2. 长沙市第四医院肾内科,长沙 410006
2. Department of Nephrology, The Fourth Hospital of Changsha, Changsha 410006, Hunan, China
脓毒症是机体应对感染反应失调而导致的危及生命的器官功能障碍,是重症监护病房(intensive care unit,ICU)患者发病及死亡的主要原因[1]。急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)是脓毒症常见且严重的并发症,被认为是脓毒症患者院内死亡的独立危险因素[2]。随着我国人口老龄化的加剧,ICU中老年脓毒症患者的比例逐年增加,由于老年患者肾脏结构和功能都发生相应改变,导致肾脏储备功能下降,且常伴随较多基础疾病,需要服用更多的药物和进行更多的临床操作,因而更容易出现AKI。研究报道老年脓毒症相关AKI(sepsis-associated acute kidney injury,SA-AKI)的发病率高达50%,较脓毒症非AKI预后更差,病死率更高[3]。因此临床上如何精准、早期识别高危人群并尽早干预依旧是现代急危重症领域的研究热点。
尽管目前SA-AKI的确切病理生理学机制仍不清楚,但是国内外大量研究表明肾脏微循环障碍、炎症级联反应和脓毒症诱导的代谢重编程和免疫耐受等似乎都参与了SA-AKI的发生发展[4-5]。中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)来源于全血细胞计数,价格低廉易于获得,已被证明是一种广泛使用的非特异性炎症标志物,在恶性肿瘤[6]、脓毒症[7]、肾脏疾病[8]甚至是新型冠状病毒[9]等方面都显示出较好的临床价值。
研究发现向该比值中加入血小板计数即中性粒细胞与淋巴细胞和血小板比值(neutrophil to lymphocyte and platelet ratio,NLPR)有望进一步提高其临床价值[10-12]。然而目前临床上关于NLPR与SA-AKI相关的研究较少,本研究回顾性分析老年脓毒症患者的临床资料,进一步探讨NLPR与SA-AKI之间的关系,为临床上高危患者的早期识别提供价值参考。
1 资料与方法 1.1 一般资料回顾性分析2014年1月1日至2020年12月31日武汉大学中南医院ICU收治的360例确诊为脓毒症患者的临床资料。
1.1.1 入选标准① 年龄≥60岁;②住院时间≥48 h;③住院期间血清肌酐(serum creatinine,Scr)测定≥2次;④首次发生AKI且临床资料信息完整。
1.1.2 排除标准① 妊娠或处于妊娠哺乳期、心肺复苏术后;②具有透析、慢性肾脏病(chronic kidney disease,CKD)终末期、肾移植或独肾病史;③并发恶性肿瘤、活动性肝病、血液或免疫系统疾病、器官移植或脾切除术后者;④入院前已进展为AKI或已接受肾脏替代治疗(renal replacement therapy,RRT);⑤存在明显非感染因素所致AKI,如肾后梗阻性、药物肾毒性、多次接受增强造影剂检查者;⑥由于在ICU住院时间长而继发感染者;⑦长期服用抗凝或抗血小板药物等。本研究已获得本院伦理委员会批准(批件号:临研伦2021002K),由于是回顾性非干预性研究,因此伦理委员会放弃了签署患者或家属知情同意书。
1.1.3 相关诊断标准① 脓毒症及脓毒症休克诊断采用2016年《第三版脓毒症与脓毒症休克国际共识》[1];②AKI诊断和分期标准采用KDIGO-2012 AKI(Scr)标准[13]。
1.2 研究方法 1.2.1 收集临床资料① 一般资料:收集患者的姓名、性别、年龄、合并慢性疾病史(高血压病、糖尿病、CKD、心血管疾病),病例及感染来源,Scr基线值(使用患者距本次住院最近一次健康体检的Scr数据,对于无法获取者,则将进入ICU一周内最低Scr值作为基线值),运用2009年慢性肾脏病流行病学协作肌酐方程CKD-EPI(Scr)[14]计算估计肾小球滤过率(estimated glomerular filtration rate,eGFR),规定eGFR≤60 mL/(min·1.73m2)定义为CKD;②记录患者入ICU院时血压,并计算平均动脉压(mean arterial pressure,MAP),收集患者入ICU 24 h内的血生化指标,并计算NLR(中性粒细胞计数/淋巴细胞计数)、NLPR[(中性粒细胞计数×100)/(淋巴细胞计数×血小板计数)],根据患者入ICU 24 h内的最差实验室指标和临床一般资料计算急性生理与慢性健康评分Ⅱ(acute physiology and chronic health score Ⅱ,APACHEⅡ)以评估患者入ICU时的病情严重程度,所有检测结果均来自武汉大学中南医院检验科;③记录患者住院期间不良事件的发生情况及临床转归,包括发生AKI及院内死亡情况,机械通气、血管活性药物及RRT的使用情况,以及ICU住院天数及总住院天数、最高脓毒症相关序贯性器官功能衰竭评估(sequential organ failure assessment,SOFA)、观察终点的Scr值等情况。
1.2.2 研究分组根据2012 KDIGO-AKI(Scr)标准判断脓毒症患者是否发生AKI分为AKI组和非急性肾损伤(NAKI)组,根据患者院内是否行RRT治疗分为RRT组和非肾脏替代治疗(NRRT)组。
