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为解决 SA-AKI 早期诊断难题，研究人员评估相关生物标志物，构建预测模型，可精准预测 SA-AKI。
在医疗领域，脓毒症相关急性肾损伤（Sepsis-associated acute kidney injury，SA-AKI）就像一颗隐藏在危重症患者身边的 “定时炸弹”，严重威胁着患者的生命健康。它是危重症患者常见且严重的并发症，发病机制复杂，涉及细胞周期阻滞、微循环功能障碍以及炎症反应等多个方面。然而，目前用于诊断 SA-AKI 的 “金标准” 却存在诸多缺陷。现有的诊断主要依赖血清肌酐（Scr）水平或尿量，但肾脏强大的代偿机制使得 Scr 水平变化滞后，而且它还会受到肌肉量、年龄、性别、种族以及极端饮食习惯等因素的影响，很多患者甚至连 Scr 的基线水平都难以获取。在日常临床实践中，准确测量尿量也困难重重，这些都严重阻碍了 SA-AKI 的及时诊断，使得患者往往错过最佳治疗时机。
为了攻克这一难题，来自北京大学第三医院的研究人员展开了一项极具意义的前瞻性观察研究。这项研究成果发表在《Scientific Reports》上，为 SA-AKI 的早期预测带来了新的希望。
研究人员为了开展此项研究，采用了多种关键技术方法。他们首先依据脓毒症 - 3 标准，从 2017 年 4 月至 2021 年 11 月在北京大学第三医院急诊科选取了符合条件的患者，并纳入 26 名健康人作为对照。通过医院电子系统收集患者临床数据，计算相关评分评估病情。采用酶联免疫吸附试验（ELISA）测定血清中组织金属蛋白酶抑制剂 - 2（TIMP-2）、胰岛素样生长因子结合蛋白 - 7（IGFBP-7）和血管生成素 - 2（Ang-2）浓度。运用多种统计分析方法处理数据，构建预测模型并评估其性能。
下面来看具体的研究结果：
- 临床和实验室特征：研究共纳入 96 例脓毒症患者，其中 52.08%（50/96）在 72 小时内发展为 SA-AKI。与未发生 SA-AKI 的患者相比，SA-AKI 患者病情更严重，序贯器官衰竭评估（SOFA）评分更高，血管活性药物使用频率和脓毒性休克比例显著增加。同时，SA-AKI 患者的炎症反应、肾功能障碍和凝血系统紊乱也更严重，表现为中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、C 反应蛋白（CRP）、降钙素原（PCT）、尿素（BUN）、血清尿酸（SUA）、D - 二聚体（D-D）和纤维蛋白降解产物（FDP）水平明显升高12。
- SA-AKI 患者生物标志物升高：检测发现，SA-AKI 组患者血清 TIMP-2、IGFBP-7、TIMP-2×IGFBP-7 和 Ang-2 浓度最高，且 PCT、TIMP-2×IGFBP-7 和 Ang-2 高水平组的 SA-AKI 发生率显著高于低水平组34。
- SA-AKI 患者的风险指标：通过单因素和多因素逻辑回归分析，确定 TIMP-2×IGFBP-7、Ang-2 和 PCT 是 SA-AKI 的独立风险因素5。
- 早期预测 SA-AKI 的新模型：基于独立风险因素构建的预测模型中，包含 TIMP-2×IGFBP-7、Ang-2 和 PCT 的模型 2 表现更优，其受试者工作特征曲线下面积（AUC）为 0.898，敏感性 82%，特异性 91.3%，在不同亚组中表现良好，内部验证也证实了其强大的预测性能6。
- SA-AKI 新模型的列线图和校准：构建的包含 TIMP-2×IGFBP-7、Ang-2 和 PCT 的列线图拟合优度良好，校准曲线显示该模型对 SA-AKI 有良好的预测性能7。
- SA-AKI 预测模型的临床价值：决策曲线分析（DCA）表明，在 0.18 - 0.90 的阈值概率范围内，模型 2 的净效益优于其他模型，具有更高的临床适用性，可帮助临床医生优化对高风险患者的管理8。
在研究结论与讨论部分，研究人员指出，TIMP-2×IGFBP-7、Ang-2 和 PCT 是 SA-AKI 的独立风险因素，基于这三个指标构建的新模型能够在早期更准确、灵敏地预测 SA-AKI。这一模型的建立为临床医生早期识别 SA-AKI 高风险患者提供了有力工具，有助于及时调整治疗策略，如合理使用肾毒性药物、优化液体管理等，从而降低 AKI 的发生率和严重程度，改善患者的预后。不过，该研究也存在一些局限性，例如 AKI 仅通过 Scr 确定，存在测量不准确的问题；生物标志物水平仅在入院时检测一次，缺乏动态监测；研究为单中心、小样本，缺乏外部验证等。尽管如此，这项研究仍为 SA-AKI 的早期预测开辟了新方向，未来还需要更多研究进一步完善相关成果，为临床实践提供更可靠的依据。
