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摘要
目的 探讨接受程序性死亡受体-1(PD-1)抑制剂治疗的肿瘤患者发生肾损伤的危险因素，并进一步构建列线图模型预测患者发生肾损伤的可能性。方法 本研究为单中心回顾性分析。纳入苏州大学附属第三医院2018年1月-2021年1月使用PD-1抑制剂治疗的肿瘤患者447例，随访至2022年1月。肾损伤定义为急性肾脏疾病(AKD)。根据随访结束时是否发生PD-1抑制剂相关AKD将患者分为AKD组(n=71)与非AKD组(n=376)。比较两组患者的基本信息、疾病信息、用药情况、实验室指标，以及随访期间肾外免疫相关不良事件(irAEs)的发生情况。采用单因素及多因素logistic回归模型确定PD-1抑制剂相关AKD的独立危险因素。将所有患者按照7∶3的比例随机分成训练集(n=313)和验证集(n=134)，根据筛选出的独立危险因素在训练集中建立列线图预测模型，通过受试者工作特征(ROC)曲线对模型的区分度进行评价，绘制校准曲线对模型的校准度进行评价，绘制临床决策曲线分析(DCA)探讨模型的临床有效性与获益率。结果 AKD组患者联用抗生素、合并糖尿病、高血压、肾外irAEs的比例及胱抑素C(Cys C)水平明显高于非AKD组(P<0.05)，而血红蛋白(Hb)水平低于非AKD组(P<0.05)。单因素logistic回归分析显示，联用抗生素，合并糖尿病、高血压、肾外irAEs，较低的Hb、估算肾小球滤过率(eGFR)、较高的血尿素氮(BUN)、血清肌酐(SCr)、Cys C、空腹血糖(FBG)、谷丙转氨酶(ALT)是PD-1抑制剂相关AKD的危险因素(P<0.05)。多因素logistic回归分析显示，合并肾外irAEs、较低的Hb、较高的SCr及直接胆红素(DBIL)是PD-1抑制剂相关AKD的独立危险因素(P<0.05)。基于以上独立危险因素进一步建立列线图预测模型，并对该模型进行验证，结果显示该模型的训练集和验证集ROC曲线下面积(AUC)分别为0.703(95%CI 0.628～0.777)、0.791(95%CI 0.671～0.911)，提示其具有良好的区分度。训练集和验证集的校准曲线均徘徊在45°的理想线附近，提示该模型具有良好的校准度。DCA显示构建的模型曲线远离两条极端线(净获益为0的曲线和所有样本都是阳性的曲线)，提示该模型具有良好的临床效益。结论 合并肾外irAEs、较低的Hb、较高的SCr和较高的DBIL是PD-1抑制剂相关AKD的独立危险因素，据此建立的列线图模型具有较好的区分度和校准度，可为临床提供指导。
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单位苏州大学附属第三医院
