在肾移植前筛查中发现的适合进行冠状动脉血运重建的1类适应症

本研究通过计算方法分析肾小球疾病患者肾组织中淋巴细胞分布拓扑特征，提取26个病理特征预测疾病进展，发现部分特征（如稀疏区域K核数量、密集区域平均连接度）经临床因素校正后仍具显著预测价值，模型验证指标C-index达0.77-0.78，证实拓扑特征对疾病进展的预测潜力。

　　

摘要通俗语言总结

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背景：

肾脏中炎症的分布及其临床意义尚未得到充分研究。本研究旨在通过计算方法量化淋巴细胞的拓扑结构，并测试其对疾病进展的预测能力。

方法：

共有333名NEPTUNE/CureGN参与者（155例局灶性节段性肾小球硬化症，178例轻度病变型肾病）被纳入研究，这些参与者提供了临床/人口统计数据，并且他们的组织切片经过苏木精-伊红染色。研究人员自动分割了肾脏皮质和淋巴细胞。研究采用了一种基于图的聚类算法来区分淋巴细胞密集区域和稀疏区域，并从中提取了26个病理特征，以反映细胞密度、连通性、聚类情况及中心性。利用弹性网络（ElasticNet）正则化的Cox比例风险模型评估了这些病理特征与疾病进展（肾小球滤过率下降40%或需要肾替代治疗）之间的关联。同时，还考虑了临床和人口统计特征以及间质纤维化和炎症的程度作为潜在的混杂因素。采用Kaplan-Meier生存分析及对数秩检验来评估风险分层。研究采用了两种验证策略：(i) 在NEPTUNE数据上训练模型，然后在CureGN数据上进行外部验证；(ii) 将合并的数据集按80/20的比例分为训练集和验证集。

结果：

未经调整的分析显示：在考虑标准临床/人口统计变量后，仍有17个特征（占65%）具有显著性；即使在调整了淋巴细胞密度后，“稀疏区域中的K核数量”（HR=1.29，95% CI：1.04-1.61）仍具有显著性；而在调整了间质纤维化程度后，“密集区域中的平均度数”（HR=1.25，95% CI：1.00-1.57）也显示出边缘显著性。多变量模型（临床/人口统计特征+图谱特征）在CureGN外部验证中的验证一致性指数为0.78±0.15，在合并的内部验证数据集中的验证一致性指数为0.77±0.06。时间依赖性的区分能力在3年和5年的时间点上均表现一致（AUC分别为0.78 vs 0.76和0.74 vs 0.76）。稀疏区域中的聚类模式（“稀疏区域中K核的最大数量”）和密集区域中的连通性（“密集区域中的平均度数”）与临床变量一起被证实是可靠的预测因子。

结论：

通过对淋巴细胞炎症的拓扑特征进行分析，本研究揭示了免疫细胞的分布模式，从而捕捉到了炎症的复杂性。