急性肾损伤（AKI）显著增加慢性肾病（CKD）风险，但部分患者长期肾功能稳定。目前尚无有效预测AKI患者进展为CKD的风险指标。本研究通过临床数据和生物标志物识别AKI后长期肾脏并发症的高危患者。纳入723名住院AKI患者（ASSESS-AKI研究），随访3年，主要终点为"主要不良肾脏事件"（MAKE，包括eGFR下降≥40%、终末期肾病或死亡）。分析75个变量（人口学、临床指标、3个月后生物标志物如sTNFR1、尿EGF等）。采用随机森林和LASSO回归筛选关键预测因子，并构建简化模型。

结果显示： 全变量模型：随机森林（AUC=0.80）和LASSO（AUC=0.79）表现优异。简化模型：变量模型（含蛋白尿、sTNFR1、利尿剂等）预测MAKE的AUC=0.78，筛查效率提高55%（需筛查人数从3.55降至1.97）。 变量模型（含eGFR、尿蛋白、sTNFR1、尿YKL-40）预测肾脏特异性结局（eGFR下降/终末期肾病）的AUC=0.82。

本研究筛选到的核心预测因子：蛋白尿、可溶性肿瘤坏死因子受体1（sTNFR1）、利尿剂使用、NT-proBNP等被多次验证为关键预测因素。心脏标志物（如NT-proBNP）对MAKE预测更重要，肾脏特异性标志物（如YKL-40）对肾功能恶化更敏感。

本研究的临床意义

1，精准随访：通过3个月后的生物标志物和临床指标，可高效识别需密切随访的高危患者（如设定风险阈值0.25时，51%筛查阳性者将发生MAKE）。

2，优化资源：简化模型减少不必要的广泛筛查，提升肾病管理的成本效益。

本研究局限性：

1，样本以白人为主，需外部验证；未纳入出院后3个月内死亡病例数据。

2，部分生物标志物尚未常规检测，未来需推动临床转化。

结论

结合出院3个月后的临床数据和生物标志物，可有效预测AKI患者的长期肾脏风险，为个性化管理和早期干预提供依据。

（刘广义，202503）