α1抗胰蛋白酶與膿毒癥患者發生急性腎損傷的關系及其預測價值*

陶靜，方晶晶，厲旭光，殷穎杰，黃欽，蓋磊，顏碧清

（寧波大學醫學院附屬醫院 重癥醫學科，浙江 寧波 315020）

膿毒癥是重癥監護病房最主要的危急重癥之一，因引發多器官功能障礙和衰竭而死亡[1]。急性腎損傷（acute kidney injury， AKI）是膿毒癥患者最常見的并發癥，發病率約為30%[2]。由于膿毒癥相關性AKI 的發生機制尚不明確，目前缺乏有效的防治措施，除了最基本的風險評估以外，密切監視尿量和肌酐水平變化，以及無創性評估腎臟血流灌注情況等都對發現腎實質損傷有一定的作用[3]。但是目前的監測手段和指標都具有一定的滯后性，對早期預測腎損傷的敏感性較低。近年來隨著我國重癥醫學的日益發展，對膿毒癥發生、發展機制和蛋白組學的研究越來越深入，一些潛在的生物學標志物不斷被發現，例如姜偉等[4]學者通過Au 蛋白芯片技術發現α1 抗胰蛋白酶（α1-antitrypsin, α1-AT）在AKI 患者尿液中顯著升高。α1-AT 屬于一類急性時相炎癥反應蛋白，通過抑制蛋白酶過度活化而保護組織、細胞[5]。本研究旨在探討血清和尿α1-AT 水平變化對AKI 發生的早期預警價值，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2017年9月—2019年10月在寧波大學醫學院附屬醫院重癥醫學科住院的90 例膿毒癥患者。其中，男性57 例，女性33 例；年齡18 ～70 歲，平均（51.63±13.82）歲。納入標準： ①入院時即診斷為膿毒癥或住院期間發生膿毒癥；②既符合中華醫學會重癥學分會頒布的《中國膿毒癥/膿毒性休克急診治療指南（2018 版）》[6]關于膿毒癥的診斷標準。排除標準： ①入院時已發生AKI 癥狀；②既往有腎移植手術史或腎臟替代治療史，或有明確或可疑慢性腎臟疾病或惡性腫瘤；③長期服用腎毒性藥物。本研究通過醫院醫學倫理委員會批準，患者及其家屬知情同意。

1.2 分組

按照《改善全球腎臟病預后組織（Kidney Disease Improving Global Outcomes, KDIGO）AKI 臨床實踐指南（2012年版）》[7]推薦，符合以下情況之一即可診斷為AKI： ①48 h 內血清肌酐（serum creatinine, Scr）升高≥26.5μmol/L；②7 d 內Scr 升高≥1.5 倍；③尿量＜0.5 ml/（kg·h）達6 h 以上（本研究未納入尿量標準）。以患者入組7 d 內是否發生AKI 作為研究終點，將90例患者分為膿毒癥AKI組28例和非AKI組62例。

1.3 研究方法

1.3.1 樣本采集患者自入院當日或發生膿毒癥當日，采取外周靜脈血5 ml 置于肝素鈉真空采血管（美國BD 公司）中，分離血清標本；另外采集3 ml 尿液，用于尿生化檢測。隨后每隔24 h采集患者外周靜脈血，并留取尿液標本。觀察患者7 d 內是否出現腎損傷。若7 d 內發生AKI，則血標本采集至確診當日；若患者未發生AKI，則連續采集7 d 靜脈血，保存備用。

1.3.2 治療所有患者進行液體復蘇、抗感染治療、病因治療、血管活性藥物治療、連續性腎替代治療，必要時給予機械通氣和血糖控制。

1.3.3 常規檢測指標檢測患者白細胞（WBC）、C 反應蛋白（C-reactive protein, CRP）、降鈣素原（Procalcitonin, PCT）、谷丙轉氨酶（alanine transaminase，ALT）、谷草轉氨酶（aspartate aminotransferase, AST）、尿素氮（blood urea nitrogen, BUN）、Scr 等。采用MDRD方程估算腎小球濾過率（estimated glomerlar filtration rate, eGFR）。男性eGFR=186-1.154×Scr×年齡-0.203，女性eGFR=186-0.742×Scr×年齡-0.203）。另外檢測患者平均動脈壓（mean arterial pressure, MAP）、心率（HR）、氧化指數（OI）、血清鉀離子濃度（K+）、血清鈉離子濃度（Na+）。OI=動脈血氧分壓/吸入氣氧濃度比值（PO2/FiO2）。