1.3 统计学方法使用OFFICE EXCEL 2013收集整理临床资料,SPSS 25.0和MedCalc统计软件进行数据分析。计量资料正态性运用Shapiro-Wilk检验判断,符合正态分布以均数±标准差(Mean±SD)表示,组间比较采用独立样本t检验,不符合正态分布以中位数(四分位数)[M(QL, QU)]表示,组间比较采用Wilcoxon秩和检验。计数资料以例数(百分比)[n(%)]表示,采用χ2或Fisher精确检验。单因素分析有统计学意义的指标先纳入单因素Logistic回归分析,筛选出P<0.1并排除引起明显共线性的指标后纳入多因素Logistic回归分析寻找SA-AKI的独立危险因素。通过绘制受试者工作特征(ROC)曲线和计算曲线下面积(AUC)评价NLPR及其余指标对老年SA-AKI诊断与预后的诊断效能,Z检验用于不同AUC的差异比较,相关性分析采用Spearman相关分析。以P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果 2.1 入选患者的一般情况一共纳入360例老年脓毒症患者,其中男性208例(57.8%),女性152例(42.2%),年龄60~93岁。脓毒症主要感染来源中,呼吸道感染135例(37.5%),腹盆腔内感染175例(48.6%),泌尿系感染37例(10.3%),其他原因13例(3.6%)。在感染来源方面,AKI组腹盆腔内感染少于NAKI组,而泌尿系统感染患者继发SA-AKI的风险更高(P<0.05)(表 1)。院内AKI一共发生195例(54.2%),其中AKI 1期96例(49.2%),2期35例(18.0%),3期64例(32.8%)。院内死亡113例(31.4%),AKI组92例(47.2%),NAKI组21例(12.7%),共有59例(16.4%)接受RRT治疗,108例(30.0%)需要机械通气支持,174例(48.3%)需要血管活性药物维持(表 2)。
项目 | 总体(n=360) | AKI组(n=195) | NAKI组(n=165) | 统计值 | P值 |
一般资料 | |||||
年龄(岁) | 73(66, 79) | 72(66, 79) | 73(66, 79) | -0.244 | 0.807 |
男性(n, %) | 208(57.8) | 120(61.5) | 88(53.3) | 2.467 | 0.116 |
eGFR[mL/(min·1.73m2)] | 82.52(68.17, 99.28) | 76.89(64.94, 91.27) | 88.05(72.77, 111.57) | -4.403 | <0.001 |
MAP(mmHg) | 85.96±17.05 | 81.85±16.64 | 90.82±16.28 | -5.142 | <0.001 |
合并慢性疾病史(n, %) | |||||
慢性肾脏病 | 60(16.7) | 42(21.5) | 18(10.9) | 7.270 | 0.007 |
糖尿病 | 82(22.8) | 55(28.2) | 27(16.4) | 7.125 | 0.008 |
高血压病 | 155(43.1) | 98(50.3) | 57(34.5) | 8.998 | 0.003 |
心血管疾病 | 91(25.3) | 52(26.7) | 39(23.6) | 0.435 | 0.510 |
主要感染来源(n, %) | |||||
呼吸系统 | 135(37.5) | 79(40.5) | 56(33.9) | >0.05 | |
腹盆腔内 | 175(48.6) | 79(40.5) | 96(58.2) | <0.05 | |
泌尿系统 | 37(10.3) | 29(14.9) | 8(4.8) | <0.05 | |
其他 | 13(3.6) | 8(4.1) | 5(3.0) | >0.05 | |
入ICU的血生化指标 | |||||
白细胞计数(×109/L) | 10.92(6.84, 15.84) | 12.55(8.26, 18.68) | 8.87(5.74, 12.68) | 5.732 | <0.001 |
红细胞计数(×1012/L) | 3.74(3.12, 4.27) | 3.62(3.00, 4.10) | 3.86(3.30, 4.34) | -2.368 | 0.018 |
血小板计数(×109/L) | 126(77, 183) | 105(52, 167) | 151(110, 210) | -5.643 | <0.001 |
中性粒细胞计数(×109/L) | 9.62(5.60, 14.26) | 11.18(7.44, 16.49) | 7.27(4.55, 11.29) | 6.084 | <0.001 |
淋巴细胞计数(×109/L) | 0.60(0.39, 0.92) | 0.50(0.33, 0.85) | 0.66(0.48, 1.02) | -3.752 | <0.001 |
红细胞压积(%) | 33.9(29.1, 38.8) | 32.9(27.8, 37.8) | 35.4(30.1, 39.2) | -2.622 | 0.009 |
平均血小板体积(fL) | 10.4(9.2, 11.4) | 10.7(9.5, 11.9) | 10.1(9.0, 11.1) | 3.547 | <0.001 |
NLR | 16.42(9.03, 26.98) | 23.45(12.48, 38.45) | 11.81(6.59, 19.55) | 7.657 | <0.001 |
NLPR | 12.82(6.10, 26.66) | 19.94(9.85, 47.89) | 7.09(3.52, 16.29) | 8.640 | <0.001 |
丙氨酸氨基转移酶(U/L) | 32(14, 96) | 31(13, 91) | 32(15, 103) | -0.595 | 0.552 |
