郭康林 程一春 葛樹旺 徐 鋼

(華中科技大學(xué)附屬同濟(jì)醫(yī)院腎臟內(nèi)科，武漢 430030)

IgA腎病(IgA nephropathy，IgAN)是世界上最常見(jiàn)的原發(fā)性腎小球腎炎之一，且其患病率具有地區(qū)差異，在亞洲地區(qū)的患病率明顯高于其他地區(qū)[1]。約30%～40%的患者會(huì)在20年內(nèi)進(jìn)展為腎衰竭，造成了極大的健康和經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[2]。

腎功能惡化的風(fēng)險(xiǎn)異質(zhì)性是IgA腎病的一個(gè)特殊特征，因此，改善全球腎臟病預(yù)后組織(Kidney Disease Improving Outcomes,KDIGO)指南[3]建議對(duì)患者進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分層，以便針對(duì)疾病進(jìn)展的高危人群進(jìn)行免疫抑制治療；但僅基于蛋白尿水平進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分層是非常不準(zhǔn)確的。為了進(jìn)行更為準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)分層，國(guó)際IgA腎病網(wǎng)絡(luò)協(xié)作組利用有長(zhǎng)期隨訪的大型多民族隊(duì)列，開發(fā)了IgA腎病國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)工具[4]。IgA腎病國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)工具包含2個(gè)模型，區(qū)別在于一個(gè)包含種族因素，一個(gè)不包含種族因素。這是第一個(gè)基于多民族多中心隊(duì)列推導(dǎo)出來(lái)的預(yù)測(cè)IgA腎病預(yù)后的工具，且充分整合了經(jīng)驗(yàn)證的臨床病理學(xué)風(fēng)險(xiǎn)因素。這些臨床病理因素包括年齡、估計(jì)腎小球?yàn)V過(guò)率(estimated glomerular filtration rate，eGFR)、平均動(dòng)脈壓(mean arterial pressure，MAP)、24 h尿蛋白、牛津病理分型[系膜細(xì)胞增殖(mesangial hypercellularity，M)、毛細(xì)血管內(nèi)增殖(endocapillary cellularity，E)、節(jié)段硬化(segmental sclerosis，S)、腎小管萎縮/間質(zhì)纖維化(tubular atrophy/interstitial fibrosis，T)，MEST]評(píng)分以及腎素-血管緊張素-醛固酮系統(tǒng)(renin-angiotensin-aldosterone system，RAAS)阻斷劑和免疫抑制劑的使用。該工具的終點(diǎn)事件是患者發(fā)生終末期腎衰竭(end stage renal disease，ESRD)或eGFR下降超50%。將患者的基線數(shù)據(jù)代入該公式即可計(jì)算出患者未來(lái)某個(gè)時(shí)間點(diǎn)到達(dá)終點(diǎn)事件的概率，根據(jù)概率的大小可將患者進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分層，以便于根據(jù)患者的情況進(jìn)行針對(duì)性治療。

廣泛的外部驗(yàn)證是所有預(yù)測(cè)模型在臨床推廣應(yīng)用的基礎(chǔ)。本研究的目的是在一個(gè)現(xiàn)代中國(guó)人隊(duì)列中對(duì)IgA腎病國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)工具進(jìn)行外部驗(yàn)證，為該預(yù)測(cè)工具在臨床的推廣應(yīng)用提供更多證據(jù)。

1 對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

此研究是一項(xiàng)回顧性隊(duì)列研究，目的是對(duì)國(guó)際IgA腎病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)工具進(jìn)行外部驗(yàn)證。收集2012年1月至2016年12月，華中科技大學(xué)附屬同濟(jì)醫(yī)院收治經(jīng)活檢確診的IgA腎病患者548例。排除了腎活檢腎小球數(shù)小于8、年齡小于18歲、基線臨床病理數(shù)據(jù)缺失、伴有其他系統(tǒng)性疾病、隨訪時(shí)間小于6個(gè)月且未到達(dá)終點(diǎn)事件的患者，最終有467名患者被納入隊(duì)列。本研究已經(jīng)通過(guò)華中科技大學(xué)附屬同濟(jì)醫(yī)院的倫理委員會(huì)的審批,倫理編號(hào)為TJ-IRB2018110。所有患者均提供了參與本研究的書面知情同意書，所有研究程序符合《赫爾辛基宣言》。

