腎臟CEUS分析對糖尿病腎病患者疾病進展風險的預測價值*

龔金玲 王 龔 李佩倞*

糖尿病(diabetes mellitus，DM)目前在全球的發病率逐年上升，據相關資料預測，到2030年全球糖尿病患者或將達到5.92億[1]。糖尿病腎病(diabetic nephropathy，DN)是糖尿病最嚴重的微血管病變之一，同時也是終末期腎病最常見的原因之一，嚴重影響患者的生存質量[2]。DN為快速進展性疾病，臨床表現較為隱匿，患者確診時通常已發生腎功能損傷且進展速度較快，絕大部分患者在較短的時間內即進入終末期腎病[3]。因此，如何預測DN的進展情況，并給予適當的治療成為臨床研究的關注重點。腎穿刺活檢雖較為靈敏和準確，但難以應用于臨床；既往實驗室檢查項目如尿蛋白、血肌酐等難以滿足臨床早期診斷的需求[4]。超聲對比增強造影(contrastenhanced ultrasonography，CEUS)是近年來新發展的評判腎血流灌注的新型技術，已在臨床多種疾病中成功應用[5]。本研究旨在探究CEUS分析在糖尿病腎病患者進展風險中的預測價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2015年3月至2017年5月陸軍軍醫大學第二附屬醫院收治的153例糖尿病腎病患者，其中男性87例，女66例；年齡18～75歲，平均年齡(55.65±7.32)歲，根據DN發生進展與否將其分為進展組(48例)和對照組(105例)。進展組中男性27例，女21例；年齡42～71歲，平均年齡(55.43±7.09)歲；平均體質量指數(body mass index，BMI)為(25.98±4.02)kg/m2；平均DM病程(5.03±1.39)年。對照組中男性60例，女45例；年齡43～70歲，平均年齡(55.28±7.23)歲；平均BMI為(25.41±4.21)kg/m2；平均DM病程(4.84±1.21)年。兩組患者一般資料差異無統計學意義，具有可比性。本研究是單中心前瞻性研究，預估需7個分析因素。所有患者及家屬知情同意，并簽署知情同意書。本研究經醫院倫理委員會批準。

1.2 納入與排除標準

(1)納入標準：①符合2014年版《糖尿病腎病防治專家共識》的DN的臨床診斷標準[6]；②年齡為18～75歲。

(2)排除標準：①存在其他原因所致的腎臟疾病者；②患有其他糖尿病微血管病變者；③惡性腫瘤、嚴重器質性疾病者；④嚴重感染者；⑤伴有酮癥酸中毒和高滲、高糖者；⑥妊娠期或哺乳期婦女。

1.3 儀器與試劑

采用AU680型生化檢驗儀(美國貝克曼庫爾特)；R7型彩色多普勒超聲診斷儀(深圳邁瑞公司)；SC5-1U型超聲探頭(深圳邁瑞公司)；Beckman 5800型全自動生化分析儀(寧波瑞源公司)。造影劑為注射用六氟化硫微泡(意大利博萊科，國藥準字J20030117)；超聲工作站(深圳邁瑞公司)；檢測試劑均由寧波瑞源公司提供。

1.4 治療方法

兩組患者均按照《中國2型糖尿病防治指南》[7]治療，主要為合理控制血糖(根據患者的具體情況口服降糖藥物或注射胰島素)、控制血壓(應用血管緊張素轉換酶抑制劑，無法耐受者使用血管緊張素Ⅱ受體拮抗劑)、降低血脂(應用他汀類藥物)及健康的生活習慣(低糖低鹽飲食和適當的運動鍛煉)。

1.5 檢查方法

(1)生化指標測定：抽取兩組患者血液25 ml，檢測項目為空腹血糖(fasting blood glucose，FBG)、糖化血紅蛋白(Hemoglobin A1C，HbA1c)、餐后2 h血糖(2-hour postprandial blood glucose，2 h-PG)，高密度脂蛋白膽固醇(high density lipoprotein，HDL-C)、低密度脂蛋白膽固醇(low-density lipoprotein-cholesterol，LDL-C)、甘油三脂(Triglycerides，TG)和總膽固醇(total cholesterol，TC)，以及血尿素氮(blood urea nitrogen，BUN)、血肌酐(serum creatinine，Scr)和β-2微球蛋白；收集患者24 h尿，測定24 h蛋白尿；使用Beckman 5800型全自動生化分析儀進行檢測，檢測試劑為配套試劑。

