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第46卷第4期          陈语悉，高 翔，许 洁，等. 移植肾病理指标对不同时期移植肾功能异常的预测价值［J］.
                  2026年4月                      南京医科大学学报（自然科学版），2026，46（4）：577-586                       ·585 ·


                发现肾脏移植中早期间质性炎症具有不良的临床                             植肾功能异常发生概率的预测与实际情况具有良
                含义，表明早期间质性炎症是不良免疫事件的标                             好的一致性。长远来看，移植肾预测模型可能呈现
                志。进一步研究显示，若小管炎伴有间质性炎症，                            两个发展方向：一是侧重临床实用性，即通过整合
                则患者预后更差，因此需要对间质性炎症进行密切                            少量客观且易获取的指标，便于临床快速评估与即
                监测，并考虑早期干预。也有研究指出，间质性炎                            时决策，这亦是本研究致力优化的方向；二是侧重
                症对晚期肾脏移植没有固有的预后影响，但因为它                            预测精准度，即融合多维度临床信息、影像数据、实
                提示了活跃进展的疾病（如抗体介导的排斥反应和肾                           验室检查指标等多源数据，依托大数据与人工智能
                小球肾炎）而使预测的存活率降低。诊断出进展性                            技术，以实现对疾病转归的深度解析与精准预测。
                                                ［16］
                疾病比炎症本身是更重要的预后因素 。总之，虽然                           两类模型的并行发展将有助于推动移植肾预后评
                肾脏移植中的间质性炎症与移植物存活率降低相                             估体系在便捷性与精准性之间取得更好的平衡。
                关，并且是更严重潜在条件的预测因素，但其存在                                本研究也存在一定局限性。首先，由于本研究
                需要对特定原因进行详细评估，以有效管理和改善                            基于横断面数据，仅适用于初步筛查肾移植受者的
                移植结果。解决炎症的根本原因，如抗体介导的排                            肾功能异常，不能预测未来的疾病进程。其次，研
                斥反应、肾小球肾炎或狼疮性肾炎，以及考虑炎症                            究仅包括根据病理诊断确定的病例，因此存在选择
                的时间和严重性，是改善肾移植受者长期预后的关                            偏差。此外，受限于较小的样本量，部分数据的价
                键步骤。                                              值在统计分析中未能充分发挥。模型的建立和指
                    在 Banff 评分中，ptc 评分用于量化评估肾小管                   标选择，受到回顾性研究局限性的影响，未包含更
                周围毛细血管的炎症程度。一项基于749例肾移植                           多临床数据进行分析，这可能限制了模型判别效度
                受者临床指征活检的研究发现，ptc评分3分及弥漫                          的进一步提升。最后，考虑到本研究为单中心研
                性肾小管周围毛细血管炎是移植物丢失的重要风                             究，因此未来还需要在多中心、更多样化人群中进
                险因素，提示其在移植肾病理评估中对预后的关键                            行验证，通过大规模多中心前瞻性研究进一步确认
                                                                  其有效性。
                价值  ［17］ 。这与本研究中ptc 评分在移植肾受者活检
                时、活检后第 1、3、5 年的一般临床资料和病理数据                            综上所述，本研究系统分析了移植肾活组织检
                                                                  查病理指标与不同时期移植肾功能异常的相关
                的单因素分析中均存在统计学差异相符。然而，本
                                                                  性。研究结果表明，i 评分≥1 分是不同时期移植肾
                研究中不同时期移植肾功能异常的多因素回归分
                                                                  功能异常的显著相关因素。此外，本研究构建并验
                析显示，ptc 评分均与移植肾功能异常无显著关联。
                                                                  证了预测移植肾功能异常发生风险的列线图模
                该现象的可能解释是：尽管 ptc 评分是移植肾损伤
                                                                  型。该模型整合了少量常见指标，具有纳入因素易
                的重要表现，但其对移植肾功能异常的直接影响可
                                                                  获取且客观性强的特点，展现出良好的预测效能，
                能相对有限，或主要作为其他核心损伤机制的伴随
                                                                  为临床医生评估移植肾受者预后提供了实用工具。
                现象或敏感指标，而非独立的决定性因素。
                                                                      利益冲突声明：
                    近年来，预测模型在临床医学领域                ［18］ ，特别是
                                                                      所有作者均声明没有利益冲突。
                肾移植方面，受到了医生的广泛关注。已经有多项
                                                                      Conflict of Interests：
                研究报道了这些模型的应用，包括预测移植肾功能
                                                                      The authors declare no competing interests.
                延迟恢复    ［19-20］ 、霉酚酸的暴露水平    ［21］ 、肾移植术后糖             作者贡献声明：
                尿病等   ［22］ 。本研究通过回顾性收集肾移植受者的                          顾民、王子杰、谭若芸负责设计研究方案、指导并监管课
                临床资料以及病理指标，运用Logistic回归分析筛选                       题研究、对稿件进行审阅与修订。陈语悉负责撰写及修订文
                出与肾功能异常相关的危险因素，并据此建立了一                            稿，整理研究数据、参与统计分析及图片制作。高翔、许洁负
                个用于预测移植肾功能异常发生概率的定量列线                             责收集数据、结果验证、参与统计分析及图片制作。陈浩、孙
                                                                  黎、费爽负责统计学方法设计、提供技术性指导。
                图模型。研究结果为临床医师提供了一种新的工
                                                                      Author’s Contributions：
                具，以评估肾移植受者发生功能异常的风险，从而
                                                                      GU Min，WANG Zijie，and TAN Ruoyun designed，guided，
                为患者带来额外的益处。该研究纳入的预测因素
                                                                  and supervised the research and reviewed the manuscript.
                包括临床资料、Banff 评分指标等，这些指标均容易                        CHEN Yuxi drafted the manuscript，organized research data，
                获取，确保了模型的实用性。模型的区分效度通过                            and participated in statistical analysis and figure preparation.
                AUC值得到了验证，而校准曲线则显示了模型对移                           GAO Xiang and XU Jie were responsible for data collection，re⁃
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