急性腎損傷真的是單一疾病嗎？重新思考急性腎損傷的診斷與治療

Concetti Chiave

急性腎損傷並非單一疾病，而是一系列影響腎臟的不同疾病，因此需要更精確的生物標記來區分這些疾病，並指導治療。

Sintesi

急性腎損傷：不只一種疾病

這篇文章探討了急性腎損傷（AKI）診斷和治療的現狀和未來方向。文章指出，AKI並非單一疾病，而是一組影響腎臟的不同疾病，包括肝腎症候群、心腎症候群、腎毒性腎病、敗血症相關腎病和急性間質性腎炎（AIN）等。

現有生物標記的局限性

目前，血清肌酐和尿量是診斷AKI的主要指標，但它們都存在局限性。血清肌酐對急性變化不夠敏感，而且通常在治療窗口期過後才會檢測到升高。此外，它只能反映腎臟功能受損，而不能提供病因信息。尿量也並非理想指標，因為許多情況都會影響尿量，例如脫水會導致尿量減少，而某些類型的AKI反而會導致尿量增加。

新型生物標記的迫切需求

文章強調，需要更靈敏、更具特異性的生物標記，以便在腎損傷後2-6小時內檢測到AKI。理想的生物標記應該是腎臟特異性的，並且能夠區分不同類型的AKI。

有潛力的生物標記：NGAL和CXCL9

文章介紹了兩種有潛力的生物標記：中性粒細胞明膠酶相關脂質運載蛋白（NGAL）和CXCL9。

NGAL

NGAL在沒有其他合併症的兒科患者中效果良好，但在成人患者中效果較差，因為它也會被其他細胞類型釋放。然而，最近的研究表明，NGAL在同時患有肝硬化和AKI的患者中顯示出良好的應用前景。

CXCL9

CXCL9是另一種有潛力的生物標記，可用於診斷AIN。AIN的診斷目前依賴於腎臟活檢，這是一種有風險的檢查方法。CXCL9可以在尿液中檢測到，並且在區分AIN和其他腎臟疾病方面表現出良好的準確性。

未來展望

文章認為，未來AKI的診斷和治療將朝著依賴於特定情況、選擇性使用生物標記的方向發展。隨著研究的進一步深入，預計將會出現更多針對不同臨床情況的生物標記。

Statistiche

急性腎損傷影響約 10%-30% 的住院患者。
急性腎損傷與不良後果的風險增加相關，包括急性腎損傷後慢性腎病和約 24% 的死亡率。
在 48 小時內補充液體後，如果肌酐沒有改善，則可能是肝腎症候群或急性腎小管壞死。

Citazioni

“The thinking is moving away from trying to find one biomarker that can be used for different types of kidney injury to a recognition that AKI is not just a single disease that a patient has or doesn’t have.”
“So the question is not, ‘Is AKI present — yes or no?’ It’s, ‘What kind of AKI is present, and how do I treat it?’”
“Right now, we’re looking at 48 hours before a change becomes apparent, and that’s just too long.”

Approfondimenti chiave tratti da

Is Acute Kidney Injury Really a Single Disease?

by Marilynn Lar... alle www.medscape.com 11-11-2024

https://www.medscape.com/viewarticle/acute-kidney-injury-really-single-disease-2024a1000kid

Domande più approfondite

除了開發新的生物標記外，還有哪些策略可以改善急性腎損傷的診斷和治療？

除了開發新的生物標記外，還有以下策略可以改善急性腎損傷（AKI）的診斷和治療：
1. 完善AKI的分型和分層診斷：

開發基於臨床表現和病理生理學的AKI分型系統： 目前的AKI定義過於寬泛，應該根據不同的病因、病理生理機制和預後發展，將AKI細分為不同的亞型，以便更精準地指導治療。
結合多種生物標記物進行綜合評估： 單一的生物標記物可能存在局限性，可以結合多種生物標記物，例如 NGAL、CXCL9、KIM-1 等，以及其他臨床指標，例如尿液生物標記物、影像學檢查等，進行綜合評估，提高診斷的準確性和預測疾病進程的能力。
2. 優化現有治療策略：

早期識別和干預高危人群： 加強對高危人群（例如老年人、糖尿病患者、心血管疾病患者等）的監測，早期識別AKI，並及時採取干預措施，例如優化藥物治療方案、積極控制感染等。
個體化治療： 根據患者的具體情況，例如 AKI 的類型、嚴重程度、合併症等，制定個體化的治療方案，例如調整藥物劑量、選擇合適的腎臟替代治療方式等。
3. 加強基礎研究和臨床轉化：

深入研究AKI的發病機制： 進一步研究AKI的發病機制，例如炎症反應、氧化應激、細胞凋亡等，為開發新的治療靶點提供理論依據。
開發新的治療方法： 積極開發新的治療方法，例如細胞療法、基因療法等，為AKI患者提供更多治療選擇。
4. 提高臨床醫生的診療水平：

