Rolul biomarkerilor de stres al rinichilor urinari pentru recunoașterea precoce a leziunii renale acute subclinice la pacienții cu COVID-19 grav bolnavi

Rezumat:O proporție mare de pacienți grav bolnavi cu COVID-19 se dezvoltăleziuni renale acute(AKI) și mor. Recunoașterea precoce a AKI subclinice ar putea contribui laPrevenirea AKI. Prin urmare, acest studiu a avut ca scop explorarea roluluibiomarkeri urinari NGALși [TIMP{{0}}] × [IGFBP7] pentru detectarea precoce a AKI în această populație. Acest studiu de cohortă prospectiv, longitudinal, a inclus pacienți cu COVID-19 în stare critică fără AKI la intrarea în studiu. Au fost colectate probe de urină la internarea în zonele de îngrijire critică pentru determinarea concentrațiilor de NGAL și [TIMP-2] × [IGFBP7]. Au fost înregistrate informațiile demografice, comorbiditățile și datele clinice și de laborator. Rezultatele studiului au fost dezvoltarea AKI și mortalitatea în timpul spitalizării. Dintre cele 51 de persoane care au fost studiate, 25 au dezvoltat AKI în timpul spitalizării (49%). Dintre aceștia, 12 au avut AKI persistentă (23,5%). Factorii de risc pentru AKI au fost sexul masculin (HR=7,57, IC 95%: 1,28–44,8; p=0.{026) și [TIMP{-2] × [IGFBP7] Mai mare sau egal cu 0,2 (ng/mL)2/1000 (HR=7,23, 95% CI: 0,99–52,4; p=0,050). Mortalitatea în timpul spitalizării a fost semnificativ mai mare în grupul cu AKI decât în ​​grupul fără AKI (p=0,004). AKI persistentă a fost un factor de risc pentru mortalitate (HR=7,42, 95% CI: 1,04–53,04; p=0,046). AKI a fost frecventă la pacienții cu COVID-19 în stare critică. Combinația [TIMP-2] × [IGFBP7] împreună cu informațiile clinice, a fost utilă pentru identificarea AKI subclinice la pacienții cu COVID-19 în stare critică. Rolul biomarkerilor suplimentari și combinațiile lor posibile pentru detectarea AKI la pacienții cu COVID-19 în stare critică rămâne de explorat în studii clinice mari.

Cuvinte cheie: leziuni renale acute; COVID-19;lipocalină asociată gelatinazei neutrofile; inhibitor tisular al metaloproteinazelor-2; proteina 7 care leagă factorul de creștere asemănător insulinei; biomarkeri ai stresului renal urinar

CÂT TIMP TREBUIE PENTRU CISTANCHEA?

1. Introducere

Spectrul clinic rezultat în urma infecției cu cele severesindromul respirator acut coronavirus 2(SARS-CoV-2), variază de la un răspuns asimptomatic sau dezvoltarea unei infecții ușoare ale tractului respirator superior laboală critică cu coronavirus 2019(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 >50% dintre pacienți din secția de terapie intensivă (UTI) [2]. În mod tradițional, diagnosticul AKI se bazează pe modificări ale funcției renale, cum ar fi creșterea creatininei serice (sCr), care este o metodă cu sensibilitate scăzută, deoarece aproape 50% din rata de filtrare glomerulară (GFR) trebuie să fie pierdută înainte ca o modificare a sCr să fie detectabilă; și scăderea producției de urină, care este lipsită de specificitate deoarece poate fi declanșată de hipovolemie, fără afectare directă a rinichiului [3]. Recunoașterea AKI este întârziată în mod inacceptabil până la 43% dintre pacienții spitalizați [4], ceea ce duce la o pierdere a ferestrelor terapeutice. Creșterea biomarkerilor urinari ai stresului renal în absența modificărilor sCr și a producției de urină a fost considerată AKI subclinic, un termen pentru identificarea acelor pacienți cu risc crescut de AKI [5]. Este posibil ca acești pacienți să fie cei care ar beneficia de utilizarea biomarkerilor și a intervențiilor timpurii. În acest context, inhibitorul tisular al metaloproteinazelor-2 (TIMP-2) și proteina de legare a factorului de creștere asemănător insulinei 7 (IGFBP7) au fost identificate ca posibili biomarkeri AKI, având în vedere că ambii sunt eliberați după ischemie. sau procese inflamatorii la nivelul rinichilor, ducând la oprirea ciclului celular G1 pentru o perioadă scurtă [6–8]. Un alt biomarker al AKI precoce este lipocalina asociată cu gelatinaza neutrofilă urinară (NGAL), deoarece concentrația intrarenală a acestei proteine ​​este brusc reglată la scurt timp după leziunea renală ischemică sau nefrotoxică [9]. Având în vedere necesitatea identificării semnelor precoce de implicare a rinichilor, acest studiu a avut ca scop explorarea rolului biomarkerilor urinari NGAL, TIMP-2 și IGFBP7 pentru detectarea precoce a AKI la pacienții critici cu COVID{{21} }}.