1.3.4 急性生理學與慢性健康評估Ⅱ（acute physiology and chronic health evaluations Ⅱ, APACHEⅡ）和快速膿毒癥相關性器官功能衰竭評價（quick sepsis-related organ failure assessment, qSOFA） 評 分根據患者入院時生命體征檢測及實驗室檢查結果，進行APACHE Ⅱ和qSOFA 評分。

1.3.5 血清和尿α1-AT 含量檢測采用固相夾心法酶聯免疫吸附檢測試劑盒檢測血清和尿α1-AT 含量，試劑盒購自上海潤裕生物科技有限公司。板內變異系數＜10%，板間變異系數＜15%。實驗操作者對標本和研究資料致盲。

1.4 統計學方法

數據分析采用SPSS 17.0 統計軟件。計量資料以均數±標準差（±s）或中位數和四分位數[M（P25，P75）]表示，比較用t檢驗或單因素方差分析或隨機區組設計的方差分析或秩和檢驗，方差分析的進一步兩兩比較用LSD-t檢驗；計數資料以率（%）表示，比較用χ2檢驗；繪制ROC 曲線，膿毒癥患者發生AKI危險因素的分析用多因素Logistic 回歸模型，P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者臨床資料比較

AKI 組與非AKI 組年齡、性別、基礎疾病、感染部位比較，差異無統計學差異（P＞0.05），具有可比性。見表1。

表1 兩組臨床資料比較

2.2 兩組患者血清和尿α1-AT 含量比較

觀察非AKI 組患者連續7 d 的檢測數據，經隨機區組設計的方差分析，非AKI 組患者連續7 d 血清和尿α1-AT 含量比較，差異無統計學意義（F=1.741和1.935，P=0.225 和0.174）（見圖1）。因此選擇非AKI 患者入組當日血清和尿α1-AT 含量作為對照數據，與AKI 組患者AKI 確診前48 和24 h 及確診當日的檢測數據進行比較，經單因素方差分析，差異有統計學意義（P＜0.05），AKI 組患者AKI 確診前48和24 h 及確診當日血清α1-AT 含量低于非AKI 組（P＜0.05），但是尿α1-AT 含量則升高（P＜0.05）。見表2。

圖1 非AKI 組連續7 d 血清和尿α1-AT 含量變化趨勢 （±s）

表2 非AKI 組與不同時間AKI 患者血清和尿α1-AT 含量比較 （±s）

表2 非AKI 組與不同時間AKI 患者血清和尿α1-AT 含量比較 （±s）

注： ?與非AKI 組入組當日數據比較，P ＜0.05。

組別 n 血清α1-AT/（g/L）尿α1-AT/（mg/L）非AKI 組入組當日 62 2.23±0.76 33.59±12.84 AKI 組確診前48 h 28 1.87±0.65? 48.56±23.39?AKI 組確診前24 h 28 1.59±0.41? 57.81±31.45?AKI 組確診當日 28 1.45±0.37? 84.15±35.97?F 值 13.041 27.928 P 值 0.000 0.000

2.3 膿毒癥患者血清和尿α1-AT 對AKI 發生的預警或診斷價值

AKI確診前48和24 h血清及尿α1-AT預測AKI 的曲線下面積（AUC）比較，經秩和檢驗，差異有統計學意義（Z=-8.235 和-4.671，均P=0.000），尿α1-AT 對AKI 的預警效能高于血清α1-AT。AKI確診當日血清和尿α1-AT 對AKI 的診斷效能比較，差異無統計學意義（Z=-1.239，P=0.258）。

經ROC 曲線分析，AKI 確診前48 和24 h 及確診當日血液和尿α1-AT 含量對AKI 的預警或診斷的AUC 見表3和圖2。

2.4 兩組其他生物化學指標比較

兩組患者WBC、CRP、K+、Na+、MAP、HR、OI比較，差異無統計學意義（P＞0.05）；而PCT、ALT、AST、BUN、Scr、eGFR水平和APACHEⅡ評分、qSOFA 評分比較，經t檢驗，差異有統計學意義（P＜0.05），AKI 組PCT、ALT、AST、BUN、Scr 水平和APACHE Ⅱ評分、qSOFA 評分高于非AKI 組，而eGFR 低于非AKI 組。見表4。

2.5 膿毒癥患者發生AKI 的影響因素Logistic 回歸分析

以是否發生AKI 作為因變量，將PCT、ALT、AST、BUN、Scr、eGFR、APACHE Ⅱ評 分、qSOFA 評 分、尿α1-AT 指標作為自變量，進行多因素非條件一般Logistic 回歸分析，結果顯示Scr、eGFR、qSOFA 評分、尿α1-AT是AKI發生的獨立影響因素（P＜0.05）。見表5。