天冬氨酸氨基转移酶(U/L) | 42(24, 124) | 49(25, 146) | 36(23, 116) | 1.104 | 0.269 |
总胆红素(μmol/L) | 22.3(13.3, 43.0) | 21.7(13.2, 47.1) | 23.6(13.5, 42.1) | -0.051 | 0.959 |
血清白蛋白(g/L, Mean±SD) | 30.22±6.35 | 28.62±5.74 | 32.12±6.53 | -5.403 | <0.001 |
血清球蛋白(g/L) | 26.9(23.5, 30.5) | 26.2(23.1, 30.5) | 27.4(24.1, 30.5) | -1.745 | 0.081 |
血糖(mmol/L) | 6.96(5.36, 9.08) | 7.39(5.27, 9.96) | 6.65(5.40, 8.58) | 1.307 | 0.191 |
血清尿素氮(mmol/L) | 8.99(6.10, 13.98) | 12.41(9.18, 19.25) | 6.26(4.86, 8.25) | 11.906 | <0.001 |
血清肌酐(μmol/L) | 75.0(62.4, 89.9) | 81.5(68.0, 95.9) | 69.1(59.1, 80.2) | 5.953 | <0.001 |
血清尿酸(μmol/L) | 321.9(227.6, 420.9) | 388.9(306.8, 542.7) | 252.3(185.0, 335.0) | 9.237 | <0.001 |
血清钾(mmol/L) | 3.79(3.48, 4.24) | 3.94(3.50, 4.48) | 3.72(3.45, 4.05) | 2.998 | 0.003 |
血清钠(mmol/L) | 137.3(134.9, 141.0) | 137.8(134.6, 141.0) | 137.1(135.0, 140.8) | 0.948 | 0.343 |
凝血酶原时间(s) | 13.1(11.8, 15.3) | 14.1(12.3, 16.4) | 12.5(11.5, 13.9) | 5.675 | <0.001 |
部分凝血活酶时间(s) | 31.1(28.3, 35.9) | 32.5(29.1, 39.5) | 29.8(27.9, 33.3) | 4.716 | <0.001 |
APACHE Ⅱ评分(分) | 16(10, 25) | 23(17, 30) | 10(9, 13) | 13.150 | <0.001 |
注:eGFR:估计肾小球滤过率;MAP:平均动脉压;ICU:重症监护病房;NLR:中性粒细胞与淋巴细胞比值;NLPR:中性粒细胞与淋巴细胞和血小板比值;APACHE Ⅱ: 急性生理与慢性健康评分II(除表格备注的数据表达形式外,其余项目均以中位数(四分位数)[M(QL, QU)]表示) |
两组在性别、年龄、合并心血管疾病方面均差异无统计学意义(均P>0.05),脓毒症AKI组合并更多的慢性疾病(CKD、糖尿病、高血压病)和入ICU 24 h内具有更高的APACHEⅡ评分,而基础eGFR和MAP低于NAKI组(均P<0.05)。在入ICU24 h内血生化指标方面,与NAKI组相比,AKI组白细胞计数、中性粒细胞计数、平均血小板体积、NLR、NLPR、血清尿素氮、Scr、血清尿酸、血清钾、凝血酶原时间和部分凝血活酶时间更高,而红细胞、血小板和淋巴细胞计数、红细胞压积、血清白蛋白更低,以上差异均具有统计学意义(均P<0.05),两组间其余指标比较,差异均无统计学意义(均P > 0. 05)(表 1)。
2.3 AKI组与NAKI组不良事件及临床转归的比较AKI组患者院内死亡人数及ICU住院时间均高于NAKI组,合并AKI的患者院内需要更多的机械通气、血管活性药物和RRT维持,ICU住院期间具有更高的SOFA评分,且出院或院内死亡时亦具有更高的Scr(均P<0.05),2组在总住院时间方面差异无统计学意义(P>0.05)(表 2)。
项目 | 总体(n=360) | AKI组(n=195) | NAKI组(n=165) | 统计值 | P值 |
住院期间特殊干预(n, %) | |||||
血管活性药物 | 174(48.3) | 136(69.7) | 38(23.0) | 78.098 | <0.001 |
机械通气 | 108(30.0) | 87(44.6) | 21(12.7) | 43.277 | <0.001 |
肾脏替代治疗 | 59(16.4) | 59(30.3) | 0(0) | 59.709 | <0.001 |
ICU住院时间(d) | 3(2, 5) | 4(2, 9) | 2(2, 4) | 6.750 | <0.001 |
总住院时间(d) | 12(7, 17) | 12(7, 19) | 11(8, 16) | 0.058 | 0.954 |
院内死亡(n, %) | 113(31.4) | 92(47.2) | 21(12.7) | 49.258 | <0.001 |
ICU最高SOFA评分(分) | 8(5, 13) | 11(8, 15) | 5(4, 7) | 10.770 | <0.001 |
出院或死亡时血清肌酐(μmol/L) | 72.7(56.8, 108.1) | 96.6(72.0, 166.2) | 62.6(50.9, 71.8) | 10.296 | <0.001 |
备注:ICU:重症监护病房;SOFA:序贯性器官功能衰竭评估(除表格备注的数据表达形式外,其余项目均以中位数(四分位数)[M(QL, QU)]表示) |
