Part1: Diffusion-magnetic Resonance Imaging ทำนายการทำงานของไตในโรคไตเรื้อรังและในผู้ป่วยที่ได้รับการปลูกถ่ายไต

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ติดต่อtina.xiang@wecistanche.com

ภาวะพังผืดคั่นระหว่างหน้าในไตเป็นการทำนายการพยากรณ์โรคของไตได้สูง และปัจจุบันได้รับการประเมินโดยการประเมินชิ้นเนื้อ การถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กที่ถ่วงน้ำหนักด้วยการแพร่กระจายเป็นเครื่องมือที่ไม่รุกรานเพื่อประเมินการเกิดพังผืดในไต เมื่อเร็ว ๆ นี้เราได้นำลำดับการถ่ายภาพโดยถ่วงน้ำหนักแบบกระจายสำหรับการเลือกปฏิบัติระหว่างเยื่อหุ้มสมองของไตและไขกระดูก และพบว่าความแตกต่างของเยื่อหุ้มสมองและไขกระดูกในค่าสัมประสิทธิ์การแพร่กระจายที่ชัดเจน (△ADC) มีความสัมพันธ์กับการเกิดพังผืดคั่นระหว่างเนื้อเยื่อในเนื้อเยื่อ ที่นี่ เราประเมินว่า △ADC ซึ่งวัดด้วยการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กแบบถ่วงน้ำหนักแบบกระจาย เป็นการทำนายการทำงานของไตที่เสื่อมลงและการเริ่มต้นการฟอกไตในโรคไตเรื้อรัง (CKD) และผู้ป่วยที่ได้รับการปลูกถ่ายไตในการศึกษาในอนาคตที่มีผู้ป่วย 197 ราย เราตรวจวัด AADC ในผู้ป่วย 43 รายที่เป็นโรคไตเรื้อรัง (eGFR 53ml/min/1.73m) ผู้ป่วยที่ได้รับการตรวจชิ้นเนื้อไตและการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กที่ถ่วงน้ำหนักด้วยการแพร่กระจาย ภายในหนึ่งสัปดาห์ของการตรวจชิ้นเนื้อ; การติดตามค่ามัธยฐาน 2.2 ปีด้วยพารามิเตอร์ทางห้องปฏิบัติการที่วัดได้ ผลลัพธ์หลักคือการทำงานของไตลดลงอย่างรวดเร็ว (eGFR ลดลงมากกว่า 30 เปอร์เซ็นต์หรือการเริ่มต้นการฟอกไต) ระหว่างการติดตามผล อย่างมีนัยสำคัญ ผู้ป่วยที่มี △ADC เชิงลบมีความเสี่ยงเพิ่มขึ้น 5.4 เท่าของการลดลงอย่างรวดเร็วของการทำงานของไตหรือการฟอกไต (ช่วงความเชื่อมั่น 95 เปอร์เซ็นต์: 2.29-12.58) หลังจากการแก้ไขการทำงานของไตที่การตรวจวัดพื้นฐานและปริมาณโปรตีนในปัสสาวะ ADC ต่ำยังคงคาดการณ์การสูญเสียการทำงานของไตอย่างมีนัยสำคัญด้วยอัตราส่วนอันตรายที่ 4.62 (ช่วงความเชื่อมั่นร้อยละ 95 1.56-13.67) โดยไม่ขึ้นกับอายุการตรวจวัดพื้นฐาน เพศ eGFR และโปรตีนในปัสสาวะ . ดังนั้น AADC ที่ต่ำจึงสามารถทำนายการทำงานของไตที่ลดลงและการเริ่มต้นการฟอกไตในผู้ป่วยที่เป็นโรคไตโดยกำเนิดหรือการปลูกถ่ายไต โดยไม่ขึ้นกับการทำงานของไตที่เส้นพื้นฐานและโปรตีนในปัสสาวะ

