腎小球濾過率方程預測的原理、方法和應用的研究進展

劉紅勇 葉玉球 李敏佳 張運強 廖志波

(中山大學附屬第三醫院粵東醫院腎內科 廣東 梅州 514700）

引言

中國慢性腎臟病（chronic kidney disease, CKD）患病人數達到1.2億1。早期診斷和治療CKD，可以減少死亡率。腎小球濾過率(glomerular filtration rate，GFR)是最重要的評價腎臟濾過功能的指標。通過測定被腎小球濾過的標記物，可以間接得到GFR。目前常用預測GFR方程根據相應變量參數估算GFR。幾十年來，人們一直致力于開發準確可靠的GFR方程2。在本綜述文章中，我們分析在臨床上應用較為廣泛的GFR方程和分析其特點。

一、以肌酐為基礎的GFR近似值

肌酐是人體含氮的有肌酸的代謝產物，可以被腎小球濾過，不能被腎小管重吸收，但可以由腎小管分泌。腎臟代償能力巨大，當GFR下降超過50ml/min時，血肌酐才開始升高。血肌酐作為監測腎臟濾過功能的敏感度較低，但血清肌酐化驗便捷，仍是反映GFR的重要標志物。

（一）肌酐清除率CCr

從肌酸酐確定GFR的一種方法是收集24h尿液，以確定在給定時間間隔內從血液中得來肌酸酐的量。計算CCR需要化驗血肌酐及尿肌酐的濃度，統計24h尿量，根據以下公式計算Ccr=UcrV/Pcr(U為尿肌酐的濃度，V為24h尿量，P為血清肌酐的濃度)。由于腎小管可以分泌肌酐，所以Ccr比GFR偏高。

（二）Cockcroft-Gaut方程

1976年，Cockcroft研究參照24hCcr的結果，開發出GFR預測方程，得出的GFR與24hCcr相關系數達到0.83。因其準確性高而得到廣泛的推廣。但有以下不足：未針對體表面積進行調整；未采用標準化測定法測定血肌酐；對早期腎功能損害患者無效。美國腎臟病飲食改良(The modification of diet in renal disease，MDRD)在開發此方程時已發現，此方程得出的數值比實際的GFR偏高16%。

（三）MDRD 方程

1999年，美國腎臟病飲食調整工作組，用碘酞酸鹽的腎臟清除率作為GFR參考標準，開發了相應的MDRD預測方程。2001年美國腎臟疾病及透析的臨床實踐和全球改善腎臟病預后委員會(KDIGO)建議，可使用此方程來評估西方人群的GFR。2006年，中國的eGFR課題協作組，重新改進并簡化了MDRD方程，提高了方程的準確性，更適合我國人群3。

（四） CKD-EPI方程

在GFR正常或接近正常的人群中，Cockcroft-Gault方程以及MDRD方程的準確性均較低。2009年5月，慢性腎病流行病學合作研究組（CKD-EPI）開發了一種估算GFR的方程。與MDRD研究方程的結果對比，發現在CKD3～5期的患者中，即GFR＜60（mL/min/1.73m2），兩者準確性相同，其中GFR較高者準確性更高；通過與改良的MDRD方程對比，發現CKD-EPI方程更準確，偏差度更小，相關的結果在GFR超過60(ml/min·1.73m2)的人群中更為明顯。由此估計CKD-EPI方程的應用范圍可能更加廣泛4。

二、以胱抑素為基礎的GFR近似值

胱抑素C產生恒定，可被腎小球濾過，被近曲小管重吸收，影響因素少，且胱抑素C在腎損害早期就升高，此時GFR為70～90(ml/min·1.73m2)，對檢測早期腎臟功能的損害更為敏感。多項研究通過胱抑素C與Cockcroft-Gaut方程、MDRD方程比較后，結果證實證實胱抑素C清除率的準確度更高5。血清胱抑素C濃度或許與GFR關聯性更強6。

三、以組合胱抑素和肌酐為基礎的GFR近似值

把血清肌酐和胱抑素C組合開發的GFR方程似乎更精確7。組合方程同時檢驗了肌酐和胱抑素C的血清濃度和測量GFR金標準8。繼而分別與基于CKD-EPI肌酸酐、胱抑素C的方程作對比，結果表明，該組合方程估算的GFR值在真實GFR的77%的患者中20%范圍內，顯著高于單獨基于肌酐或單獨基于胱抑素C方程式的67%的患者。對比單獨使用肌酐或胱抑素開發的方程，組合方程提高了準確度9。

四、其他GFR方程

除上述公式以外，目前臨床上還存在其他eGFR計算方程，如Mawer方程、Jelliffe方程、Gates方程、Bjorns-son方程、Salazr-Corcoran公式等。我國學者曾經報道10，在中國人群中，相對于其他5個eGFR公式，Cockcroft-Gault適用性更強，所以在國內臨床使用范圍更廣。

五、血清肌酸酐水平校準及IDMS標準化工作的重要性

CKD-EPI方程被是基于校準過的IDMS血清肌酐值而開發的。基于肌酐開發GFR方程中，由于測定血清肌酐的方法的差異很大，因此會導致測定肌酐值被過高。特別指出，2009年年底之前，美國國內有兩種形式的MDRD方程可用，這取決于是否可以使用被IDMS校準的測定法來測出肌酐。

六、GFR方程開發的進展

目前國際上普遍采用的估算腎小球GFR的預測方程，是基于血清肌酐以及性別、年齡和種族的參數開發的。血清胱抑素C作為GFR備選標志物的參數，加入預測模型能進一步提升預測效能的精確度。血清GFR標志物除了受GFR影響外，還受其他因素（統稱為非GFR決定物）影響10。GFR預測方程的偏差和低精確性歸因于這些非GFR決定物并沒有完全納入在GFR預測方程中9。在測定某些特定人群（如黑人、非洲裔、亞裔、腎移植術后患者等）的GFR的時候偏差較大11，

國內學者在開發GFR方程的工作中，發現了不同的GFR預測代謝物組合、利用不同類型的預測模型，在非線性和線性擬合方面預測GFR各有優勢。并且運用了機器學習中強化學習和集成學習的思想，進一步優化GFR方程的預測效能。

結語

綜上所述，目前關于CKD患者腎小球濾過率的影響因素和最優模型并未有定論，各種GFR預測方程均存在一定的局限性，該領域仍需繼續探索。評估腎臟病需要準確評估腎小球濾過率，并且要在一定時間內動態地監測GFR，我們可以結合患者的各項指標，靈活地選用最恰當的方法。