从单因素分析(t检验、χ2检验、Wilcoxon秩和检验)中筛选出P<0.05的临床变量(表 1)作为自变量,以AKI发病与否作为因变量,纳入单因素Logistic回归,回归过程采用“进入法”,设定α进入=0. 05,剔除=0. 1以进行自变量的筛选,结果发现基础eGFR、MAP,合并CKD、糖尿病、高血压病,白细胞、红细胞、血小板、中性粒细胞和淋巴细胞计数,红细胞压积,NLR、NLPR,血清白蛋白、血清尿素氮、Scr、血清尿酸、血清钾,凝血酶原时间和部分凝血活酶时间以及APACHEⅡ评分可能与SA-AKI相关,由于研究样本量较少,为避免纳入变量较多导致回归模型过度拟合丢失重要临床信息,且入院白细胞、血小板、中性粒细胞、淋巴细胞计数以及NLR和NLPR之间具有明显共线性,血清尿素氮和Scr与eGFR都是反映肾功能的指标,因此不予纳入上述指标进入多因素Logistic回归方程,剩下其余指标均纳入多因素Logistic回归结果显示:NLPR(OR=1.016,95%CI 1.002-1.030,P =0.027)是SA-AKI的独立危险因素(表 3)。
项目 | 单因素Logistic回归分析 | 多因素Logistic回归分析 | |||||
OR值 | 95%CI | P值 | OR值 | 95%CI | P值 | ||
慢性肾脏病 | 2.242 | 1.234~4.072 | 0.008 | ||||
糖尿病 | 2.008 | 1.197~3.368 | 0.008 | 2.345 | 1.026~5.362 | 0.043 | |
高血压病 | 1.914 | 1.250~2.932 | 0.003 | ||||
eGFR | 0.984 | 0.976~0.991 | <0.001 | ||||
MAP | 0.967 | 0.954~0.981 | <0.001 | ||||
红细胞计数 | 0.775 | 0.598~1.005 | 0.055 | ||||
红细胞压积 | 0.971 | 0.943~0.999 | 0.045 | ||||
血清白蛋白 | 0.911 | 0.879~0.945 | <0.001 | ||||
血清肌酐 | 1.031 | 1.019~1.043 | <0.001 | ||||
血清尿酸 | 1.009 | 1.006~1.011 | <0.001 | 1.006 | 1.003~1.010 | <0.001 | |
血清钾 | 1.710 | 1.242~2.355 | 0.001 | ||||
凝血酶原时间 | 1.223 | 1.123~1.333 | <0.001 | 1.171 | 1.023~1.340 | 0.022 | |
部分凝血活酶时间 | 1.049 | 1.017~1.082 | 0.002 | ||||
NLPR | 1.033 | 1.019~1.046 | <0.001 | 1.016 | 1.002~1.030 | 0.027 | |
APACHEⅡ评分 | 1.320 | 1.248~1.395 | <0.001 | 1.287 | 1.195~1.386 | <0.001 |
三者诊断SA-AKI的AUC分别为0.764、0.734和0.682,Z检验提示NLPR的AUC大于入ICU首次Scr(Z=2.185,P=0.029),与NLR比较差异暂无统计学意义(Z=0.832,P=0.406),而NLR与Scr比较差异亦无统计学意义(Z=1.361,P=0.174)(表 4和图 1)。
指标 | 诊断界值 | 敏感度(%) | 特异度(%) | AUC | 95%CI | P值 | 标准误 |
NLPR | 12.82 | 68.7 | 72.1 | 0.764 | 0.716-0.813 | <0.001 | 0.025 |
NLR | 22.69 | 53.3 | 84.2 | 0.734b | 0.683-0.785 | <0.001 | 0.026 |
Scr | 84.85 | 46.2 | 84.2 | 0.682ac | 0.628-0.736 | <0.001 | 0.028 |
注:与NLPR比较,aP<0.05,bP>0.05;与NLR比较,cP>0.05 |
![]() |
图 1 NLPR与NLR及Scr与脓毒症AKI的ROC曲线分析 Fig 1 ROC curve analysis of parameters in patients with SA-AKI |
|
根据患者住院期间是否行RRT分为RRT组和NRRT组,RRT组NLPR明显高于NRRT组(Z=7.317,P<0.001)。三者对院内需行RRT治疗的AUC分别为0.801、0.615和0.630,Z检验提示NLPR的AUC均大于NLR和入ICU首次Scr(Z=3.765,3.577,均P<0.001),而NLR与Scr比较差异无统计学意义(Z=0.272,P=0.786)(表 5和图 2)。
指标 | 诊断界值 | 敏感度(%) | 特异度(%) | AUC | 95%CI | P值 | 标准误 |
NLPR | 24.61 | 66.1 | 79.7 | 0.801 | 0.744~0.858 | <0.001 | 0.029 |
NLR | 36.62 | 33.9 | 87.7 | 0.615a | 0.537~0.694 | 0.005 | 0.040 |
Scr | 87.55 | 47.5 | 74.8 | 0.630ab | 0.555~0.705 | 0.002 | 0.038 |
注:与NLPR比较,aP<0.05;与NLR比较,bP>0.05 |
![]() |
