在临床实践中，肾病学家常利用临床经验来评估肾衰竭的发生风险。而通过肾脏组织病理学能否预测肾衰竭尚未明确。

近期，肾病领域高分期刊American journal of kidney diseases （影响因子：6.653）发表研究，揭示肾活检病理学特征有助于预测肾衰竭。

在该研究中，研究人员假设相较于仅根据人口统计学和临床变量的预测，结合肾活检标本的组织病理学特征后的预测模型将更准确。该研究为回顾性队列研究，并开发了一个新的临床预测模型。研究纳入了2002年-2015年间印第安纳州活检生物库队列的2720名接受了肾脏活检的患者，且随访时间至少为2年。预测模型中的变量包括人口统计学变量、合并症情况、基线临床特征和组织病理学特征。

主要终点为进展为肾衰竭的时间，其中肾衰竭的定义为持续估计的肾小球滤过率≤ 10μmL/min/1.73μm²。

研究采用多变量Cox回归模型进行分析。

为了评估纳入组织病理学变量后的影响，研究人员计算了解释的方差量（r2）和C指数。通过计算每个组织病理学变量和所有组合的净分类指数来评估对预测效能的影响。

研究主要结果

研究的中位随访时间为3.1年。活检后5年内，有411名（15.1%）患者出现肾功能衰竭。包括人口统计学和临床变量在内的多变量分析显示，严重的肾小球功能退化（校正后的HR：2.03；95% CI：1.51-2.03）、严重的间质纤维化和肾小管萎缩（校正后的HR：1.99；95% CI：1.52-2.59）和严重的小动脉透明质酸变性（校正后的HR：1.53；95% CI：1.14-2.05）与主要重点独立相关。

将所有组织病理学变量添加到临床模型中，得出肾衰竭的净重分类指数为5.1%（P<0.001），模型C的完整统计值为0.915。

结论

该研究提示，将肾活检标本的组织病理学特征纳入预测模型可提高对肾衰竭的预测能力，并具有临床价值。未来的研究需要进一步了解更详细的肾组织特征是否可以进一步改善对估计肾小球滤过率的预测能力。

文献索引：Michael T. Eadon, Tae-Hwi Schwantes-An, Carrie L. Phillips, et al. Kidney Histopathology and Prediction of Kidney Failure: A Retrospective Cohort Study [J]. Am J Kidney Dis.2020. DOI:https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2019.12.014