Новый инструмент предсказывает отказ трансплантата после пересадки почки

Ботанчик

Исследователи из Медицинского центра Джона Хопкинса говорят, что они разработали новый инструмент, основанный на электронных медицинских записях, который должен помочь врачам предсказать, какие пациенты наиболее подвержены риску потери трансплантированной почки.

В исследовании, опубликованном в Клиническом журнале Американского общества нефрологов, представлена динамическая модель прогнозирования риска, которая использует обычные лабораторные результаты — в частности, изменения функции почек с течением времени — для прогнозирования того, откажет ли пересаженная почка (трансплантат) в течение трех лет после операции.

В связи с ростом заболеваемости почек, когда, по оценкам, 15% взрослых в Соединенных Штатах страдают хронической болезнью почек (ХБП), необходимость снижения вероятности прогрессирования у пациентов терминальной стадии почечной недостаточности (ТБПН) становится все более актуальной. Трансплантация почки считается идеальным методом лечения ТБПН, поскольку она обеспечивает более длительную выживаемость и лучшее качество жизни по сравнению с процедурами диализа.

Хотя обычно успешная трансплантация почки длится около 10 лет, четвертая часть трансплантатов может дать сбой в течение первых пяти лет после трансплантации. Это еще раз иллюстрирует важность выявления реципиентов почечного трансплантата, подверженных риску ухудшения состояния трансплантата, для лучшей оптимизации результатов в долгосрочной перспективе для пациентов, перенесших трансплантацию почки.

Исследователи полагают, что скрининг реципиентов почечного трансплантата с высоким риском несостоятельности аллотрансплантата может помочь в консультировании и выборе возможных вариантов лечения для предотвращения прогрессирования. Они надеются, что выявление аллотрансплантатов, подверженных риску отказа, потенциально позволит своевременно принимать меры, такие как более частое наблюдение с тщательным мониторингом повреждения аллотрансплантата и его причин, модифицированная иммуносупрессия и консультирование пациентов о необходимости повторной трансплантации или эмоциональном бремени, связанном с повторным достижением ТБПН.

И наоборот, пациенты с низким риском несостоятельности трансплантата могут быть выписаны из—под наблюдения своего нефролога—трансплантолога и переведены обратно к своему основному нефрологу - часто ближе к дому - для продолжения лечения и предоставления возможностей в центре трансплантации для других пациентов, нуждающихся в трансплантационной помощи.

После пересадки почки врачи внимательно следят за тем, насколько хорошо работает орган, часто используя лабораторный показатель, называемый расчетной скоростью клубочковой фильтрации (REGFR). Новая модель, которую исследователи использовали в исследовании, была направлена на постоянное обновление информации о риске несостоятельности трансплантата у пациента каждый раз, когда измеряется новый результат рСКФ, что позволяет проводить персонализированную оценку риска в режиме реального времени.

Для разработки нового инструмента исследователи проанализировали данные, зарегистрированные по 1114 умершим реципиентам трансплантата почки от донора из трех регистров — регистра OPTN, когорты EMR Джона Хопкинса и Колумбийской когорты EMR, которые в совокупности насчитывали примерно 80 000 реципиентов трансплантата почки от умершего донора. В частности, они изучили повторные результаты рСКФ — анализа крови, который обычно используется для определения того, насколько хорошо почки отфильтровывают токсины.

"Мы разработали модель прогнозирования в рамках исследования умерших доноров, которое проводилось в режиме наблюдения", - говорит Хизер Тиссен Филбрук, доктор математических наук, помощник директора Центра точной медицины почек при Медицинском университете Джона Хопкинса и основной автор исследования.

Это исследование является богатым источником данных о реципиентах почки, перенесших трансплантацию от умерших доноров, с медианой в 12 последующих измерений рСКФ в течение первых трех лет после трансплантации. Мы проверили модель на широкой выборке, собранной в реестре трансплантологов США, и на двух реальных наборах данных, используя данные, доступные в системах электронных медицинских карт.

В ходе исследования были использованы два этапа моделирования. Одной из моделей была линейная модель смешанных эффектов, которая оценивала динамику рСКФ у каждого пациента с течением времени, чтобы увидеть, как она соотносится с отказом трансплантата. Отказ трансплантата определялся как возвращение к диализу или повторная трансплантация в течение трех лет после первой процедуры. Второй была логистическая модель, предсказывающая несостоятельность трансплантата, в которой использовались траектории рСКФ реципиента, рассчитанные на основе линейной смешанной модели первого этапа.

Во все валидационные группы, использованные в этом исследовании, были включены взрослые реципиенты почек первичного умершего донора, у которых после трансплантации был проведен по крайней мере один анализ сывороточного креатинина - показатель того, насколько хорошо почки выполняют свою работу по фильтрации отходов из крови.

В целом, результаты исследования показали, что двухэтапный подход позволяет эффективно оценивать индивидуальные тенденции рСКФ и гибко моделировать связь между рСКФ и несостоятельностью трансплантата. Через три месяца после трансплантации модель достигла прогностической точности 0,70, а через 30 месяцев после трансплантации модель достигла прогностической точности 0,90, что означает, что она смогла различать пациентов с высоким и низким риском.

"Результаты этого исследования могут быть легко внедрены в трансплантационных центрах для оптимизации ухода за реципиентами трансплантата почки путем предоставления обновленных прогнозов риска по мере поступления новых данных", - говорит Чираг Парих, доктор медицинских наук, директор отделения нефрологии, директор Центра передового опыта в области точной медицины почек в Медицинском институте Джона Хопкинса и старший автор исследования. - В будущем также могут быть разработаны последующие модели для прогнозирования других инфекций и иммунологических осложнений".

Учитывая многообещающие результаты исследования, исследователи планируют протестировать этот инструмент в повседневных клинических условиях и изучить дополнительные данные о состоянии здоровья, такие как клинические события и другие лабораторные измерения, чтобы оптимизировать работу модели при прогнозировании раннего отказа трансплантата.

Дополнительная информация: Heather Thiessen Philbrook и соавт., Динамическое прогнозирование риска несостоятельности трансплантата после трансплантации почки умершему донору, Клинический журнал Американского общества нефрологов (2025). DOI: 10.2215/cjn.0000000883

Информация о журнале: Клинический журнал Американского общества нефрологов.



Новости
источник