การลดลงของการด้อยค่าของไตเป็นพารามิเตอร์ที่สำคัญในการปรับการรักษาและติดตามผลในผู้ป่วยที่เป็นรายบุคคลโรคไตเรื้อรัง(ซีเคดี). เครื่องมือที่ใช้พารามิเตอร์ทางชีวภาพ เช่น ค่าประมาณการทำงานของไต(โดยประมาณอัตราการกรองไต[eGFR]) และโปรตีนในปัสสาวะสามารถช่วยในการคาดการณ์นี้ได้ แม้ว่าจะมีประโยชน์ แต่เครื่องมือเหล่านี้อาจขาดลักษณะเฉพาะบางประการของโรคไต รอยโรคของไตที่ประเมินโดยการตรวจชิ้นเนื้อเป็นการทำนายวิวัฒนาการของไตโดยไม่ขึ้นกับการทำงานของไต และมักจะให้ข้อมูลเกี่ยวกับการพยากรณ์โรคส่วนบุคคลมากกว่าพารามิเตอร์ทางชีวเคมีเท่านั้น' อย่างไรก็ตาม การตัดชิ้นเนื้อไตทำให้เกิดอคติในการสุ่มตัวอย่าง และมีความเสี่ยงบางประการ ดังนั้นจึงไม่สามารถทำได้กับผู้ป่วยทุกราย และไม่สามารถนำมาใช้เป็นเครื่องมือในการพยากรณ์โรคซ้ำๆ จำเป็นต้องมีวิธีการที่ไม่รุกรานในการประเมินเนื้อเยื่อของไต แต่ยังต้องทำนายวิวัฒนาการของไตแต่ละตัวด้วย

การถ่ายภาพด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าแบบถ่วงน้ำหนักแบบกระจาย (MRI) เป็นวิธีการถ่ายภาพที่มีความไวต่อการเคลื่อนที่แบบบราวเนียนของโมเลกุลน้ำในเนื้อเยื่อ ซึ่งสามารถใช้ในการประเมินโครงสร้างเนื้อเยื่อในอวัยวะต่างๆ ได้'ค่าสัมประสิทธิ์การแพร่ปรากฏชัด (ADC) ที่ได้จาก MRI ที่ถ่วงน้ำหนักแบบกระจาย ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาได้กลายมาเป็นมาตรการสำคัญในการประเมินภาวะพังผืดในไต (IF) แบบไม่รุกล้ำ* ความสัมพันธ์เชิงลบระหว่าง ADC และพังผืดของไตมีรายงานการประเมินโดยการตรวจชิ้นเนื้อโดยหลายกลุ่ม MRI แบบถ่วงน้ำหนักแบบกระจายอาจเป็นเครื่องมือที่มีแนวโน้มดีในการวินิจฉัยและจำแนกโรค CKD ในระยะแรก ' อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันไม่ทราบว่า MRI ที่ถ่วงน้ำหนักแบบกระจายยังสามารถทำนายวิวัฒนาการของการทำงานของไตได้หรือไม่ ใน 122 ผู้เข้าร่วม CKD Optimal Management With Binders และ Nicotinamide trial พบว่า ADC พื้นฐานมีความสัมพันธ์กับการลดเวลาของ egg rover ในช่วงสังเกต l-year "ในการติดตามผล 5- ปีของผู้ป่วย 91 รายที่มีระยะต่างๆ ของ CKD การลดลงของ eGFR ไม่สัมพันธ์กับ ADC พื้นฐานแต่กับ eGFR พื้นฐาน2 ความแตกต่างระหว่างการศึกษาทั้งสองนี้อาจเกี่ยวข้องกับประชากรผู้ป่วยและการออกแบบการศึกษาตลอดจนวิธี MR ที่ใช้ การปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญในการประเมินการเกิดพังผืดของไตโดย MRI แบบถ่วงน้ำหนักแบบกระจายสามารถทำได้โดยใช้ความแตกต่างของคอร์ติโคเมดูลลารีของ ADC (AADC) แทน ADC ของเยื่อหุ้มสมองหรือไต การลบเมดัลลารีออกจากคอร์เทกซ์ ADC ในผู้ป่วยแต่ละรายช่วยให้ดัชนีที่วัดมีความแปรปรวนระหว่างบุคคลน้อยลง AADC มีความสัมพันธ์กับ IF ได้ดีกว่าพารามิเตอร์ทางจุลกายวิภาคอื่น ๆ รวมถึงการอักเสบ" เมื่อทำการวัด △ADC ซ้ำในผู้ป่วย CKD △ความแปรผันของ ADC เมื่อเวลาผ่านไปมีความสัมพันธ์ที่ดีกว่ากับ IF และความก้าวหน้าของการฝ่อของท่อมากกว่า eGFR ซึ่งเป็นเครื่องหมายที่ค่อนข้างช้าของการสูญเสียไตที่เนื้อเยื่อ