图 2 NLPR与NLR及Scr对院内需行RRT治疗的ROC曲线分析 Fig 2 ROC curve analysis of parameters in patients with RRT required |
|
NLPR与AKI分期呈正相关(r=0.525、P<0.001)、NLR与AKI分期呈正相关(r=0.416、P<0.001),Scr与AKI分期呈正相关(r=0.299、P<0.001)。
3 讨论老年脓毒症患者由于基础情况较差,合并症较多,免疫功能下降,因而容易发展为严重脓毒症和脓毒症休克,导致多器官功能障碍。研究表明年龄≥60岁是SA-AKI独立的预测因子[15],而SA-AKI又是脓毒症患者院内死亡的独立危险因素[2],因此合并AKI的老年脓毒症患者病情更危重,预后更差,临床上更应该给予关注。本研究结果显示老年脓毒症患者院内病死率为31.4%,AKI组患者院内死亡人数及ICU住院时间均高于NAKI组,合并AKI的患者院内需要更多的机械通气、血管活性药物和RRT维持,具有更高的SOFA评分,且出院或院内死亡时亦具有更高的Scr(均P<0.05),提示伴发AKI的老年脓毒症患者病情更危重,预后更差。因此,寻找能够早期预警且易于获得的标志物对于患者预后尤为关键。本研究通过对360例老年脓毒症患者临床资料的回顾性分析发现,入ICU时初始NLPR是SA-AKI的独立危险因子,有助于早期识别AKI。
NLR来源于全血细胞计数,已被证明是一种广泛使用的非特异性炎症标志物,最近的研究发现向该比值中加入血小板计数即NLPR有望进一步提高其临床价值[10-12]。本研究通过ROC曲线分析发现:NLPR对老年SA-AKI诊断的AUC大于NLR,尽管Z检验发现差异暂无统计学意义(P=0.406),但NLPR对院内是否需行RRT治疗的诊断价值显著高于NLR,提示NLPR对老年SA-AKI诊断与预后的临床价值可能更佳。此外,我们的研究亦发现NLPR对SA-AKI诊断与预后的临床价值均显著高于首次Scr值,提示NLPR可能优于传统的肾功能指标。Gameiro等[10]是第一个发现NLPR与SA-AKI关系的研究,通过对399例SA-AKI的回顾性分析发现入院NLPR是其院内死亡的独立危险因素(OR=1.01,95%CI 1.00~1.02,P=0.015),其预测死亡的AUC为0.565(95%CI 0.515~0.615,P=0.034)。尽管本研究暂未发现NLPR与老年SA-AKI院内死亡的关联,但是在校正了基础肾功能、MAP、伴随的慢性疾病、入院血生化指标和APACHE Ⅱ评分后,多因素Logistic回归分析显示NLPR是SA-AKI的独立危险因素(OR=1.016,95%CI 1.002~1.030,P=0.027),且与AKI的分期也具有较好的相关性(r=0.525、P<0.001)。NLPR作为连续变量,其数值每增加一个单位,提示发生SA-AKI的风险增加1.016倍。此外,Koo等[11]关于1099例接受体外循环的心血管手术和另一项450例关于非血管性腹部手术[12]的回顾性研究结果均证实了NLPR对AKI的发生具有较好的临床价值,其OR值分别为1.19和1.05(均P<0.05),以上研究结果提示NLPR可能是临床上AKI发生发展的良好预测指标。
NLPR与SA-AKI之间的关联可追溯到中性粒细胞、淋巴细胞和血小板在SA-AKI发生发展中的作用。尽管目前SA-AKI的发生机制并未十分明确,但是国内外众多研究表明肾脏微循环障碍、炎症级联反应和脓毒症诱导的代谢重编程和免疫耐受可能是SA-AKI发生发展的重要机制[4-5]。中性粒细胞是天然免疫的主要效应细胞,在正常情况下可迅速迁移至感染部位,通过黏附、吞噬、释放大量活性介质及形成中性粒细胞胞外诱捕网(Neutrophil extracellular trap,NET)清除病原微生物发挥抗感染作用[16]。然而脓毒症时,中性粒细胞虽然大量活化,但其寿命、迁移及生物学功能却发生改变,大量活化的中性粒细胞不能正常迁移到感染部位发挥病原微生物清除功能,却可通过血循环转移到机体各个器官系统,造成相应的组织损伤[17-19]。动物研究发现中性粒细胞可通过MyD88信号通路参与SA-AKI[20],同时基于流式细胞学技术显示,两种β2-整联蛋白Mac-1和LFA-1以及E选择蛋白和P选择蛋白在脓毒症过程中可参与肾脏中性粒细胞的募集,脓毒症亦可诱导肾脏上诉蛋白受体的表达上调,而阻断上诉途径可保护小鼠免受SA-AKI[21]。募集到肾脏组织的中性粒细胞可进一步释放大量炎性介质和细胞因子,形成ENTs,引起肾脏血管内皮细胞损伤和肾小管上皮坏死,进一步导致SA-AKI的发生发展[22-23]。
淋巴细胞作为机体适应性免疫的主要部分,在参与细胞、体液免疫方面发挥重要作用。张小彬等研究表明在脓毒症早期即可出现免疫抑制[24],国外研究亦发现在脓毒症发病过程中,观察到T细胞活化持续失败,脓毒症与CD8+ Th1和CD4+ Th17淋巴细胞的衰竭密切相关[25],与此同时,具有免疫抑制作用的调节性T细胞(Tregs)数量上调,加速淋巴细胞的凋亡[26]。此外,在脓毒症期间也观察到血循环中B淋巴细胞的减少以及IgM水平的降低[27],而动物实验表明IgM可通过抑制炎症反应来预防肾脏损伤[28]。淋巴细胞计数的变化提示脓毒症发病过程中存在免疫受损及免疫抑制,导致机体抵抗病原体感染的能力下降,继发感染,从而使病情进一步恶化。