表3 血清和尿α1-AT 含量對膿毒癥患者發生AKI 的預警或診斷價值參數

圖2 血清和尿α1-AT 水平預警或診斷膿毒癥患者發生AKI 的ROC 曲線

表4 兩組其他生物化學指標比較

表5 膿毒癥患者發生AKI 的影響因素Logistic 回歸分析參數

3 討論

根據我國近期兩項大規模、多中心回顧性隊列研究顯示，AKI 的發病率約為10%，但是住院期間重復進行≥2 次Scr 檢測的患者比例＜30%，遠低于發達國家報道的數據，因此AKI 在我國的發病率大大被低估[8-9]。但是重癥監護病房重癥患者AKI 的發病率＞30%，尤其是膿毒癥患者AKI 的發病率＞50%[10]。本研究納入寧波大學醫學院附屬醫院重癥監護病房膿毒癥患者，但是剔除了住院7 d 內死亡的患者并排除合并有慢性腎臟病史者，因此AKI 的發病率略低于國內某些研究得出的流行病學數據。

除此以外，由于AKI 的診斷標準、指標、Scr 基線值等一直未達成共識，因此我國部分醫療水平較低的地區，AKI 的漏診率和誤診率非常高。近幾年隨著發病機制研究的深入，2012年KDIGO 指南[7]在前期RIFLE 和AKIN 標準的基礎上對AKI 的診斷指標進一步細化，雖然適當地延長了AKI 干預的窗口期，但是其核心指標依然是Scr 和尿量的變化，敏感性和可靠性較低，而且Scr 和尿量只能作為AKI 的診斷指標，基本無預警效能。因此筆者希望從AKI 發生的病理生理學機制及蛋白組學差異性出發，尋找具有早期預警效能的敏感指標。

α1-AT 蛋白是一類主要由肝細胞分泌的蛋白酶抑制劑和炎癥抑制因子，抑制血漿多種絲氨酸內切肽酶（包括中性粒細胞彈性蛋白酶、凝血酶等）對組織細胞的損傷作用。田魯等[11]發現，腎病綜合征期患者血清α1-AT 蛋白含量低于蛋白尿期患者，推斷α1-AT 與AL 型腎臟淀粉樣變性病的發生、發展密切相關。CHO 等[12]也證實，α1-AT 通過調節腫瘤壞死因子β1信號通路抑制腎組織纖維化。在本研究中同樣也發現AKI 患者在發病前48 h 即出現血清α1-AT 含量降低，說明機體內血清α1-AT 蛋白含量降低可能是發生腎組織損傷的重要因素。經ROC 曲線分析，AKI 確診前48 和24 h 的血清α1-AT 含量都對AKI 具有一定的預測價值，尿α1-AT 含量升高是AKI 發生的獨立危險因素。

新近研究發現，肝外細胞也可能合成并分泌少量α1-AT 蛋白，在局部組織損傷的調節中起重要作用[13]。2011年姜偉等[4]利用表面增強激光解析電離飛行時間質譜技術和Au 蛋白芯片技術對比了237 例AKI 患者和240 例對照者的尿蛋白指紋圖譜，除了β2-微球蛋白、α1-微球蛋白、血紅蛋白等常見的腎損傷標志分子水平升高以外，α1-AT 蛋白含量也顯著升高。2016年陳東輝等[14]通過同位素標記相對和絕對定量技術分析原發性腎病綜合征患者尿蛋白指紋圖譜，發現尿α1-AT 蛋白是最具差異性表達的蛋白之一。本研究也證實AKI 患者尿α1-AT 蛋白含量較非AKI 組升高，并且經ROC 曲線和多因素Logistic回歸分析證實，尿α1-AT 蛋白含量升高是AKI 發生的獨立危險因素，并且預測和診斷效能較高，推測可能在腎小管損傷后，腎小管上皮細胞可反應性上調α1-AT基因的表達。唐功耀等[15]曾發現，經脂多糖刺激誘導腎近曲小管上皮細胞合成并分泌α1-AT 蛋白，導致尿蛋白中α1-AT 含量升高。但是α1-AT在腎損傷中具體的調控機制需要更深入的研究。

綜上所述，膿毒癥合并AKI 是一種發病機制復雜且具有生物學異質性的危急重癥。本研究發現膿毒癥合并AKI 患者血清α1-AT 含量降低，而尿α1-AT含量則升高，血清和尿α1-AT 對于膿毒癥患者發生AKI 都具有早期預警作用，但是只有尿α1-AT 是AKI 發生的獨立影響因素。由于α1-AT 在全身系統性和腎臟組織局部的作用機制不明，為臨床推廣帶來了一定的局限性，因此對α1-AT 病理生理機制的研究將是未來工作的重點。