾病新型分类方法」，用于替代经典的描述性诊断术语。在最新一期的 Kidney International 杂志上，来自西奈山伊坎医学院的 Christina M. Wyatt 和 Detlef Schlondorff 教授总结了精准医学在肾脏病学中的进展和应用。
精准医学针对疾病的分子生物学特征，通过分子学途径确定特定的生物标志物和发展新的治疗方法，改善患者的临床预后。由于恶性肿瘤组织性质相对均一，有助于诊断途径和治疗目标的确定，这种方法已经在肿瘤学研究中取得了显著成果。
国际上先后开展了几项大型的肾脏病的队列研究，例如 15 年前组织开展的多中心队列研究——欧洲肾脏 cDNA 样本库（ERCB），以及北美人群的肾病综合症研究网络（NEPTUNE）和临床表型及生物资源样本库（C-PROBE）。这些队列研究为精准医学奠定了良好的基础。
近来的文献报道也证明了肾脏病学中开展精准医学方法的可行性。例如确定了肾小球和肾小管疾病的基因突变，在非洲裔的患者中确定了 APOL1 基因多态性（其是 CKD 发展的一个重要因素）等。
尽管队列研究这种方法可以以最低风险发现有价值的病因，但是在许多样本库中，由于肾脏活检样本对于临床的依赖性，限制了严重疾病谱的建立。而分子遗传学领域的技术进步，在一定程度上解决了这个不足。
这些技术进步为精准医学奠定了基础，例如二代测序技术可以利用很少的组织进行基因表达分析；蛋白质和代谢物的微量分析技术也有助于组织分析的扩展，建立了蛋白质组学和代谢物组学；而这些方法产生的海量数据，可以通过计算机生物信息学和系统生物学技术解决。
肾脏病学中精准医疗的目的是确定比经典的血清肌酐或蛋白尿更能短期内预测治疗成败的生物标志物。最近的一项研究阐述了这个方法的可行性和路线（见图 1）。
图 1为「精准医学」方法识别慢性肾脏疾病尿液标志物的概述图
精准医学的另一个主要目的是，能否通过药物基因或特定目标基因进行治疗干预，并提供验证方法。
已经有学者根据公开的基因表达数据库，利用网上平台中获取的基因型或表型数据进行数据挖掘研究。随着分子生物学分析技术、计算机生物信息学和系统生物学的发展，这样的资源可以为肾脏病学中精准医学的未来提供了一个坚实的基础。