血小板是大量存在于循环系统中可以迅速释放多种生物活性物质调节炎症和止血的重要介质[29]。脓毒症时,各种毒素和炎性介质一方面可刺激外周血小板活化,进一步分泌大量促炎介质,引发中性粒细胞黏附和活化加剧,形成ENTs共同参与病原微生物的灭活过程,同时血小板衍生的多种趋化因子也可通过募集中性粒细胞浸润肾脏而参与SA-AKI的发生发展[30]。另一方面严重感染可直接抑制骨髓巨核系统,使得骨髓产板减少[31],同时体内大量炎性介质释放引起血管内皮损伤,可进一步激活内源性凝血系统,导致血小板聚集形成微血栓,甚至导致弥散性血管内凝血形成,引起多器官功能损害。脓毒症患者常伴有血小板减少的主要原因可能包括血小板参与止血和免疫应答消耗增多,同时也由于感染导致的骨髓抑制生成减少所致。
因此脓毒症过程中,中性粒细胞的大量活化参与机体非特异性炎症反应,而淋巴细胞和血小板参与免疫调控,由于严重感染时大量炎性介质及细胞因子释放,机体对感染反应失调,促炎和抗炎之间的平衡被打破,导致淋巴细胞和血小板生成减少而消耗增多,进而出现外周循环中计数的减少。本研究也发现AKI组具有更高的中性粒细胞计数和更低淋巴细胞及血小板计数(P<0.05),且NLPR对SA-AKI诊断的AUC均大于上诉单独的指标(结果部分未展示),表明NLPR作为三者相结合的综合指标,可反映脓毒症时机体炎症应激和免疫状态之间彼长此消的相对关系。鉴于老年脓毒症患者免疫反应低下,合并脏器功能不全较多,临床表现可能不典型,NLPR可进一步放大彼长此消的状态,因而被认为是炎症更为敏感的预测因子,易于临床上对危重患者的早期识别和干预。
利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突
[1] | Singer M, Deutschman CS, Seymour CW, et al. The third international consensus definitions for Sepsis and septic shock (sepsis-3)[J]. JAMA, 2016, 315(8): 801-810. DOI:10.1001/jama.2016.0287 |
[2] | Poston JT, Koyner JL. Sepsis associated acute kidney injury[J]. BMJ, 2019, 364: k4891. DOI:10.1136/bmj.k4891 |
[3] | 王晶晶, 李竞, 王勇强. 老年脓毒症患者急性肾损伤的临床特征和预后[J]. 中华危重病急救医学, 2019, 31(7): 837-841. DOI:10.3760/cma.j.issn.2095-4352.2019.07.008 |
[4] | Peerapornratana S, Manrique-Caballero CL, Gómez H, et al. Acute kidney injury from sepsis: current concepts, epidemiology, pathophysiology, prevention and treatment[J]. Kidney Int, 2019, 96(5): 1083-1099. DOI:10.1016/j.kint.2019.05.026 |
[5] | 何洋, 丁莺, 朱涛, 等. 脓毒症致急性肾损伤的诊治现状与展望[J]. 中华急诊医学杂志, 2020, 29(2): 302-306. DOI:10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2020.02.0041 |
[6] | Guo D, Jin F, Jing W, et al. Incorporation of the SUVmax measured from FDG PET and neutrophil-to-lymphocyte ratio improves prediction of clinical outcomes in patients with locally advanced non-small-cell lung cancer[J]. Clin Lung Cancer, 2019, 20(6): 412-419. DOI:10.1016/j.cllc.2019.06.008 |
[7] | 刘亚楠, 杨杰, 李琢, 等. 正五聚蛋白3联合中性粒细胞与淋巴细胞比值评估脓毒症患者病情的严重程度及预后的价值研究[J]. 中华急诊医学杂志, 2019, 28(3): 370-374. DOI:10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2019.03.018 |
[8] | Mae Y, Takata T, Ida A, et al. Prognostic value of neutrophil-to-lymphocyte ratio and platelet-to-lymphocyte ratio for renal outcomes in patients with rapidly progressive glomerulonephritis[J]. J Clin Med, 2020, 9(4): E1128. DOI:10.3390/jcm9041128 |
[9] | Yu GQ, Zhang Q, Wang RC, et al. Predictive value of neutrophil-to-lymphocyte ratio and other inflammatory indicators in estimating clinical severity of coronavirus disease[J]. World J Emerg Med, 2021, 12(1): 79-80. DOI:10.5847/wjem.j.1920-8642.2021.01.014 |