(2)CEUS檢查：兩組患者均行CEUS檢查，使用R7型彩色多普勒超聲診斷儀，超聲探頭為SC5-1U，造影劑為注射用六氟化硫微泡59 mg、5 ml生理鹽水混勻呈懸液，利用隨機配備的Qlab定量分析軟件系統對檢查結果進行定量分析。患者取仰臥位，將超聲探頭置于患者背側，首先進行灰階二維超聲以觀察雙腎的形態、位置、大小、實質回聲及包膜，當二維基波成像清晰并顯示腎長軸觀時，取腎最大截面同時固定探頭的方向和位置，啟動照影程序。于患者肘靜脈團注注入1 ml造影劑微泡混懸液(同時啟動圖像采集程序，自動序列采集圖像)，5 ml生理鹽水隨即推入，實時觀察腎實質3 min內的回聲變化。每例患者均進行左右兩側腎造影，間隔時間≥15 min。兩組患者行CEUS檢查時均采用相同的儀器和條件，檢查結束后，采用統一的醫學數字成像及通信(digital imaging and communication of medicine，DICOM)格式記錄各時間點數據。利用超聲工作站繪制CEUS灌注曲線，關注記錄受試者工作特征(receiver operating characteristics，ROC)曲線，并計算ROC曲線下面積(area under curve，AUC)、峰值強度(peak intensity，PI)、達峰時間(time to peak，TTP)、曲線下降支斜率(slope rate or descending curve，α)和曲線上升支斜率(slope rate or ascending curve，A)。

1.6 隨訪指標

患者出院后于門診每月隨訪，隨訪總時間為24個月，隨訪的終點是發生DN進展，DN的進展診斷標準是腎小球濾過率(GFR)2年內下降30%[8]。

1.7 統計學方法

利用SPSS20.0對相關數據進行統計學分析，符合正態分布的計量資料用均數±標準差(±s)表示，采用配對t檢驗；計數資料用(%)表示，采用x2檢驗；利用Logistic回歸分析2型糖尿病患者糖尿病腎病的危險因素；利用ROC評價預測效能，并繪制ROC曲線圖，以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者相關生化指標對比

比較兩組患者的FBG、HbA1c、2h-PG、HDL-C、BUN、Scr和β-2微球蛋白，其差異無統計學意義(t=0.419，t=0.375，t=0.163，t=0.466，t=0.267，t=0.089，t=1.292，t=0.083；P＞0.05)；進展組患者的LDL-C明顯高于對照組，差異有統計學意義(t=3.725，P＜0.05)，見表1。

2.2 兩組患者CUES檢查參數比較

兩組患者的腎皮質灌注曲線皆為含上升支、峰值和下降支的非對稱性的單峰曲線，其中對照組的曲線為上升支陡直，到達峰值強度速度快，隨后緩慢下降至基礎水平；與對照組比較，進展組上升支明顯緩慢且圓鈍，峰值較低，達峰時間較長，隨后緩慢下降至基礎水平。進展組的AUC、TTP及A明顯高于對照組，差異有統計學意義(t=8.437，t=5.586，t=5.331；P＜0.05)，PI明顯低于對照組，差異有統計學意義(t=4.702，P＜0.05)；兩組患者的α差異無統計學意義，見表2和圖1。

表1 兩組患者相關生化指標對比(±s)

表1 兩組患者相關生化指標對比(±s)

注：表中FBG為空腹血糖；HbA1c為糖化血紅蛋白；2h-PG為餐后2 h血糖；HDL-C為高密度脂蛋白膽固醇；BUN為血尿素氮；Scr為血肌酐

圖1 兩組TIC曲線比較

表2 兩組患者CUES檢查各項指標比較(±s)

表2 兩組患者CUES檢查各項指標比較(±s)

注：表中AUC為ROC曲線下面積；PI為峰值強度；TTP為達峰時間；α為曲線下降支斜率；A為曲線上升支斜率

2.3 糖尿病患者糖尿病腎病發生的Logistic回歸分析

Logistic回歸分析結果顯示，收縮壓、LDL-C、AUC、TTP和A是DN進展的獨立危險因素(OR=1.065，OR=7.239，OR=1.016，OR=1.168，OR=3.540；P＜0.05)；而PI是DN進展的獨立性保護因素(OR=0.725，P＜0.05)，見表3。