1.2 臨床病理數(shù)據(jù)

本外部驗(yàn)證隊(duì)列的所有預(yù)測(cè)因素的定義和收集都與原始隊(duì)列一致。將不包含種族的預(yù)測(cè)模型稱為模型1；包含種族的預(yù)測(cè)模型稱為模型2。模型1的預(yù)測(cè)因素包括：年齡、eGFR、MAP、24 h尿蛋白、牛津病理分型評(píng)分以及RAAS阻斷劑和免疫抑制劑的使用。在腎活檢時(shí)收集患者的基線24 h尿蛋白、年齡、性別、MAP和eGFR。eGFR根據(jù)血清肌酐濃度利用慢性腎病流行病學(xué)合作研究(Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration, CKD-EPI)公式計(jì)算得出。MAP定義為舒張壓加三分之一的脈壓差。RAAS阻斷劑和免疫抑制劑為腎活檢前使用。由經(jīng)驗(yàn)豐富的病理科醫(yī)生在不了解臨床數(shù)據(jù)的情況下，做出牛津病理分型評(píng)分。模型2除包括模型1的所有預(yù)測(cè)因素外，增加了種族這項(xiàng)預(yù)測(cè)因素。種族分為中國(guó)人、日本人、白人或其他，根據(jù)種族的不同，模型2的計(jì)算公式中種族因素前的系數(shù)會(huì)有變化。ESRD定義為eGFR小于15 mL-1·min-1·1.73 m-2、接受透析治療或接受腎移植。終點(diǎn)事件定義為隨訪時(shí)eGFR下降超50%或發(fā)生ESRD。

1.3 計(jì)算預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)值及風(fēng)險(xiǎn)分組

根據(jù)IgA腎病國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)工具利用基線數(shù)據(jù)計(jì)算每個(gè)患者到達(dá)終點(diǎn)事件的概率，即為預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)。在模型2中，由于違反了比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)，中國(guó)人在小于等于36個(gè)月時(shí)使用一個(gè)分段函數(shù)[4]。按照原始研究相同的方法，將患者按照預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行排序，0%～16%為低風(fēng)險(xiǎn)組(n=70)、16%～50%為中風(fēng)險(xiǎn)組(n=163)、50%～84%為高風(fēng)險(xiǎn)組(n=164)、84%～100%為極高風(fēng)險(xiǎn)組(n=70)。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

可以從區(qū)分度、凈重新分類分析、校準(zhǔn)度和臨床實(shí)用性幾個(gè)方面對(duì)模型的表現(xiàn)性能進(jìn)行評(píng)估。使用C統(tǒng)計(jì)量和時(shí)間依賴地受試者工作特征(receiver operating characteristic curve，ROC)曲線評(píng)估模型的區(qū)分度。同時(shí)比較不同風(fēng)險(xiǎn)組的生存曲線，生存曲線分離則表明模型具有良好的區(qū)分度。使用Log-rank檢驗(yàn)分析生存曲線間的差異。因?yàn)榈惋L(fēng)險(xiǎn)組中無(wú)患者到達(dá)終點(diǎn)事件，以中間風(fēng)險(xiǎn)組作為參考計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)組之間的風(fēng)險(xiǎn)比(hazard ratio，HR)。使用凈重分類改善指標(biāo)(net reclassification improvement，NRI)和綜合判別改善指標(biāo)(integrated discrimination improvement，IDI)進(jìn)行凈重新分類分析，以比較兩個(gè)模型的預(yù)測(cè)能力是否有差異。

使用校準(zhǔn)圖來(lái)比較5年到達(dá)終點(diǎn)事件的觀察風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，以評(píng)估模型的校準(zhǔn)度。根據(jù)線性預(yù)測(cè)因子得到十等分的預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)組，畫出5年預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)比5年觀察風(fēng)險(xiǎn)的校準(zhǔn)圖，以報(bào)告隨訪滿5年時(shí)，模型預(yù)測(cè)的校準(zhǔn)度。