[10] | Gameiro J, Fonseca JA, Jorge S, et al. Neutrophil, lymphocyte and platelet ratio as a predictor of mortality in septic-acute kidney injury patients[J]. Nefrologia, 2020, 40(4): 461-468. DOI:10.1016/j.nefro.2019.11.006 |
[11] | Koo CH, Eun Jung D, Park YS, et al. Neutrophil, lymphocyte, and platelet counts and acute kidney injury after cardiovascular surgery[J]. J Cardiothorac Vasc Anesth, 2018, 32(1): 212-222. DOI:10.1053/j.jvca.2017.08.033 |
[12] | Gameiro J, Fonseca JA, Dias JM, et al. Neutrophil, lymphocyte and platelet ratio as a predictor of postoperative acute kidney injury in major abdominal surgery[J]. BMC Nephrol, 2018, 19(1): 320. DOI:10.1186/s12882-018-1073-4 |
[13] | Levey AS, Eckardt KU, Dorman NM, et al. Nomenclature for kidney function and disease: report of a kidney disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) Consensus Conference[J]. Kidney Int, 2020, 97(6): 1117-1129. DOI:10.1016/j.kint.2020.02.010 |
[14] | Kilbride HS, Stevens PE, Eaglestone G, et al. Accuracy of the MDRD (Modification of Diet in Renal Disease) study and CKD-EPI (CKD Epidemiology Collaboration) equations for estimation of GFR in the elderly[J]. Am J Kidney Dis, 2013, 61(1): 57-66. DOI:10.1053/j.ajkd.2012.06.016 |
[15] | Zhou JJ, Bai YJ, Wang X, et al. A simple risk score for prediction of sepsis associated-acute kidney injury in critically ill patients[J]. J Nephrol, 2019, 32(6): 947-956. DOI:10.1007/s40620-019-00625-y |
[16] | Chen WT, Zhao SQ, Ita M, et al. An early neutrophil recruitment into the infectious site is critical for bacterial lipoprotein tolerance-afforded protection against microbial sepsis[J]. J Immunol, 2020, 204(2): 408-417. DOI:10.4049/jimmunol.1801602 |
[17] | Shen XF, Cao K, Jiang JP, et al. Neutrophil dysregulation during sepsis: an overview and update[J]. J Cell Mol Med, 2017, 21(9): 1687-1697. DOI:10.1111/jcmm.13112 |
[18] | Shao SL, Cong HY, Wang MY, et al. The diagnostic roles of neutrophil in bloodstream infections[J]. Immunobiology, 2020, 225(1): 151858. DOI:10.1016/j.imbio.2019.10.007 |
[19] | Raymond SL, Hawkins RB, Stortz JA, et al. Sepsis is associated with reduced spontaneous neutrophil migration velocity in human adults[J]. PLoS One, 2018, 13(10): e0205327. DOI:10.1371/journal.pone.0205327 |
[20] | Castoldi A, Braga TT, Correa-Costa M, et al. TLR2, TLR4 and the MYD88 signaling pathway are crucial for neutrophil migration in acute kidney injury induced by sepsis[J]. PLoS One, 2012, 7(5): e37584. DOI:10.1371/journal.pone.0037584 |