2.4 各項指標預測DN進展的ROC曲線

CEUS-AUC預測DN患者疾病進展的AUC明顯高于其他指標，差異均有統計學意義(Z=3.118，Z=4.772，Z=2.829，Z=4.959，Z=3.465；P＜0.05)，CEUS-AUC的最佳截點AUC＞1254.55，此時其靈敏度為87.50%，特異度為89.52%，見表4和圖2。

表3 糖尿病患者糖尿病腎病發生的Logistic回歸分析

表4 各項指標預測DN進展的AUC

圖2 各項指標預測DN進展的ROC曲線圖

3 討論

DN是糖尿病最為常見和嚴重的并發癥之一，由于DM患者的病程一般較長，且腎功能的損害起病也較為隱匿，早期預測DN的疾病進展較為困難。在DN的病變初期，腎小球基底膜增厚的同時伴有小動脈玻璃樣變性或腎小球彌漫性或結節性變化，可導致腎血管的阻力增高、血流量減少和相應的血流動力學變化[9]。CEUS是近年來興起的新型超聲造影技術，其打破經肘靜脈注射造影劑的傳統觀念，經非血管腔隙注射造影劑使目標區域顯影，具有創傷小、精確、無輻射、實施動態等優勢，已逐漸被臨床所認可和接受[10-11]。鑒于其在其他微血管病變疾病的成功應用和DN的病理特征，本研究預初步探討該項檢查在DN進展中的預測價值。

本研究中，收縮壓和LDL-C為DN進展的獨立性危險因素。一項來自于國外的研究報告提示相對于按常規標準控制血壓的患者，更為嚴格的血壓控制可降低DM患者發生微血管病變的風險[12]；且相對于舒張壓和脈壓，舒張壓更容易損傷患者腎功能，考慮為DN患者年齡偏高，收縮壓會隨年齡的增長而上升，舒張壓則在60歲以后緩慢下降[13]。LDL-C在血管中可被氧化為氧化修飾型低密度脂蛋白，可增加DN患者心血管事件的風險；美國國家膽固醇教育計劃成人治療組第三次指南(APT Ⅲ)2004年臨床指南推薦對于高風險的患者，其LDL-C應控制在100 mg/dl以下[14]。

CEUS檢測克服傳統檢測如能量多普勒、彩色多普勒等檢測手段的局促性，為預測DN的疾病進展開拓了實時定量分析的新方向。本研究中，CEUS檢測的多項參數與DN的進展密切相關，其中AUC、TTP及A是DN進展的獨立危險因素；PI是DN進展的獨立性保護因素。在DN的早期，雖然患者腎臟內小血管的阻力已增高，但腎小球濾過膜屏障仍未受損，故相對于對照組，進入腎皮質中的造影劑微泡隨著腎血管中單位時間內的血流速度的減慢，其灌注速度和清除速度都較為緩慢，其達到峰值的時間對于對照組相對較長，AUC、TTP及A較對照組明顯增大[15]。Yang等[16]研究提示，峰值強度PI與曲線的平均血容量呈正比，PI可以初步反應組織中的血流量，而微泡濃度與血流量呈直接關系，由于DN患者血流動力學的改變和造影劑的速度減慢，其峰值明顯降低，與本研究結果一致。

ROC曲線是評價指標診斷效能的最為常見的統計學工具之一，本研究發現，相對于其他指標，CEUS-AUC預測DN患者疾病進展的AUC明顯增高，CEUS-AUC的最佳截點AUC＞1254.55，此時其靈敏度為87.50%，特異度為89.52%，與Wilkens等[17]研究結果一致。此外，Wang等[18]研究發現，AUC是CEUS所有定量參數中最有價值的參數，其與曲線的平均血流量成正比，與患者血管的血流量呈線性關系；Cao等[19]分析了CEUS在慢性腎病急性腎損傷患者的早期預測價值，認為CEUS-AUC參數具有良好的預測效能。

4 結論

CEUS作為一種全新的成像技術，可較為靈敏地反應腎臟血流灌注的動力學改變和特點，其定量分析能夠簡便、微創、敏感和精確地預測DN患者的疾病進展，而本研究分析多個DN疾病指標發現，CEUS的AUC＞1245.55為預測糖尿病腎病進展的最佳截點。