決策曲線分析用于評(píng)估預(yù)測(cè)模型的臨床效用[5]。在特定閾值下，模型的凈收益是真陽(yáng)性率與假陽(yáng)性率的差。在合理的概率閾值范圍內(nèi)，只有當(dāng)凈收益高于治療所有患者和不治療任何患者時(shí)，才認(rèn)為預(yù)測(cè)模型具有臨床應(yīng)用價(jià)值。統(tǒng)計(jì)分析采用R 4.0.5(SAS公司，美國(guó))。當(dāng)P<0.05時(shí)，結(jié)果具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 外部驗(yàn)證隊(duì)列與原始推導(dǎo)隊(duì)列及原始驗(yàn)證隊(duì)列的基線特征比較

本研究的外部驗(yàn)證隊(duì)列共467例患者，有48例(10%)患者到達(dá)終點(diǎn)事件。隨訪時(shí)間的中位數(shù)是4.0年，四分位區(qū)間是2.8～5.2年。與本研究的外部驗(yàn)證隊(duì)列相比，原始推導(dǎo)隊(duì)列和原始驗(yàn)證隊(duì)列的隊(duì)列人數(shù)更多，隊(duì)列時(shí)間更早，隨訪時(shí)間更長(zhǎng)，到達(dá)終點(diǎn)事件的患者比例和24 h尿蛋白相對(duì)較高，T2病變的比例及接受RAAS抑制劑治療和免疫抑制劑治療的比例相對(duì)較低，詳見(jiàn)表1。

表1 外部驗(yàn)證隊(duì)列、原始推導(dǎo)隊(duì)列和原始驗(yàn)證隊(duì)列的基線特征

2.2 IgA腎病國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)工具的預(yù)測(cè)表現(xiàn)

區(qū)分度：在這個(gè)外部驗(yàn)證隊(duì)列中，兩個(gè)模型都表現(xiàn)出了極好的區(qū)分度。模型1和模型2的C指數(shù)分別為0.86(95%CI：0.80～0.92)和0.86(95%CI：0.79～0.92)，5年ROC曲線下的面積均為0.88，證明了區(qū)分度優(yōu)于原始推導(dǎo)隊(duì)列和原始驗(yàn)證隊(duì)列，詳見(jiàn)表2。

不同風(fēng)險(xiǎn)組的生存曲線如圖1所示。分離良好的生存曲線也證實(shí)了兩個(gè)模型的區(qū)分能力。不同風(fēng)險(xiǎn)組之間的風(fēng)險(xiǎn)比詳見(jiàn)表3。因?yàn)榈惋L(fēng)險(xiǎn)組沒(méi)有患者到達(dá)終點(diǎn)事件，因此以中風(fēng)險(xiǎn)組為參照組，結(jié)果顯示兩個(gè)模型都能明顯區(qū)分高風(fēng)險(xiǎn)組和極高風(fēng)險(xiǎn)組。

圖1 不同風(fēng)險(xiǎn)組的終點(diǎn)事件生存曲線

表3 風(fēng)險(xiǎn)組與終點(diǎn)事件的相關(guān)性

重新分類：在將種族作為預(yù)測(cè)因子加入模型后，模型2與模型1相比，沒(méi)有在預(yù)測(cè)5年風(fēng)險(xiǎn)的表現(xiàn)上有顯著進(jìn)步，NRI和IDI分別為0.02 (95%CI:-0.07～0.09)和0.00 (95%CI:-0.01～0.01)，詳見(jiàn)表2。

表2 外部驗(yàn)證隊(duì)列驗(yàn)證模型的C指數(shù)、5年AUC面積、NRI、IDI

校準(zhǔn)度：圖2顯示了5年終點(diǎn)事件的預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)比?？偟膩?lái)說(shuō)，2個(gè)模型的5年終點(diǎn)事件預(yù)測(cè)無(wú)明顯差異，在高風(fēng)險(xiǎn)組輕度低估。

圖2 5年預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)與5年觀察風(fēng)險(xiǎn)對(duì)比的校準(zhǔn)圖

臨床效用：圖3是決策曲線分析圖，兩個(gè)模型都顯示了在0～0.75閾值概率范圍內(nèi)5年預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的正凈收益，表明了兩個(gè)模型顯著的臨床實(shí)用性。兩者幾乎重疊，則表示兩個(gè)模型在臨床效用上無(wú)明顯差異。