加強AKI的相關知識培訓： 提高臨床醫生對AKI的認識水平，使其能夠及時識別AKI，並採取正確的治療措施。
推廣AKI的診療指南： 制定和推廣AKI的診療指南，規範AKI的診斷和治療流程，提高診療的規範化程度。
總之，改善AKI的診斷和治療需要多方面的努力，包括開發新的生物標記物、完善AKI的分型和分層診斷、優化現有治療策略、加強基礎研究和臨床轉化、提高臨床醫生的診療水平等。

文章強調了生物標記在個性化治療急性腎損傷中的重要性，但過度依賴生物標記是否會導致忽視其他重要的臨床因素？

的確，文章強調了生物標記在個性化治療急性腎損傷（AKI）中的重要性，但過度依賴生物標記也可能導致忽視其他重要的臨床因素，這可能導致誤診或治療不當。
過度依賴生物標記的潛在風險：

忽視病史和體格檢查： 生物標記只是診斷AKI的工具之一，不應取代詳細的病史詢問和全面的體格檢查。例如，患者的藥物史、過敏史、近期手術史等信息對於AKI的診斷和治療至關重要。
忽視其他實驗室檢查： 除了生物標記，其他實驗室檢查，例如尿液分析、電解質、血氣分析等，也能提供有關AKI病因和嚴重程度的重要信息。
忽視影像學檢查： 在某些情況下，影像學檢查，例如超聲、CT等，對於AKI的診斷和鉴别诊断至關重要。例如，超聲可以幫助判斷是否存在腎臟結構異常或尿路梗阻。
過度依賴單一生物標記： 不同的生物標記物可能具有不同的敏感性和特異性，單一生物標記物可能無法完全反映AKI的真實情況。
忽視生物標記的局限性： 生物標記物可能受到其他因素的影響，例如年齡、性別、合併症等，導致結果出現偏差。
如何避免過度依賴生物標記：

將生物標記作為輔助診斷工具： 應將生物標記作為輔助診斷工具，結合患者的病史、體格檢查、其他實驗室檢查和影像學檢查結果進行綜合判斷。
重視臨床經驗和判斷： 臨床醫生的經驗和判斷在AKI的診斷和治療中仍然至關重要。
持續關注新的研究進展： 醫學科學不斷發展，應持續關注AKI診斷和治療領域的新研究進展，不斷更新知識和技能。
總之，生物標記是AKI診斷和治療的重要工具，但應避免過度依賴。臨床醫生應綜合考慮患者的個體情況，結合多種診斷方法，才能做出準確的診斷和制定最佳的治療方案。

如果可以利用人工智能分析患者的完整病歷和生物標記數據，是否能夠更準確地診斷和治療急性腎損傷？

是的，利用人工智能（AI）分析患者的完整病歷和生物標記數據，有潜力比傳統方法更準確地診斷和治療急性腎損傷（AKI）。
AI 在 AKI 診斷和治療中的優勢：

處理海量數據： AI 可以快速處理和分析海量的患者數據，包括電子病歷、實驗室檢查結果、影像學數據和生物標記數據等，這些數據量是人類醫生難以企及的。
發現隱藏模式： AI 可以通過機器學習算法，從海量數據中發現人類醫生難以察覺的隱藏模式和關聯性，從而更早、更準確地預測 AKI 的發生和發展。
提供個性化治療方案： AI 可以根據患者的個體特徵，例如年齡、性別、病史、基因信息等，以及 AKI 的類型、嚴重程度等，提供個性化的治療方案，提高治療效果。
輔助臨床決策： AI 可以為醫生提供輔助診斷和治療建議，幫助醫生做出更準確、更及時的決策。
AI 應用於 AKI 診斷和治療的實例：

開發 AKI 預測模型： 研究人員已經利用 AI 開發了多種 AKI 預測模型，可以根據患者的臨床數據預測 AKI 的發生風險。
識別 AKI 高危人群： AI 可以幫助醫生識別 AKI 高危人群，例如老年人、糖尿病患者、心血管疾病患者等，以便及早採取預防措施。
優化 AKI 治療方案： AI 可以根據患者的個體情況，優化 AKI 的治療方案，例如調整藥物劑量、選擇合適的腎臟替代治療方式等。
挑戰和展望：

數據質量和標準化： AI 模型的準確性依賴於高質量的數據，而目前醫療數據的質量和標準化程度還不夠高。
模型可解釋性： 許多 AI 模型是“黑盒子”，難以解釋其預測結果的原因，這限制了其在臨床實踐中的應用。
倫理和法律問題： AI 在醫療領域的應用還涉及到一些倫理和法律問題，例如數據隱私、算法偏見等。
總之，AI 在 AKI 診斷和治療方面具有巨大的潛力，可以幫助醫生更準確地診斷 AKI、更有效地治療 AKI，並改善患者的預後。隨著 AI 技術的發展和完善，以及醫療數據質量的提高，相信 AI 在 AKI 領域的應用將會越來越廣泛。