综述：开发预测从紧急等待名单接受原位心脏移植可能性的工具——英国单中心经验

这篇研究推荐开发新型预测模型，通过整合年龄、血型（BG）、胸骨正中切开术、人类白细胞抗原（HLA%）等关键变量，显著提升原位心脏移植（OCTx）等待者3/6/9/12个月预后预测精度（AUC 0.74-0.80），较现行NHSBT工具胜率高达85%，为晚期心衰（AHF）患者管理提供精准决策支持。

　　

背景

原位心脏移植（OCTx）是治疗晚期心衰（AHF）的金标准。随着心衰患者生存期延长，全球移植等待名单持续增长。英国常规名单患者平均需等待18-24个月，而紧急名单优先级可缩短等待时间。当前英国国家血液与移植服务中心（NHSBT）的预测工具未纳入年龄、HLA%等关键变量，且包含理论上不影响移植几率的CMV状态等冗余参数。

方法

研究纳入2014-2018年Harefield医院125例紧急名单患者，分析年龄、性别、血型（BG）、胸骨正中切开史、心室辅助装置（VAD）使用、BMI及HLA%等变量。通过多变量逻辑回归构建3/6/9/12个月预测模型，并采用2019-2023年52例移植患者数据进行外部验证。

结果

3个月模型纳入年龄、性别、胸骨切开、O型血及HLA%=0（AUC 0.74）；6个月模型增加BMI变量（AUC 0.80）；9个月模型引入VAD参数（AUC 0.80）；12个月模型聚焦胸骨切开、BMI及HLA分层（AUC 0.78）。所有模型较NHSBT工具胜率达85%，其中HLA%=0和O型血患者始终显示显著相关性。

讨论

该模型首次系统整合HLA%与手术史等临床变量，证实其预测优势。胸骨切开史可能反映复杂解剖条件延长等待时间，而O型血受限于供体稀缺性。值得注意的是，HLA%=0群体获得移植几率显著降低，提示免疫匹配仍是关键瓶颈。

结论

研究成功建立具有临床实用性的OCTx预测工具，建议通过多中心验证推动应用。未来可探索循环死亡供体（DCD）心脏使用等变量对模型的优化潜力。