基于淋巴细胞亚群构建脓毒症急性肾损伤预测模型：一项前瞻性队列研究与验证

本推荐综述聚焦于脓毒症相关急性肾损伤（SA-AKI）的早期预测难题，通过前瞻性收集淋巴细胞亚群（如CD4+CD38+T%、CD8+PD1+T%等）及临床指标（APACHE II、肌酐等），利用LASSO回归和多元逻辑回归构建高精度预测模型（AUC达0.989），并经过内部（5折交叉验证）与外部验证（AUC 0.906）。该模型通过列线图可视化，为SA-AKI的早期预警和临床决策提供了可靠的免疫学生物标志物工具。

　　

研究背景与意义

脓毒症是一种由感染引起的宿主反应失调导致的危及生命的器官功能障碍，是重症监护病房（ICU）死亡的主要原因之一。全球每年约有4900万脓毒症病例，相关死亡人数高达1100万。脓毒症常伴有多器官功能障碍，其中急性肾损伤（AKI）是最常见且严重的并发症之一，称为脓毒症相关急性肾损伤（SA-AKI）。SA-AKI患者住院时间显著延长，死亡率可高达70%。目前SA-AKI的诊断仍依赖于血清肌酐和尿量等传统指标，这些标志物在早期病理生理变化检测中缺乏敏感性和特异性。因此，开发简单、可靠且广泛可用的生物标志物用于SA-AKI的早期识别和风险分层具有重要临床意义。

淋巴细胞亚群作为免疫系统的核心组成部分，在免疫调节中发挥关键作用。脓毒症的发病和进展与免疫功能障碍密切相关，特别是T细胞反应性降低介导的免疫抑制。流式细胞术可量化这些亚群，包括T细胞、B细胞和自然杀伤（NK）细胞。近年研究表明，脓毒症AKI患者表现出独特的CD4⁺ T细胞亚群改变，且脓毒症诱导的AKI常伴有T淋巴细胞减少。动物实验进一步表明，外周T细胞凋亡与SA-AKI的发展机制相关。鉴于淋巴细胞亚群检测的临床可用性和简便性，这些参数代表了非侵入性早期检测SA-AKI的有前景途径。

研究设计与方法

本研究为一项前瞻性研究，纳入2024年3月至8月ICU收治的脓毒症患者767例，根据预设纳入和排除标准，最终629例患者分配至训练集（483例）和验证集（146例），另125例患者（2024年9月至12月）作为外部测试队列。所有患者随访一个月。脓毒症诊断基于Sepsis-3标准，AKI诊断依据KDIGO标准（血清肌酐48小时内升高≥0.3 mg/dL或7天内较基线升高≥50%）。

数据收集包括临床信息（年龄、性别、BMI、SOFA评分、APACHE II评分、GCS评分、合并症等）和生化参数（白细胞、血红蛋白、血小板、中性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、C反应蛋白、降钙素原、总胆红素、白蛋白、球蛋白、血尿素氮、肌酐、乳酸等）。外周血淋巴细胞亚群在入院第1天和第3天通过流式细胞术检测，涵盖T细胞亚群（如CD3⁺T%、CD4⁺T%、CD8⁺T%、CD4⁺/CD8⁺比值、各种激活和衰竭标志物如CD4⁺CD38⁺T%、CD8⁺PD1⁺T%、CD4⁺LAG3⁺T%等）、B细胞亚群（CD19⁺B%）、NK细胞亚群（CD16⁺CD56⁺NK%）、髓源性抑制细胞（MDSC、PMN_MDSC、M_MDSC、E_MDSC）以及各类T细胞亚型（Th1、Th2、Th17、Treg等）。

统计分析使用R软件4.4.3版。连续变量符合正态分布者以均数±标准差表示，组间比较采用独立样本t检验；非正态分布变量以中位数和四分位距表示，组间比较采用Wilcoxon检验。分类变量以计数和百分比表示，组间比较采用卡方检验。通过LASSO回归和多元逻辑回归（前向逐步法）筛选变量并构建预测模型。模型经内部验证（5折交叉验证）和外部验证，通过受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线和决策曲线分析（DCA）评估性能。基于最终模型构建列线图，并采用SHapley加性解释（SHAP）方法进行模型解释。

