《Journal of Diabetes Investigation》：Construction of a prognostic assessment model for diabetic nephropathy based on serum fibrinogen and renal tissue IFTA score
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本研究创新性地整合血清纤维蛋白原（FIB）与肾间质纤维化/小管萎缩（IFTA）评分，构建并验证了T2DN患者肾功能进展的预后模型。通过多因素Cox回归确定eGFR、血红蛋白（Hb）、FIB、甲状旁腺激素（PTH）及IFTA为独立危险因素，开发的网络动态列线图（AUC 1/3/5年分别为0.846/0.752/0.754）具备优异区分度与校准度，为临床早期精准干预提供可视化工具。
ABSTRACT
本研究旨在探讨血清纤维蛋白原（FIB）与2型糖尿病肾病（T2DN）患者临床病理特征及肾脏预后的关联，并开发网络动态预测模型。回顾性纳入173例经肾活检确诊的T2DN患者，根据FIB最佳截断值（4.325 g/L）分层。多因素Cox回归显示，eGFR、血红蛋白（Hb）、FIB、PTH及IFTA评分是T2DN进展的独立预测因子。整合上述因子构建的模型3曲线下面积（AUC）达90.42，网络动态列线图在1、3、5年预测中均表现良好。
INTRODUCTION
糖尿病肾病（DN）作为糖尿病常见微血管并发症，全球约30-40%糖尿病患者最终发展为慢性肾脏病（CKD）。当前肾功能评估指标如估算肾小球滤过率（eGFR）和尿白蛋白/肌酐比值（UACR）存在滞后性，亟需敏感生物标志物及预测模型。FIB作为炎症与凝血系统关键蛋白，通过激活NF-κB通路等机制促进肾纤维化；IFTA评分则直接反映肾脏病理损伤程度。二者结合可多维评估DN预后。
MATERIALS AND METHODS
研究纳入2015年6月至2024年4月福建医科大学附属第一医院经肾活检确诊的T2DN患者，排除非T2DN、合并其他肾病等病例后共173例入组。终点事件定义为eGFR下降>50%、血肌酐翻倍或进入终末期肾病（ESRD）。采用Cox回归筛选独立预测因子，通过时间依赖性ROC曲线、校准曲线及决策曲线分析（DCA）评估模型性能，并利用R语言构建网络动态列线图。
RESULTS
基线分析显示，高FIB组患者CKD分期更高、蛋白尿更重、eGFR更低（均P<0.05），且IFTA评分T2比例显著升高（43% vs 20.7%）。中位随访22.7个月期间，81例（46.82%）达到肾脏终点，高FIB组事件发生率显著高于低FIB组（79.1% vs 14.9%）。多因素Cox回归确认eGFR（HR=0.982）、Hb（HR=0.981）、FIB（HR=1.236）、PTH（HR=1.060）及IFTA评分（T1 vs T0 HR=0.173）为独立预测因子。模型3（基线+FIB+IFTA）预测效能最优（AUC=90.42），网络版列线图可通过输入个体参数实时计算预后风险（示例：Hb 109 g/L、eGFR 54 mL/min/1.73m2、PTH 6 pmol/L、FIB 5 g/L、IFTA=1时，36.8个月内进展风险为8%）。
DISCUSSION
FIB通过炎症与凝血双重机制加速肾损伤，其水平与CKD分期负相关；IFTA评分则直接量化纤维化程度，二者互补提升预测全面性。贫血（Hb降低）与钙磷代谢紊乱（PTH升高）作为传统风险因素，进一步强化模型临床适用性。本研究局限性包括单中心回顾性设计、FIB单次检测及样本量较小，未来需通过多中心前瞻性研究验证模型普适性。
CONCLUSIONS
FIB是T2DN进展的独立预测指标，结合IFTA评分构建的网络动态模型可有效个体化预测肾功能恶化风险，为临床决策提供量化工具。