圖3 5年預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的決策曲線分析

4 討論

本研究首先比較了外部驗(yàn)證隊(duì)列和原始隊(duì)列的差異性，然后進(jìn)一步通過(guò)外部驗(yàn)證評(píng)估了國(guó)際IgA腎病預(yù)測(cè)工具在一個(gè)現(xiàn)代中國(guó)人隊(duì)列中的表現(xiàn)性能。與原始推導(dǎo)隊(duì)列和原始驗(yàn)證隊(duì)列相比，本研究的現(xiàn)代中國(guó)人隊(duì)列24 h尿蛋白較低，接受RAAS阻斷劑和免疫抑制劑治療的比例更高，隨訪時(shí)間較短，這導(dǎo)致了中國(guó)人隊(duì)列到達(dá)終點(diǎn)事件的患者比例較低。

基于區(qū)分度、校準(zhǔn)度、重新分類和臨床實(shí)用性評(píng)價(jià)，在本研究中，兩個(gè)模型在預(yù)測(cè)終點(diǎn)事件的5年風(fēng)險(xiǎn)方面無(wú)明顯差異，均表現(xiàn)出顯著的區(qū)分性和臨床實(shí)用性，均輕微低估了5年風(fēng)險(xiǎn)。2個(gè)模型的C指數(shù)均為0.86，且生存曲線分離良好，表現(xiàn)出優(yōu)秀的區(qū)分能力。2個(gè)模型在校準(zhǔn)方面表現(xiàn)也基本一致，均輕微低估了5年風(fēng)險(xiǎn)。重新分類表明，兩個(gè)模型在預(yù)測(cè)5年風(fēng)險(xiǎn)方面無(wú)明顯差別。決策曲線分析表明2個(gè)模型在預(yù)測(cè)5年風(fēng)險(xiǎn)方面都具有顯著的臨床實(shí)用性且無(wú)明顯差異。

準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估對(duì)于IgA腎病患者至關(guān)重要。相比其他IgA腎病預(yù)后模型，IgA腎病國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)工具具有樣本量大、納入的基線容易獲取、納入了MEST評(píng)分，包含多個(gè)民族等多個(gè)優(yōu)點(diǎn)，充分整合了經(jīng)驗(yàn)證的臨床病理學(xué)風(fēng)險(xiǎn)因素[6-8]。因原始推導(dǎo)隊(duì)列的中位隨訪時(shí)間是5年，因此推薦使用此工具預(yù)測(cè)IgA腎病患者到達(dá)終點(diǎn)事件的5年風(fēng)險(xiǎn)。

在臨床上廣泛應(yīng)用之前，需要對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行廣泛的外部驗(yàn)證。外部驗(yàn)證研究包括地理驗(yàn)證、時(shí)間驗(yàn)證和領(lǐng)域驗(yàn)證3種類型。原始研究隊(duì)列中的中國(guó)人來(lái)自中國(guó)東部(北京和南京)，且占比為22%。原始推導(dǎo)隊(duì)列和原始驗(yàn)證隊(duì)列的中位年數(shù)分別是2006年和1998年。因?yàn)檎心紩r(shí)間過(guò)早，原始隊(duì)列的患者治療大部分未按照KDIGO指南進(jìn)行[4-9]。本研究的中國(guó)人隊(duì)列來(lái)自中國(guó)中部(武漢)，中位年數(shù)是2014年，且大部分患者按照KDIGO指南進(jìn)行治療。因此，本研究用一個(gè)現(xiàn)代中國(guó)人隊(duì)列對(duì)國(guó)際IgA腎病預(yù)測(cè)工具進(jìn)行外部驗(yàn)證是必要的。

一項(xiàng)264人的希臘IgA腎病隊(duì)列對(duì)國(guó)際IgA腎病預(yù)測(cè)工具的外部驗(yàn)證研究[10]證明，2個(gè)模型具有良好的區(qū)分度，但校準(zhǔn)度不好，均高估了風(fēng)險(xiǎn)。本研究中兩個(gè)模型的C指數(shù)都是0.86，顯著高于希臘研究(模型1：0.70；模型2：0.71)，校準(zhǔn)度也表現(xiàn)良好，僅輕微低估了風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)進(jìn)行了臨床實(shí)用性分析。在本研究中，模型1與模型2的預(yù)測(cè)結(jié)果未有顯著差異，其原因可能是隊(duì)列的人群相對(duì)較少且缺乏種族多樣性。