ในการศึกษานี้ เราจึงประเมินบทบาทของ AADC ที่มาจากการแพร่กระจายในการทำนายวิวัฒนาการของไตในกลุ่มผู้ป่วยผสมที่มีผู้ป่วยไตหรือผู้ป่วย allograft ไต 197 รายที่ติดตามมากกว่า 5 ปี ระหว่างการติดตามผล วัดค่าพารามิเตอร์ในห้องปฏิบัติการ (ครีเอตินีนและโปรตีนในปัสสาวะ)

วิธีการ

ผู้ป่วย

เราออกแบบการศึกษาในอนาคต ซึ่งรวมถึงผู้รับการปลูกถ่ายไตในผู้ใหญ่และผู้ป่วยโรคไตวายเรื้อรัง ผู้ป่วยทุกรายที่มีอายุมากกว่าหรือเท่ากับ 18 ปีติดตามผลในโรงพยาบาลของเราและวางแผนสำหรับการตรวจชิ้นเนื้อไตเพื่อวัตถุประสงค์ทางคลินิกตั้งแต่เดือนสิงหาคม 2556 ถึงตุลาคม 2561 มีสิทธิ์เข้าร่วมการศึกษาเพื่อประเมินบทบาทของ MRI ในการวินิจฉัยไตที่ไม่ลุกลามตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้ . เกณฑ์การยกเว้นคือการมีเครื่องกระตุ้นหัวใจหรืออุปกรณ์อื่นๆ ที่เข้ากันไม่ได้ด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก การตั้งครรภ์ โรคกลัวที่แคบ และการปฏิเสธของผู้ป่วย MRI ถูกกำหนดในวันเดียวกับการตรวจชิ้นเนื้อเมื่อทำได้ หรือภายใน 1 สัปดาห์ ในผู้ป่วยทุกราย เก็บซีรั่มการอดอาหารและปัสสาวะเพิ่มเติมที่ระดับ -80 องศา ผู้ป่วยได้รับการติดตามอย่างน้อยทุกปีโดยแพทย์ของคลินิกผู้ป่วยนอกด้านโรคไตในโรงพยาบาลของเรา การศึกษาได้รับการอนุมัติโดยคณะกรรมการจริยธรรมในพื้นที่เพื่อการศึกษาของมนุษย์ (Commission Ethique de la Recherche [CER] l1-160) และดำเนินการตามปฏิญญาหลักการของเฮลซิงกิ ผู้ป่วยทั้งหมดได้รับการติดต่อเพื่อให้ความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรในการเข้าร่วมในการศึกษาในอนาคตนี้ ไม่มีผู้ป่วยรายใดที่มาจากประชากรกลุ่มเสี่ยง และผู้ป่วยทุกรายได้รับความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรซึ่งได้รับอย่างอิสระ ในการศึกษานี้ รวมผู้ป่วยทุกรายที่รวมอยู่ในการศึกษาครั้งแรกของเราและได้รับประโยชน์จาก MRI การวิจัย และวิเคราะห์ติดตามผล (รูปที่ 1)

การวัดในห้องปฏิบัติการ

รวบรวมลักษณะพื้นฐาน รวมทั้งประวัติทางการแพทย์ โรคประจำตัว และการรักษาผ่านบันทึกผู้ป่วย วัดความดันโลหิต น้ำหนัก และขนาดของผู้ป่วยเป็นประจำในระหว่างการนัดตรวจติดตามผล ค่าครีเอตินีนในซีรัมและค่าห้องปฏิบัติการมาตรฐานอื่นๆ ถูกวัดระหว่างการเข้ารับการตรวจติดตามผลตามปกติหรือการรักษาในโรงพยาบาล การวิเคราะห์ทางชีวเคมีมาตรฐานดำเนินการในห้องปฏิบัติการของโรงพยาบาลโดยใช้เครื่องวิเคราะห์อัตโนมัติแบบประจำ eGFR คำนวณโดยใช้สมการ CKD Epidemiology Collaboration ครีเอทินีนถูกวัดโดยจลนพลศาสตร์ของ Jaffe โดยใช้วิธีการตรวจสอบย้อนกลับของมวลสารเจือจางไอโซโทป เมื่อไม่มีโปรตีนในปัสสาวะ 24-ชั่วโมง อัตราส่วนระหว่างโปรตีนต่อครีเอตินีนถูกใช้เพื่อประเมินโปรตีนในปัสสาวะ

