郭 颖,沈业周,张 俭
(杭州师范大学附属医院 重症医学科,浙江 杭州 310015)
脓毒症是危及人类生命健康的棘手难题,约1/3的脓毒症患者会合并急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)。如何早期发现脓毒症引起的肾损伤,提高生存率,是当前的研究热点。α1-微球蛋白(α1-Microglobulin,α1-M)是低分子量蛋白家族的成员,正常尿液中含量极微。在涉及近端肾小管的损伤时,α1-M重吸收减少,从而增加了α1-M向尿液的溢出,尿中游离单分子α1-M浓度的增加可作为肾小管疾病诊断的基础。N-乙酰-β-D氨基葡萄糖苷酶(N-Acetyl-β- D-Glucosaminidase,NAG)是一种溶酶体刷状缘酶,正常时尿NAG的排出量相对恒定,在肾小管损伤后被释放到尿液中,在尿液中性质稳定,不受运动、水合状态或尿流率的影响。因此,本文设计了回顾性研究,从尿α1-M及尿NAG着手,旨在探讨尿α1-M及尿NAG对脓毒症相关的急性肾损伤的早期预测价值。
1.1 研究对象和分组
1.1.1 对象选取标准 选取2018年4月—2020年6月杭州师范大学附属医院收治的脓毒症/脓毒性休克患者60例。纳入标准:①符合2016年美国重症医学会发布的脓毒症/脓毒性休克(SSC指南)的诊断标准;②明确诊断为脓毒症/脓毒性休克;③年龄18~90岁;④明确诊断后存活时间>24 h;⑤患者接受ICU医师认为的全部必要治疗;⑥患者90天内信息未失访。排除标准:①高血压及糖尿病控制不佳的患者;②突然中断治疗或者自动出院的患者;③恶性肿瘤。本研究经医院伦理委员会审查,患者或家属知情同意。
1.1.2 分组 根据2012年改善全球肾脏病预后组织(kidney disease:improving global outcomes,KDIGO)制定的KDIGO AKI指南诊断标准,符合下列情况之一者即可诊断为AKI:①48 h内SCr上升≥0.3 mg/dL (或≥26.5 μmol/L);②确认或推测7天内SCr增加至基础值的1.5倍及以上;③每小时尿量<0.5 mL/kg,且持续6 h以上。按是否发生急性肾损伤(AKI)分为脓毒症肾损伤组(sepsis-induced acute kidney injury,SAKI组)和脓毒症非肾损伤组(非SAKI组)。
1.2 一般资料收集 收集患者的性别、年龄、体温、平均动脉压(mean arterial pressure,MAP)、心率等一般情况。
1.3 观察指标
1.3.1 24 h内的尿标本及血标本数据 收集患者被确诊为脓毒症时的24 h内的尿标本及血标本的实验室结果,包括尿α1-M、尿NAG、尿β2-微球蛋白(β2- microglobulin,β2-M)、尿视黄醇结合蛋白(retinol binding protein,RBP)、尿微量白蛋白(microalbumin,MA)、尿肌酐(urine creatinine,UCr)、SCr、血尿素氮(blood urea nitrogen,BUN)、血白细胞(white blood cells,WBC)、血白介素-6(interleukin-6,IL-6)、血降钙素原(procalcitonin,PCT)、血超敏C反应蛋白(hypersensitive C-reactive protein,SCRP)。
1.3.2 评分 根据收集的各项生理参数指标和实验室检查结果分别获得入重症医学科24 h内的急性生理与慢性健康状况评分系统Ⅱ(acute physiology and chronic health evaluation Ⅱ,APACHE Ⅱ)评分、序贯性器官衰竭评估(sequential organ failure assessment, SOFA)评分。
