利用尿液中的趋化因子检测肾脏移植排斥反应

《Journal of the American Society of Nephrology》：Detection of Kidney Allograft Rejection Using Urinary Chemokines

本研究评估尿生化标志物CXCL9和CXCL10在肾移植排斥检测中的临床价值。结果显示CXCL9虽提升诊断模型AUROC（0.75→0.78），但存在高估风险倾向；CXCL10及二次敏感性分析均未显示额外价值。结论两者对常规监测的补充作用有限。

　　

摘要 通俗语言总结

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要点

• 尿液中的C-X-C基序配体9在检测移植物排斥反应方面，除了常规监测方法外，显示出一定的临床实用性。
• 尿液中的C-X-C基序配体10在检测移植物排斥反应方面，与常规监测方法相比，并未显示出额外的价值。
• 在仅限于急性/活动性排斥反应以及每位患者仅进行一次活检的敏感性分析中，尿液中的C-X-C基序配体9和C-X-C基序配体10均未显示出额外的价值。

背景

尿液中的趋化因子C-X-C基序配体9（CXCL9）和C-X-C基序配体10（CXCL10）在检测肾移植排斥反应方面显示出潜力，但要证明它们在常规患者监测之外的额外价值，还需要进一步的研究。

方法

我们前瞻性地招募了2018年7月至2019年12月期间在七个移植中心接受肾移植的成年患者（ClinicalTrials.gov，NCT03582436）。我们使用自动化免疫测定平台，在移植后第一年进行肾移植活检时测量了尿液中的CXCL9和CXCL10蛋白水平。主要结局指标是根据国际Banff 2019分类标准定义的移植物排斥反应。

结果

共有733名肾移植患者（64%为男性，36%为女性）被纳入主要分析，其中1549次活检与尿液样本配对。排斥反应的累积发生率为10%。在检测移植物排斥反应方面，尿液中的CXCL9和CXCL10的接收者操作特征曲线（AUROC）分别为0.70（95%置信区间[CI]，0.64至0.75）和0.64（95% CI，0.58至0.71）。将尿液中的CXCL9加入常规监测模型中可以提高对移植物排斥反应的识别能力（AUROC从0.75 [百分位自举CI，0.70至0.79]提高到0.78 [百分位自举CI，0.73至0.83]），而尿液中的CXCL10则没有这种效果。添加尿液中的CXCL9并未改善模型的整体拟合度（Brier评分从0.056 [95% CI，0.046至0.067]变为0.054 [95% CI，0.045至0.064]），因为这可能会高估移植物排斥反应的风险。在仅限于急性/活动性排斥反应或每位患者仅进行一次随机选择的活检的敏感性分析中，这些尿液趋化因子并未显示出额外的价值。此外，现有的基于趋化因子的模型在检测移植物排斥反应方面的表现也处于较低至中等水平。

结论

尿液中的CXCL9显示出有限的临床实用性，而尿液中的CXCL10在移植后第一年内检测移植物排斥反应方面，与常规监测方法相比并未提供额外的价值。

临床试验注册名称和注册编号：

ClinicalTrials.gov，NCT03582436。

视觉摘要

通俗语言总结本研究评估了尿液中的趋化因子CXCL9和CXCL10在检测肾移植排斥反应方面的有效性，超出了常规监测方法的范围。研究人员分析了733名肾移植患者的数据，在移植后第一年进行活检时测量了这些趋化因子的水平。CXCL9显示出一定的实用性，在加入常规模型后略微提高了排斥反应的检测能力，但倾向于高估风险。CXCL10并未增强检测效果。针对急性排斥反应或每位患者仅进行一次活检的敏感性分析发现，这些趋化因子并未显示出额外的价值。总体而言，CXCL9和CXCL10相比现有的监测方法的优势有限。

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