ผลลัพธ์

The primary outcome was a decline of eGFR of >ร้อยละ 30 หรือการบำบัดทดแทนไต สำหรับผู้เข้าร่วมที่เสียชีวิต eGFR ที่มีอยู่ล่าสุดถูกใช้เพื่อประเมินผลลัพธ์หลัก

การหาปริมาณพังผืดทางเนื้อเยื่อ

พังผืดของไตได้รับการประเมินในเชิงปริมาณในตัวอย่างชิ้นเนื้อไตโดยแผนกพยาธิวิทยาของโรงพยาบาลของเรา โดยใช้ส่วนไตที่ย้อมด้วยไทรโครมของ Masson นักพยาธิวิทยาผู้เชี่ยวชาญ (SM) มองไม่เห็นผลลัพธ์อื่นๆ รวมถึง eGFR และ MRI แนะนำให้ประเมินภาวะพังผืดโดยผู้เชี่ยวชาญเพื่อประเมิน IF และสามารถทำซ้ำได้ นี่คือมาตรฐานทองคำในปัจจุบันสำหรับบริการด้านพยาธิวิทยาส่วนใหญ่5 ความรุนแรงของการเกิดพังผืดของไตได้รับคะแนนจาก 0 เปอร์เซ็นต์ถึง 100 เปอร์เซ็นต์สำหรับผู้ป่วยแต่ละรายและรายงานในรายงานการตรวจชิ้นเนื้อทางคลินิกอย่างอิสระ ของการศึกษาของเรา 0 เปอร์เซ็นต์ถึง 100 เปอร์เซ็นต์ของการเกิดพังผืดในไตหมายถึงเปอร์เซ็นต์ของ IF ของเยื่อหุ้มสมอง (ขอบเขตของการเกิดพังผืดในเนื้อเยื่อคอร์เทกซ์ที่มีอยู่ในการตรวจชิ้นเนื้อของไต) ที่ประเมินในลักษณะกึ่งปริมาณโดยนักพยาธิวิทยาโดยใช้ การย้อมสีไตรโครม เพื่อตรวจสอบการทำซ้ำของการประเมินนี้ มีการสุ่มตัวอย่าง 60 ส่วนโดยสุ่มสี่สุ่มห้าโดยนักไตวิทยาที่มีประสบการณ์ 2 คน (SDS และ LB) การประเมินการเกิดพังผืดซ้ำนี้แสดงความสัมพันธ์ที่ดีกับการประเมินทางพยาธิวิทยา (ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ภายในคลาส 0.92;95 เปอร์เซ็นต์ช่วงความเชื่อมั่น [CI], 0.87-0.95). นอกจากนี้ การหาปริมาณการเกิดพังผืดของไตโดยใช้เกณฑ์ Banff ในผู้ป่วย allograft ของไต: ci(IF) และ ct (tubular atrophy) ด้วยคะแนนขั้นต่ำ 0 และคะแนนสูงสุด 6 เนื่องจากความสัมพันธ์ที่ดีระหว่าง 2 วิธี (r{ {17}}.86; ป<0.001), we="" used="" subjective="" histologic="" renal="" fibrosis="" as="" a="" continuous="" variable="" (0%-100%)for="" all="">

การถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก ผู้ป่วยถูกสแกนบน Prisma 3-T MR(Siemens AG) ด้วยขดลวดกระดูกสันหลังขององค์ประกอบมาตรฐาน 32- และ 18-ขดลวดช่องท้องแบบค่อยเป็นค่อยไปขององค์ประกอบ พารามิเตอร์โปรโตคอล MRI ถูกสรุปไว้ในตารางที่ 1 การวิเคราะห์ภาพ MRI ถูกทำให้มองไม่เห็นเครื่องหมายอื่นๆ ทั้งหมด พื้นที่ที่น่าสนใจถูกกำหนดบนแผนที่ T1 (ประมาณ 1 ซม²สำหรับคอร์เทกซ์และ 20 มม²ใน 3 โซนเมดัลเล) ตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้และคัดลอกบนแผนที่ ADC ที่ผลิตโดยระบบ Siemens MR ซึ่งใช้แบบจำลองการปรับเทียบเอกซ์โพเนนเชียล แบบจำลองนี้ใช้จากการศึกษาก่อนหน้านี้2 △ADC ซึ่งเป็นความแตกต่างของคอร์ติโคเมดูลารี ถูกใช้เพื่อลดความแปรปรวนระหว่างบุคคลและจัดทำดัชนี MRI ของการเกิดพังผืด AADC คำนวณได้ดังนี้: เยื่อหุ้มสมอง ADC-medullary ADC AADC ถูกแยกออกเป็น 3 กลุ่มย่อยตามการศึกษาก่อนหน้านี้32] หลีกเลี่ยงบริเวณที่เป็นพยาธิสภาพโฟกัสทั้งหมด (ถุงน้ำ แผลเป็น และเม็ดเลือด) ในบริเวณที่มีความสนใจ โดยมีเป้าหมายเพื่อให้ครอบคลุมส่วนที่เป็นตัวแทนของเยื่อหุ้มสมองและไขกระดูกที่มีขนาดใหญ่และเป็นตัวแทน