1.3.3 住院情况及预后 记录患者重症监护室(intensive care unit,ICU)滞留时间、平均住院天数、生存情况;记录导致患者的感染类型、呼吸机的使用、血管活性药物的使用、利尿剂的使用、连续肾脏替代治疗(continuous renal replacement therapy,CRRT)的情况。统计2组患者的7天、28天生存情况。
1.4 数据处理 采用SPSS 26.0及MedCalc18.2.1软件对所得数据进行统计分析。计量资料用均数±标准差表示,分类变量以占总体样本百分比表示。计量资料进行正态性检验后选择检验方法,两组数据满足正态分布且方差齐,则采用两独立样本均数检验,若两组数据的总体方差不齐,则采用近似检验(’检验);若任意一组数据不符合正态分布,则采用非参数检验。分类变量组间比较使用卡方检验或Fisher检验。使用受试者工作特征曲线(ROC)分析研究变量预测脓毒症患者发生AKI的可能性,计算受试者-操作者特征曲线下面积(AUC)及发生AKI的最佳临界值(Cut-off值、敏感性及特异性)。<0.05为差异有统计学意义。
2.1 临床资料 本次研究最终纳入的脓毒症/脓毒性休克患者共60例,其中未发生SAKI的患者34例,发生SAKI的患者26例,2组性别、年龄、心率、MAP、感染部位差异无统计学意义(>0.05),2组间的体温、呼吸机使用、升压药使用、利尿剂、CRRT的使用情况差异有统计学意义(<0.05),见表1。
表1 非SAKI组和SAKI组一般情况比较
2.2 实验室指标和住院情况比较 非SAKI组与SAKI组的实验室相关指标、病情和住院情况,发现2组间的WBC、PCT、UCr、ICU住院天数差异无统计学意义(>0.05),2组间的SCRP、IL-6、α1-M、β2-M、NAG、MA、RBP、SCr、BUN水平及APACHE Ⅱ、SOFA评分均差异有统计学意义(<0.05),见表2。
表2 非SAKI组和SAKI组的观察指标比较
2.3 各项实验室指标对脓毒症急性肾损伤的诊断价值 尿α1-M、NAG、β2-M、MA、RBP及SCr用于预测脓毒症患者是否发生肾损伤的预测率分别为86.4%、82.7%、73.5%、69.3%、70.5%、82.4%,各指标对脓毒症急性肾损伤的AUC、敏感度、特异度详见表3。对预测率最高的尿α1-M和尿NAG进行联合,发现预测率为91.6%,AUC为0.916,敏感度为88.46%,特异度为79.41%。各指标和尿α1-M联合尿NAG的ROC曲线见图1。
表3 各实验室指标对脓毒症相关性肾损伤的诊断价值
图1 各实验室指标(A)和尿α1-M联合尿NAG(B)的ROC曲线图Figure1 ROC curve of each experimental indicators(A)、urinary α 1-m and urinary NAG(B)
2.4 生存情况 SAKI组7天病死率(50.0%)高于非SAKI组(20.6%),差异有统计学意义(=5.735,=0.027);SAKI组28天病死率(57.7%)与非SAKI组(41.2%),差异无统计学意义(=1.609,=0.297)。
随着对AKI研究的深入,越来越多的研究根据AKI的病因直接分类,AKI的两个最重要的病因是脓毒症和手术。脓毒症患者后续发生AKI的概率大约为41.5%~53.2%,病死率大约为50.6%~70.2%;与非脓毒症AKI或单纯脓毒症相比,脓毒症AKI患者住院时间更长、合并症更多、负担更重、预后(就肾功能和存活率而言)更差。