近幾年來(lái)相關(guān)領(lǐng)域的研究人員構(gòu)建并驗(yàn)證了多個(gè)預(yù)后預(yù)測(cè)模型，除了IgA腎病國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)工具，還有最佳臨床預(yù)測(cè)模型(The Best Clinical Predictive Model，CLIN)、最佳臨床結(jié)合組織學(xué)模型(The Best Model Combining Clinical Variables and Pathology Scores，CLIN-PATH)及臨床決策支持系統(tǒng)(Clinical Decision Support System，CDSS)等[4-12]。CLIN以性別、年齡、eGFR、血紅蛋白、尿蛋白定量為預(yù)測(cè)因素，終點(diǎn)事件是腎衰竭。CLIN-PATH在CLIN的基礎(chǔ)上納入年齡、eGFR、M病變、T病變。CDSS是一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，以年齡、性別、高血壓、血清肌酐、蛋白尿、MEST-C 分類和治療為預(yù)測(cè)因素，以5至10 年內(nèi)發(fā)生ESRD 為終點(diǎn)事件。CLIN、CLIN-PATH和CDSS對(duì)IgA腎病預(yù)后的預(yù)測(cè)作用特異性更高，其原因是上述3個(gè)預(yù)測(cè)模型的終點(diǎn)事件是ESRD，而國(guó)際IgA腎病預(yù)測(cè)工具的終點(diǎn)事件是eGFR下降超50%或ESRD。國(guó)際IgA腎病預(yù)測(cè)工具相比上述3個(gè)預(yù)測(cè)模型優(yōu)勢(shì)在于靈敏度更高，因終點(diǎn)較易到達(dá)更容易識(shí)別出高風(fēng)險(xiǎn)患者。

目前，IgA腎病預(yù)后影響因素的相關(guān)研究仍在不斷進(jìn)展。國(guó)際IgA腎病預(yù)測(cè)工具的預(yù)測(cè)因素包含了已經(jīng)驗(yàn)證的IgA腎病預(yù)后的風(fēng)險(xiǎn)因素，包括年齡、24 h尿蛋白、MAP、eGFR、M病變、E病變、S病變、T病變、RAAS阻滯劑及免疫抑制劑在腎穿刺前的使用[13-14]。最近，一些研究[15-20]表明，血清尿酸、血清膽紅素、血清IgA、補(bǔ)體C4、血清鈣磷等臨床因素和C病變、系膜IgM沉積、系膜IgG沉積等病理因素也是IgA腎病預(yù)后的風(fēng)險(xiǎn)因素。隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等新的模型構(gòu)建方法也被用于IgA腎病預(yù)后模型的構(gòu)建[12-21]。因此，未來(lái)IgA腎病預(yù)后預(yù)測(cè)模型也會(huì)隨著研究進(jìn)展不斷改進(jìn)完善。

本研究也具有一些局限性。首先，這是一個(gè)單中心單民族隊(duì)列且僅有467人。其次，這些參與醫(yī)院定期隨訪的患者病情都較為嚴(yán)重。第三，沒(méi)有納入患者確診后的治療情況，而確診后的治療對(duì)預(yù)后有著重要影響[22]。

總之，本研究對(duì)國(guó)際IgA腎病預(yù)測(cè)工具的外部驗(yàn)證，證明該工具在IgA腎病患者的個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面表現(xiàn)很好，在臨床上推廣應(yīng)用該工具有助于對(duì)患者制定個(gè)性化的治療方案，改善患者的預(yù)后。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突。

作者貢獻(xiàn)聲明徐鋼：提出研究思路，設(shè)計(jì)研究方案，總體把關(guān)；程一春：收集數(shù)據(jù)；郭康林：分析數(shù)據(jù)，撰寫論文；葛樹旺：收集數(shù)據(jù)，審定論文。