[21] | Herter JM, Rossaint J, Spieker T, et al. Adhesion molecules involved in neutrophil recruitment during sepsis-induced acute kidney injury[J]. J Innate Immun, 2014, 6(5): 597-606. DOI:10.1159/000358238 |
[22] | Kumar S, Gupta E, Kaushik S, et al. Quantification of NETs formation in neutrophil and its correlation with the severity of sepsis and organ dysfunction[J]. Clin Chim Acta, 2019, 495: 606-610. DOI:10.1016/j.cca.2019.06.008 |
[23] | Nakazawa D, Kumar SV, Marschner J, et al. Histones and neutrophil extracellular traps enhance tubular necrosis and remote organ injury in ischemic AKI[J]. J Am Soc Nephrol, 2017, 28(6): 1753-1768. DOI:10.1681/ASN.2016080925 |
[24] | 张小彬, 刘丹, 闫晶, 等. 脓毒症患者早期T淋巴细胞亚群和自然杀伤细胞水平与肠道损伤及预后的相关性研究[J]. 中华急诊医学杂志, 2020, 29(5): 682-687. DOI:10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2020.05.014 |
[25] | Coakley JD, Breen EP, Moreno-Olivera A, et al. Dysregulated T helper type 1 (Th1) and Th17 responses in elderly hospitalised patients with infection and sepsis[J]. PLoS One, 2019, 14(10): e0224276. DOI:10.1371/journal.pone.0224276 |
[26] | Kumar V. T cells and their immunometabolism: a novel way to understanding Sepsis immunopathogenesis and future therapeutics[J]. Eur J Cell Biol, 2018, 97(6): 379-392. DOI:10.1016/j.ejcb.2018.05.001 |
[27] | Krautz C, Maier SL, Brunner M, et al. Reduced circulating B cells and plasma IgM levels are associated with decreased survival in sepsis: A meta-analysis[J]. J Crit Care, 2018, 45: 71-75. DOI:10.1016/j.jcrc.2018.01.013 |
[28] | Lobo PI, Okusa MD. Role of natural IgM and IgM induced bregs in preventing ischemia induced innate inflammation and acute kidney injury[J]. Nephron, 2019, 143(3): 166-169. DOI:10.1159/000501639 |
[29] | Jansen MPB, Florquin S, Roelofs JJTH. The role of platelets in acute kidney injury[J]. Nat Rev Nephrol, 2018, 14(7): 457-471. DOI:10.1038/s41581-018-0015-5 |
[30] | Jansen MP, Emal D, Teske GJ, et al. Release of extracellular DNA influences renal ischemia reperfusion injury by platelet activation and formation of neutrophil extracellular traps[J]. Kidney Int, 2017, 91(2): 352-364. DOI:10.1016/j.kint.2016.08.006 |
[31] | Middleton EA, Rowley JW, Campbell RA, et al. Sepsis alters the transcriptional and translational landscape of human and murine platelets[J]. Blood, 2019, 134(12): 911-923. DOI:10.1182/blood.2019000067 |