本研究探讨了尿α1-M以及尿NAG对脓毒症患者是否发生急性肾损伤的早期预测价值。结果显示,脓毒症AKI组和脓毒症非AKI组的APACHE Ⅱ分值、SOFA分值、升压药使用、利尿剂、CRRT的使用之间存在统计学差异,且SAKI组的各项数据均高于非SAKI组。APACHE Ⅱ评分、SOFA评分是目前重症医学科内应用较为广泛的危重病评估量表,可以将患者疾病的危重程度进行量化,分值越高,机体各个脏器系统遭受疾病打击越大,这些均表明SAKI组的病情较重,这一结论在2组的7天与28天病死率比较方面也得到了验证。本次实验中脓毒症AKI组的7天病死率和28天病死率均高于脓毒症非AKI组,但是7天的病死率之间差异有统计学意义,而28天的病死率差异无统计学意义。ROC曲线分析提示尿α1-M、尿NAG、尿β2-M、尿MA、尿RBP、SCr用于预测脓毒症是否发生肾损伤均有一定的预测价值,其中尿α1-M、尿NAG的预测价值较高,敏感性均优于肌酐,这与既往研究一致:血肌酐是AKI的一个不可靠的指标,因为它的浓度在大约50%的肾功能丧失之前可能不会改变。
当近端肾小管受到损害时,α1-M再吸收减少,增加了α1-M向尿液的溢出,因此AKI患者中尿α1-M的增加是合理的。SPRINT试验表明,尿液标志物可以量化肾小管功能,肾小管功能不全的标志物中的较高的α1-M与随后发生AKI的更高风险相关,而与eGFR其他危险因素无关。Bagshaw等研究发现,早期检测尿α1-M升高是未来患者需要进行CRRT的一个很好的鉴别指标,AUC为0.86,需要进行CRRT提示该患者的肾脏功能严重丧失,且脓毒症AKI组的尿α1-M与非脓毒症AKI组相比,第3天时的数值被发现显著增加。在本研究中,SAKI组的尿α1-M水平显著高于非SAKI组,尿α1-M预测脓毒症是否发生AKI的诊断率为86.4%、AUC为0.864,与相关研究一致。本次实验由于样本量较少的关系,无法探究AKI的分级与尿α1-M是否存在线性相关,但是国外的一项新生儿的实验中,结果提示AKI组和非AKI组的尿α1-M有显著性差异,且随着肾损伤的程度,尿α1-M逐渐升高。尿α1-M不仅与AKI的分级存在相关性,且尿α1-M表达与AKI患者的后续肾功能改善程度显著相关,与6个月后估计的肾小球滤过率显著相关。
NAG是近端小管溶酶体中最活跃的糖苷酶。NAG可以检测出亚临床肾损伤,与慢性肾脏病的进展密切相关。在Charlton等的报道中,尿液NAG水平在检测AKI时比血肌酐提前12小时至4天升高。这些都提示我们,NAG是一种很有前途的AKI即将发生的预测因子。在120例接受有创冠状动脉诊断的患者中,有无AKI患者的血肌酐无显著性差异,而入院时NAG水平存在显著差异。这一实验结果在本次实验中也得到了验证,SAKI组的尿NAG浓度显著高于非SAKI组,当尿NAG浓度大于35.1 U/L时,该患者有更高的AKI发生风险。我们得出结论,尿NAG可能是脓毒症肾损伤的潜在的特异性早期肾小管损伤预测物。一项大鼠实验中,给大鼠注射庆大霉素和汞等近端小管毒素会导致尿NAG浓度显著增加,而在经过抗氧化治疗后,尿NAG恢复到基线水平。我们推断NAG不仅与近端小管损伤的组织学证据有很好的相关性,还可反映对肾小管损伤的有效治疗。Inoue等对102例确诊AKI患者和102例未确诊AKI患者进行横断面研究,评估包括NAG在内的9种尿液生物标志物的诊断和预后能力,尿NAG诊断AKI的AUC为0.81(95%CI为0.73~0.88),本研究中尿NAG早期预测脓毒症是否发生肾损伤的预测率为82.7%。
本研究尚存在一定局限性:样本数量偏少,未能实现在肾损伤组内进行肾损伤的严重程度分级比较,只能得出尿α1-M与尿NAG对脓毒症患者后续是否发生AKI存在早期预测价值,而无法探寻其与脓毒症发生肾损伤的严重程度的相关性及一致性。随着我们对预测AKI的新型标志物的不断研究,可能会进一步提高对脓毒症AKI的预测价值。
综上,尿α1-M、尿NAG对脓毒症发生急性肾损伤有一定的早期预测价值,且二者联合早期预测脓毒症发生急性肾损伤的价值更高,可以作为有效的预测指标。