《Renal Failure》：Predictive models for one-year renal function improvement in patients with atherosclerotic renal artery stenosis (ARAS) following renal artery revascularization: a real-world study from China
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本研究构建并内部验证了针对动脉粥样硬化性肾动脉狭窄（ARAS）患者介入术后一年肾功能反应的预测模型。该研究通过LASSO回归筛选出年龄、基线肾功能（CKD分期）、糖尿病史和双侧肾动脉狭窄四个核心预测因子，并建立了逻辑回归与支持向量机（SVM）模型。模型显示良好的区分度与校准度，有助于临床对ARAS患者进行风险分层及预后评估，具有临床转化潜力。
引言
动脉粥样硬化性肾动脉狭窄（ARAS）是泛血管疾病的关键组成部分，约占肾动脉狭窄病例的80%，可导致继发性高血压和缺血性肾病，部分患者甚至可能进展为终末期肾病（ESRD）。其核心病理生理机制是肾脏灌注不足导致肾素-血管紧张素-醛固酮系统（RAAS）激活。因此，解除肾动脉梗阻、恢复充分的肾脏灌注是关键的干预目标。然而，介入治疗对改善ARAS患者肾功能及长期预后的有效性仍存争议，多项大型随机对照试验（RCT）未能证明其显著优于单纯药物治疗。因此，明确哪些患者最有可能从介入治疗中获益，并在术前进行系统性评估，是临床亟待解决的关键问题。本研究旨在评估介入治疗对中国ARAS患者肾功能的实际影响，并开发预测介入术后一年内肾功能反应的模型。
研究方法
本研究回顾性连续纳入2020年1月至2024年12月在北京大学第一医院接受肾动脉介入治疗且合并肾功能不全（eGFR < 60 mL/(min·1.73 m2)）的ARAS患者。肾功能应答定义为介入术后12个月内eGFR较基线升高超过20%，且最终eGFR > 15 mL/(min·1.73 m2)。研究通过巢式交叉验证（nested cross-validation）进行模型开发与内部验证。采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归筛选预测变量，随后建立多变量逻辑回归模型和径向基核支持向量机（SVM）模型。模型区分度以精确度-召回曲线下面积（AUPRC）和受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估，校准度以Brier分数评估。校准性能还通过校准曲线、校准截距和斜率进行评估。
研究结果
共有224例患者纳入最终分析，其中47例患者（19.6%）在介入治疗后出现肾功能应答。总体而言，患者平均eGFR在术后与术前相比无显著差异，表明治疗效果存在异质性，凸显了识别可能获益患者的重要性。LASSO回归在全数据集上筛选出四个最终预测因子：年龄、基线肾功能（CKD分期）、糖尿病史和双侧肾动脉狭窄（定义为双侧肾动脉狭窄>50%）。
内部验证结果显示，逻辑回归模型的平均AUPRC为0.701，平均AUC为0.705，平均Brier分数为0.150。SVM模型的平均AUPRC为0.753，平均AUC为0.762，平均Brier分数为0.148，均表现出良好的预测性能。校准分析表明两种模型均无明显的系统高估或低估。
基于全数据重构的最终逻辑回归模型的ROC曲线显示，其表观AUC为0.716，SVM模型的表观AUC为0.831。研究进一步根据逻辑回归模型构建了列线图，便于个体化风险评估。
讨论
研究发现，基线肾功能（更高的CKD分期，特别是CKD 4期）是肾功能改善的强预测因子，这与部分先前研究结果一致。而高龄和患有糖尿病的患者，其介入术后肾功能改善的可能性较低，这可能与糖尿病和衰老相关的肾小球硬化和术后再狭窄风险增加有关。本研究的一个新发现是，与双侧ARAS相比，单侧ARAS患者更可能从介入治疗中获益，这可能与双侧狭窄患者全身性动脉粥样硬化负荷更重、预后更差有关。
本研究优势在于首次在中国ARAS人群中探索此问题，构建的预测模型所纳入指标易于获取，临床实用性强。但研究也存在局限性，主要为单中心回顾性设计，模型仅在内部验证，存在选择偏倚和普适性受限的风险。未来需要在独立队列中进行外部验证，并可能探索更先进的机器学习方法以提升性能。
结论
本研究成功开发并内部验证了可用于预测ARAS患者肾动脉介入术后一年内肾功能反应概率的临床预测模型。该模型包含年龄、基线CKD分期、糖尿病史和双侧肾动脉狭窄四个临床指标。模型具有良好的区分度和校准度。在获得独立队列的外部验证后，该模型有望用于患者的风险分层，为临床决策和预后咨询提供支持。