2. Metode

2.1. Studiază Populația

Acest studiu de cohortă prospectiv, longitudinal, a fost realizat la Institutul Național de Boli Respiratorii (INER), cea mai mare instituție de nivel trei desemnată de guvernul mexican pentru îngrijirea COVID-19. Consiliul de examinare instituțional a aprobat studiul (Aprobarea nr. C26-20) și a fost obținut consimțământul informat scris de la toți participanții. Am inclus persoane care au fost internate la UTI cu diagnosticul de pneumonie severă cauzată de SARS-CoV-2, care aveau vârsta de 18 ani sau mai mult; fără AKI atunci când a fost recoltată o probă de urină; și fără antecedente de boală renală cronică (CKD), așa cum este indicat de interogarea pacienților cu privire la istoricul medical de CKD și de o rată estimată de filtrare glomerulară (eGFR) care a fost mai mare de 60 mL/min/1,73 m2 folosind ecuația CKD-EPI [10] ]. Pneumonia severă SARS-CoV-2 a fost definită prin date clinice de detresă respiratorie, opacități alveolare bilaterale în 2 sau mai mulți lobi, un raport dintre presiunea parțială a oxigenului arterial/fracția de oxigen inspirată (PaO2/FiO2) < 300 mm Hg și un rezultat pozitiv pentru testul SARS-CoV-2-transcripție inversă-reacție în lanț a polimerazei (rRT-PCR) în timp real într-un tampon nazofaringian [11]. Rezultatul primar a fost dezvoltarea AKI în timpul spitalizării. Rezultatul secundar a fost mortalitatea în timpul spitalizării în grupul cu AKI și grupul fără AKI. Variabilele înregistrate au inclus variabile demografice și antropometrice, simptome, comorbidități, tratamente, variabile de îngrijire critică, chimia sângelui, hemoleucograma, datele de începere și de terminare a ventilației mecanice invazive (IMV), zile de spitalizare, setări inițiale mecanic-ventilatoare, utilizarea de vasoactive. medicamente și rezultate. Femeile însărcinate nu au fost incluse în studiu. Pacienții cu dosare clinice incomplete au fost excluși.

2.2. Definiția Acute Kidney Injury

Stadializarea AKI sa bazat pe nivelurile creatininei serice (sCr). Criteriul de urină nu a fost utilizat pentru diagnosticarea AKI, deoarece înregistrările de îngrijire nu erau la îndemână în zonele COVID{{{0}}. Nivelul inițial sCr a fost valoarea minimă a pacientului internat în primele 7 zile de internare [12]. Diagnosticul AKI sa bazat pe criteriile KDIGO (Kidney Disease Improving Global Outcomes) [13]. Stadiul 1 AKI a corespuns unei creșteri a sCr mai mare sau egală cu 0,3 mg/dL în 48 de ore sau unei creșteri a sCr de 1,5 până la 1,9 ori valoarea inițială în ultimele 7 zile; Stadiul 2 AKI a corespuns unei creșteri a sCr de 2,0–2,9 ori valoarea inițială; iar stadiul 3 de AKI a corespuns unei creșteri a sCr mai mare sau egală cu de 3 ori valoarea inițială sau inițierii terapiei de substituție renală. AKI persistentă a fost definită prin continuarea AKI în funcție de creatinina serică sau de criteriile de producție urinară (așa cum sunt definite de KDIGO) peste 48 de ore de la debutul AKI. AKI tranzitorie a fost definită prin inversarea completă a AKI prin criteriile KDIGO în 48 de ore de la debutul AKI [14].

2.3. Determinări de biomarkeri

Probele de urină au fost recoltate la internarea în zonele de îngrijire critică (ziua 1). Urina a fost înghețată la -80 ◦ C în primele 30 de minute după recoltarea probei. Concentrațiile urinare de TIMP-2 și IGFBP7 au fost determinate folosind kituri ELISA disponibile comercial (Human TIMP-2 Quantikine ELISA Kit, R&D, Minneapolis, Minnesota; Human IGFBP7 ELISA Kit, Abcam, Cambridge, UK) după manual instrucțiuni. Plăcile ELISA au fost citite la OD de 450 și calculele au fost făcute conform semnalului dat de curba standard a fiecărui kit. Determinările NGAL au fost efectuate folosind kitul NGAL (Abbott, Chicago, IL, SUA) conform instrucțiunilor manuale și utilizând Analizorul Abbott™ ARCHITECT™.

2.4. Analize statistice

Am efectuat statistici descriptive, inclusiv medii și abateri standard pentru variabilele continue distribuite normal, mediile și intervalele intercuartile pentru distribuțiile neparametrice și proporțiile pentru variabilele categoriale. Comparațiile dintre indivizii care au dezvoltat AKI în timpul spitalizării față de cei fără AKI au fost făcute folosind un test chi-pătrat pentru variabilele categorice și Mann-Whitney U pentru variabilele continue.

Pentru fiecare biomarker, a fost calculată aria de sub curba caracteristicilor de funcționare a receptorului (AUC) cu intervale de încredere de 95%, precum și sensibilitatea, specificitatea, valoarea predictivă pozitivă (PPV), valoarea predictivă negativă (NPV) și acuratețea la 3. diferite valori limită folosind probe de urină care au fost colectate la internarea în spital. Am considerat că prevalența AKI la pacienții cu infecție SARS-CoV-2 din TI a fost de 40% [15]. Limitele pentru fiecare biomarker au fost selectate pe baza celei mai mari AUC, specificitate și acuratețe pentru predicția AKI. Au fost de asemenea explorate combinații ale biomarkerilor de top. Atunci când combinațiile nu au avut o valoare adăugată semnificativă, au fost preferați biomarkerii individuali. Pentru toate analizele, valorile p pe două fețe mai mici sau egale cu 0,05 au fost considerate semnificative statistic. Biomarkerii și valorile limită selectate au fost utilizați în analizele de supraviețuire Kaplan-Meier pentru timpul până la AKI.

Analiza de regresie logistică a fost utilizată pentru a identifica asocierea dintrecovariabile relevante cu AKI și mortalitate. Am obținut estimări stratificate în funcție de vârstă, considerând populația vulnerabilă de 60 de ani și mai mult. Variabilele au fost introduse în modele când a fost nivelul alfa al factorului de risc<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.