研究结果

临床特征比较：训练集483例脓毒症患者中，AKI发生率为54.66%（264/483）。AKI组与非AKI组在年龄、性别、BMI、高血压、糖尿病、冠心病方面无显著差异。但AKI组SOFA评分（8.94±3.67 vs. 6.89±3.48）和APACHE II评分（22.86±6.93 vs. 17.00±7.87）显著更高，GCS评分（10.16±3.60 vs. 11.52±3.76）显著更低。AKI组慢性阻塞性肺疾病（COPD）患病率（11.36% vs. 0.00%）、连续性肾脏替代治疗（CRRT）使用率（39.77% vs. 20.55%）、血管活性药物使用率（77.27% vs. 56.16%）、感染性休克发生率（80.68% vs. 54.79%）和原发感染率（94.32% vs. 83.56%）均显著更高。实验室检查显示，AKI组中性粒细胞计数（20.77±30.56 vs. 12.41±11.38）、单核细胞计数（0.84±0.91 vs. 0.53±0.40）和血清肌酐（261.19±259.45 vs. 128.09±132.35）显著升高。

淋巴细胞亚群变化：

第1天，AKI组CD4⁺CD38⁺T%、CD8⁺CD38⁺T%、CD155⁺T%、CD4⁺TeM⁺T%、CD8⁺TIGIT⁺T%、M-MDSC和CD8⁺CCR7^?CD45RA^?T%水平显著升高；CD4⁺LAG3⁺T%、CD4⁺TN⁺T%和Th17细胞水平显著降低。

第3天，AKI组CD16⁺CD56⁺NK%、NK细胞计数、CD4⁺CTLA4⁺T%、CD4⁺TIM3⁺T%、CD8⁺CTLA4⁺T%、CD8⁺TIM3⁺T%、CD8⁺TeMRA⁺T%、MDSC和E_MDSC水平显著降低；CD4⁺TeMRA⁺T%、CD8⁺PD1⁺T%、CD8⁺TIGIT⁺T%、PMN_MDSC、M_MDSC、CD4⁺CD45RA⁺T%、CD4⁺CCR7^?CD45⁺T%和CD8⁺CCR7⁺CD45⁺T%水平显著升高。

预测模型构建与验证：

通过差异显著变量与单因素逻辑回归显著变量的交集，筛选出32个因素，经LASSO回归进一步压缩至23个变量。多元逻辑回归最终确定13个AKI风险预测因子：APACHE II评分（OR=1.379）、肌酐（OR=1.011）、CD15⁺T%第1天（OR=1.066）、CD8⁺PD1⁺T%第3天（OR=1.279）、CD8⁺TIGIT⁺T%第3天（OR=1.033）、E_MDSC第3天和CD8⁺CCR7⁺CD45RA⁺T%第3天与AKI风险增加相关；CD4⁺LAG3⁺T%第1天（OR=0.924）、Th17第1天（OR=0.744）、CD4⁺CTLA4⁺T%第3天（OR=0.830）、CD4⁺TIM3⁺T%第3天（OR=0.928）、PMN_MDSC第3天（OR=0.757）和M_MDSC_第3天（OR=0.748）与AKI风险降低相关。

模型表现优异：训练集AUC为0.989（95%CI: 0.977-1.000），验证集AUC为0.895（95%CI: 0.789-1.000），测试集AUC为0.906（95%CI: 0.849-0.963）。五折交叉验证AUC介于0.925至0.977之间。校准曲线显示预测概率与观测概率良好一致。决策曲线分析表明模型在决策阈值0.10至0.84范围内具有临床净收益。SHAP分析揭示了各变量对模型预测的贡献方向及程度。

讨论与结论

本研究系统分析了脓毒症AKI患者淋巴细胞亚群的动态变化，发现AKI患者存在显著的免疫失调特征，包括T细胞激活/衰竭标志物改变、MDSC亚群扩增以及NK细胞比例下降。这些变化反映了脓毒症背景下免疫失衡与器官损伤的密切关联。基于临床指标（APACHE II、肌酐）和淋巴细胞亚群参数构建的预测模型显示出极高的 discriminative ability，并通过多种验证方法证明了其稳健性和临床适用性。

与既往研究相比，本研究优势在于：全面评估了68种淋巴细胞亚群；采用前瞻性设计和大样本量；进行了严格的内外部验证；模型性能优于以往基于临床参数或基因表达的预测工具。局限性包括单中心设计、样本量相对有限、部分机制未明确。未来需扩大样本进行多中心验证，并开展功能实验探讨关键淋巴细胞亚群在SA-AKI中的因果作用。

总之，本研究证实外周血淋巴细胞亚群在SA-AKI患者中发生显著改变，可作为早期生物标志物；所开发的预测模型整合临床与免疫参数，能高效识别高危患者，为SA-AKI的早期预警和个体化干预提供了实用工具。