多中心回顾性研究构建MAC肺病呼吸感染相关死亡风险预测评分模型

本研究针对全球日益增长的MAC肺病(MAC-PD)死亡率问题，通过18家医院1165例患者数据，首次建立了包含年龄≥65岁、男性、间质性肺炎、白蛋白<3.5 g/dL和空洞≥2 cm等5项指标的预后评分系统。该模型在验证组中AUC达0.81，能有效识别高风险患者（评分≥3分者死亡率显著升高），为临床决策提供量化工具，弥补了现有BACES评分非MAC特异性的不足。

　　

在全球范围内，非结核分枝杆菌(NTM)肺病的发病率和死亡率正呈现令人担忧的增长趋势，其中鸟-胞内分枝杆菌复合体(MAC)引起的肺部感染尤为突出。这类慢性难治性呼吸道感染给临床管理带来巨大挑战——患者临床表现差异显著，从稳定观察到快速进展至呼吸衰竭的病例都存在，而现有治疗方案又因高不良反应率导致依从性低下（仅4.3-41.9%）。更棘手的是，医生在初诊时往往难以判断哪些患者需要立即干预，哪些可以暂缓治疗，这种决策困境直接影响了患者的预后转归。

日本长崎大学医院呼吸内科的研究团队意识到，建立可靠的预后评估工具是破解这一临床困境的关键。他们联合九州地区18家医疗机构，开展了一项大规模回顾性队列研究，收集了2010-2017年间新诊断的1165例MAC肺病患者数据，创新性地聚焦于呼吸感染相关死亡率这一直接反映疾病严重度的指标。通过严谨的多变量分析和内外验证，最终开发出具有临床实用价值的MAC预后评分系统，相关成果发表在《Scientific Reports》期刊。

研究团队采用的关键方法包括：1）多中心回顾性队列设计，纳入18家医院符合JSTNM诊断标准的患者；2）随机4:1分配推导组(n=932)和验证组(n=233)；3）Cox比例风险模型筛选独立预后因素；4）ROC曲线评估模型判别效能；5）Kaplan-Meier分析验证评分分层效果。所有统计分析均使用GraphPad Prism和JMP Pro软件完成，确保方法学可靠性。

【患者特征与死亡率】研究队列平均年龄70.7岁，男性占31.8%。5年内56.3%患者接受治疗，总观察期间15.7%发生全因死亡，其中5.8%为呼吸感染相关死亡。验证组与推导组基线特征均衡可比(P>0.05)。

【风险因素识别】多因素分析揭示5个独立预后因素：年龄≥65岁(HR 3.32)、男性(HR 2.61)、间质性肺炎(IP)(HR 2.42)、白蛋白<3.5 g/dL(HR 5.89)和空洞≥2 cm(HR 2.18)。值得注意的是，低白蛋白血症显示出最强的预测价值，而合并慢性肺曲霉病(CPA)虽与不良预后相关(HR 6.64)，但因多在病程后期出现未被纳入模型。

【评分系统构建】研究人员创新性地为各因素赋分：白蛋白<3.5 g/dL计2分，其余各计1分。推导组ROC曲线下面积(AUC)达0.86，验证组为0.81，证实模型具有优秀判别力。以3分为界值，敏感性和特异性分别为81.8%和74.7%。

【预后分层】评分呈现显著梯度效应：0分者5年呼吸感染相关死亡率为0%，1-2分者1.3%，3-4分者8.1%，5-6分者高达34.3%。

【与BACES比较】在373例可比患者中，MAC评分AUC 0.82与BACES评分0.88无统计学差异(P>0.05)，但前者专为MAC设计且聚焦疾病特异性死亡终点，更具临床针对性。

这项研究通过大规模真实世界数据，首次建立了专门针对MAC肺病的预后评分系统。其创新价值体现在三个方面：首先，模型聚焦呼吸感染相关死亡这一直接反映疾病负担的终点，比传统全因死亡指标更具特异性；其次，纳入间质性肺炎这一既往未被充分验证的预后因素，可能反映了PPFE（胸膜肺弹力纤维增生症）等特殊表型的影响；最后，多中心设计增强了结果的普适性，评分简单易用，仅需常规临床指标即可计算。

研究也揭示了当前临床实践中的矛盾现象——尽管高分患者死亡风险显著增加，其治疗启动率(53.4%)却低于低风险组(75%)，这可能与高龄患者治疗耐受性差有关。这一发现提示我们需要在风险分层基础上，进一步优化治疗决策算法。

该评分的临床应用将有助于：1）早期识别可能受益于强化治疗的高危患者；2）避免对低危患者过度治疗；3）为临床试验设计提供分层依据。未来研究可探索该模型与其他生物标志物（如基因多态性）的联合应用价值，并在非日本人群中进行外部验证。