มีการประเมินความสามารถในการทำซ้ำในโปรโตคอลของเรา พบการทำซ้ำที่แข็งแกร่งของ ADC ในเยื่อหุ้มสมองและไขกระดูกระหว่างผู้อ่าน 2 คน สำหรับผู้ป่วยแต่ละรายอย่างเป็นอิสระจากกัน ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ภายในคลาสทั้งหมดดีกว่า 0.91(95 เปอร์เซ็นต์ CI,092-0.99)สำหรับ ADC cortex, ADC medulla และ △ADC ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างผู้อ่าน 2 รายคือ R'=0.96 สำหรับการประเมิน ADC ในเยื่อหุ้มสมอง R²=0.97 ในไขกระดูก และ R2=0.95 สำหรับ △ADC( พี<>

การวิเคราะห์ทางสถิติ

ตัวแปรต่อเนื่องจะแสดงเป็นค่าเฉลี่ย± SD หรือค่ามัธยฐานและพิสัยระหว่างควอร์ไทล์ตามการแจกแจง ตัวแปรตามหมวดหมู่จะแสดงเป็นตัวเลขและเปอร์เซ็นต์ นัยสำคัญทางสถิติถูกกำหนดเป็น P<0.05, and="" all="" tests="" were="" 2-sided.="" to="" test="" the="" hypothesis="" that="" mri="" and="" clinical="" parameter="" tests="" could="" predict="" a="" decline="" in="" renal="" function="" or="" new="" dialysis,="" we="" performed="" log-rank="" tests="" for="" trends="" comparing="" each="" variable="" to="" the="" risk="" of="" renal="" function="" loss.="" time-to-event="" data="" were="" evaluated="" using="" kaplan-meier="" estimates="" and="" cox="" proportional-hazard="" models.="" survival="" curves="" were="" compared="" using="" the="" log-rank="" test.="" hazard="" ratios(hrs),="" 95%="" cis,="" and="" p="" values="" were="" calculated="" with="" the="" use="" of="" cox="" models.="" proportionality="" of="" hazard="" was="" graphically="" verified="" by="" plotting="" log="" minus="" log="" of="" survival="" against="" time.="" the="" selection="" of="" covariates(egfr="" and="" proteinuria)="" in="" multivariable="" analyses="" was="" based="" on="" prior="" knowledge="" from="" the="" scientific="" literature.="" the="" discriminative="" performance="" of="" clinical="" parameters="" (egfr="" and="" proteinuria)="" and="" △adc="" to="" predict="" a="" decline="" in="" renal="" function="" was="" assessed="" by="" a="" composite="" score.="" for="" a="" specific="" patient,="" the="" composite="" score="" is="" calculated="" as="" the="" sum="" of="" the="" regression="" coefficients="" corresponding="" to="" his/her="" characteristics="" (table="" 2).="" the="" higher="" the="" prognostic="" index,="" the="" higher="" the="" level="" of="" risk="" predicted="" by="" the="" model.="" the="" 3-year="" free="" egfr="" decline="" survival,="" according="" to="" the="" value="" of="" a="" predictor="" (composite="" score="" or="" proteinuria),="" was="" assessed="" by="" using="" a="" nonparametric="" method="" based="" on="" kaplan-meier's="" approach="" and="" nearest="" neighbor's="" approach="" with="" the="" package="" problem="" for="" r="" (version="">

การวิเคราะห์ทางสถิติดำเนินการโดยใช้ STATA 13.1(StataCorp) และ R(R Foundation for Statistical Computing)