重症の新型コロナウイルス患者における無症候性急性腎障害の早期発見における尿腎ストレスバイオマーカーの役割-19

抽象的な：新型コロナウイルス感染症の重症患者の高い割合で発症する-19急性腎障害（アキ）そして死ぬ。 無症候性 AKI の早期認識は、AKI予防。 したがって、この研究は、の役割を探ることを目的としました。尿中バイオマーカー NGALこの集団における AKI の早期発見のための [TIMP{{0}}] × [IGFBP7]。 この前向き縦断コホート研究には、研究開始時にAKIのない重症の新型コロナウイルス-19患者が含まれていた。 NGAL および [TIMP-2] × [IGFBP7] 濃度を測定するために、救命救急エリアへの入院時に尿サンプルが収集されました。 人口統計情報、併存疾患、臨床および検査データが記録されました。 研究結果は、AKIの発症と入院中の死亡率でした。 研究対象となった51人のうち、25人（49％）が入院中にAKIを発症した。 それらのうち、12 人 (23.5%) に持続性 AKI がありました。 AKIの危険因子は男性（HR=7.57、95% CI: 1.28-44.8; p=0.026）および[TIMP-2]×でした。 [IGFBP7] 0.2 (ng/mL)2/1000 以上 (HR=7.23、95% CI: 0.99–52.4; p=0.050)。 入院中の死亡率は、AKIのないグループよりもAKIのグループの方が有意に高かった(p= 0.004)。 持続的な AKI は死亡の危険因子でした (HR=7.42、95% CI: 1.04-53.04; p=0.046)。 AKIは重症の新型コロナウイルス-19患者に頻繁に見られた。 [TIMP-2] × [IGFBP7] と臨床情報の組み合わせは、重症の COVID-19 患者における無症候性 AKI の特定に役立ちました。 重症の新型コロナウイルス-19患者におけるAKIの検出における追加のバイオマーカーの役割とその可能な組み合わせは、大規模な臨床試験でまだ調査されていない。

キーワード: 急性腎障害; 新型コロナウイルス-19;好中球ゼラチナーゼ関連リポカリン; メタロプロテイナーゼの組織阻害剤-2; インスリン様成長因子結合タンパク質 7; 尿腎ストレスバイオマーカー

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1. はじめに

重症者の感染に起因する臨床スペクトル急性呼吸器症候群コロナウイルス2(SARS-CoV-2)、無症候性反応または軽度の上気道感染症の発症から、2019年に深刻なコロナウイルス感染症(COVID-19) [1]. The rates of acute kidney injury (AKI) in patients with severe COVID-19 are extremely variable, but the evidence suggests that it likely affects >20% of hospitalized patients and >患者の 50% が集中治療室 (ICU) に入っています [2]。 伝統的に、AKI の診断は血清クレアチニン (sCr) の増加などの腎機能の変化に基づいていますが、sCr の変化が検出される前に糸球体濾過率 (GFR) のほぼ 50% が失われる必要があるため、これは感度の低い方法です。 尿量の減少ですが、腎臓への直接的な損傷はなく、血液量減少によって引き起こされる可能性があるため、特異性に欠けます[3]。 入院患者の最大 43% では AKI の認識が許容できないほど遅れており [4]、治療期間の損失につながっています。 sCr と尿量の変化がない場合の腎臓ストレスの尿バイオマーカーの上昇は、潜在性 AKI、つまり AKI のリスクが高い患者を識別する用語であると考えられています [5]。 これらの患者は、バイオマーカーの使用と早期介入から恩恵を受ける可能性が高いです。 これに関連して、組織メタロプロテイナーゼ阻害剤-2 (TIMP-2) とインスリン様増殖因子結合タンパク質 7 (IGFBP7) は、両方とも虚血後に放出されることを考慮すると、AKI バイオマーカーの可能性があると同定されています。または腎臓の炎症過程により、G1 細胞周期が短期間停止します [6-8]。 初期 AKI のもう 1 つのバイオマーカーは尿中好中球ゼラチナーゼ関連リポカリン (NGAL) であり、このタンパク質の腎臓内濃度は虚血性または腎毒性腎損傷の直後に急激に上方制御されます [9]。 腎臓病変の初期兆候を特定する必要があるため、この研究は、新型コロナウイルス感染症の重症患者における AKI の早期検出における尿中バイオマーカー NGAL、TIMP-2、IGFBP7 の役割を調査することを目的としました。{{21 }}。

2. 方法

2.1. 調査対象母集団

この前向きの縦断的コホート研究は、メキシコ政府が指定した最大の第 3 レベル施設である国立呼吸器疾患研究所 (INER) で実施されました。-19 治験審査委員会はこの研究を承認し（承認番号 C26-20）、すべての参加者から書面によるインフォームドコンセントが得られました。 私たちは、SARS-CoV-2による重度の肺炎の診断でICUに入院した18歳以上の個人を含めました。 尿サンプルを採取したときにAKIはなかった。 慢性腎臓病（CKD）の病歴に関する患者への尋問と、CKD-EPI式を用いた推定糸球体濾過量（eGFR）が60mL/分/1.73m2を超えることによって示されるように、慢性腎臓病（CKD）の病歴がないこと[10] ]。 SARS-CoV-2 の重症肺炎は、呼吸困難、2 つ以上の葉の両側肺胞混濁、動脈血酸素分圧/吸気酸素分率 (PaO2/FiO2) の比 < 300 mm Hg、および鼻咽頭スワブにおける SARS-CoV-2- リアルタイム逆転写ポリメラーゼ連鎖反応 (rRT-PCR) アッセイで陽性結果が得られました [11]。 主要アウトカムは入院中のAKIの発症であった。 副次アウトカムは、AKIあり群とAKIなし群における入院中の死亡率であった。 記録された変数には、人口統計学的および人体測定学的変数、症状、併存疾患、治療法、救急医療変数、血液化学、血球数、侵襲的人工呼吸器 (IMV) の開始日と終了日、入院日数、最初の人工呼吸器の設定、血管作動薬の使用が含まれます。薬とその結果。 妊娠中の女性は研究に含まれていませんでした。 臨床記録が不完全な患者は除外された。

2.2. 急性腎障害の定義

AKI の病期分類は血清クレアチニン (sCr) レベルに基づいていました。 新型コロナウイルス感染症地域では看護記録が入手できないため、尿量基準はAKIの診断には使用されなかった。 ベースラインの sCr レベルは、入院後最初の 7 日間の入院患者の最小値でした [12]。 AKI の診断は、腎臓病改善全体的転帰 (KDIGO) 基準に基づいて行われました [13]。 AKI ステージ 1 は、48 時間以内に 0.3 mg/dL 以上の sCr の増加、または過去 7 日間以内にベースラインの 1.5 ～ 1.9 倍の sCr の増加に相当しました。 AKI ステージ 2 は、ベースラインの 2.0 ～ 2.9 倍の sCr の増加に相当しました。 AKIステージ3は、ベースラインの3倍以上のsCrの増加、または腎代替療法の開始に相当した。 持続性 AKI は、血清クレアチニンまたは尿量基準 (KDIGO で定義) による AKI 発症から 48 時間を超えた AKI の継続によって定義されました。 一過性 AKI は、KDIGO 基準による AKI 発症から 48 時間以内の AKI の完全な逆転によって定義されました [14]。

2.3. バイオマーカーの測定

尿サンプルは救命救急エリアへの入院時に収集されました（1日目）。 尿はサンプル採取後最初の 30 分以内に -80 °C で凍結されました。 TIMP-2 および IGFBP7 の尿中濃度は、市販の ELISA キット (Human TIMP-2 Quantikine ELISA Kit、R&D、ミネソタ州ミネアポリス、Human IGFBP7 ELISA Kit、Abcam、Cambridge、UK) をマニュアルに従って使用して測定しました。説明書。 ELISA プレートは OD 450 で読み取られ、各キットの標準曲線によって得られるシグナルに従って計算が行われました。 NGAL の測定は、NGAL キット (Abbott、米国イリノイ州シカゴ) をマニュアルの指示に従って使用し、Abbott™ ARCHITECT™ Analyzer を使用して行われました。

2.4. 統計分析

正規分布連続変数の平均と標準偏差、ノンパラメトリック分布の中央値と四分位範囲、カテゴリ変数の割合などの記述統計を実行しました。 入院中に AKI を発症した人と AKI を発症しなかった人の比較は、カテゴリ変数についてはカイ二乗検定を、連続変数についてはマン・ホイットニー U を使用して行われました。

各バイオマーカーについて、95% 信頼区間の受信者動作特性曲線下面積 (AUC)、感度、特異度、陽性的中率 (PPV)、陰性的中率 (NPV)、および 3 での精度が計算されました。入院時に採取された尿サンプルを使用した異なるカットオフ値。 ICU における SARS-CoV-2 感染患者の AKI の有病率は 40% であると考えられました [15]。 各バイオマーカーのカットオフは、AKI の予測における最高の AUC、特異性、精度に基づいて選択されました。 上位のバイオマーカーの組み合わせも調査されました。 組み合わせに大きな付加価値がない場合は、個々のバイオマーカーが優先されました。 すべての分析で、両側 p 値が 0.05 以下であると統計的に有意であるとみなされます。 選択されたバイオマーカーとカットオフ値は、AKI までの期間のカプラン マイヤー生存分析に使用されました。

ロジスティック回帰分析を使用して、AKI と死亡率に関連する共変量。 私たちは、60 歳以上を脆弱な集団として考慮し、年齢層別の推定値を取得しました。 変数は、危険因子のアルファレベルが次のときにモデルに入力されました。<0.20 in the univariate analysis. Age and gender were entered into the models regardless of the alpha level. All the statistical tests were two-sided, and two-sided p values ≤ 0.05 were considered statistically significant. The analysis was conducted using RStudio 1.4.1717.