慢性腎病（CKD）是一種全球性的健康挑戰，但作為診斷和預后金標準的有創(chuàng )腎臟活檢在臨床上常常受到限制。
2025 年 7 月 29 日，中山大學(xué)中山眼科中心林浩添/林鐸儒團隊與中山大學(xué)附屬第一醫院陳崴團隊合作，在 Nature 子刊 Nature Communications 上發(fā)表了題為：A noninvasive model for chronic kidney disease screening and common pathological type identification from retinal images 的研究論文。
該研究開(kāi)發(fā)了一種利用視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行非侵入性腎臟活檢預測的腎臟智能診斷系統（KIDS），在一項多中心、多民族的驗證中，KIDS 在慢性腎臟病篩查中實(shí)現了 0.839-0.993 的受試者工作特征曲線(xiàn)下面積（AUC），并能準確識別出五種最常見(jiàn)的病理類(lèi)型（AUC=0.790-0.932），其準確率比腎病專(zhuān)家高出 26.98%。此外，KIDS 還能根據病理分類(lèi)預測疾病的進(jìn)展情況。這種無(wú)創(chuàng )模型有可能改善慢性腎病的臨床管理，尤其是對于那些不適合做活檢的患者而言。
慢性腎病（CKD）是一個(gè)重大的全球公共衛生問(wèn)題，影響著(zhù)約 8.5 億人，到終末期時(shí)會(huì )危及生命。作為慢性腎?。–KD）病理診斷和預后的金標準，腎臟活檢為患者和醫生都帶來(lái)了顯著(zhù)益處，它能增進(jìn)對疾病狀態(tài)的理解，并表明活動(dòng)性和慢性病變的程度，使醫生能夠制定有針對性的治療計劃，以保護腎功能，降低腎衰竭和死亡的發(fā)生率。
然而，腎臟活檢常常受到高風(fēng)險解剖特征、高死亡率的全身性疾病以及欠發(fā)達地區缺乏活檢技術(shù)和腎病服務(wù)的限制。經(jīng)皮腎臟活檢術(shù)后最常見(jiàn)的并發(fā)癥是出血，11% 的病例會(huì )出現血腫，1.6% 的病例需要輸血。此外，在低收入地區，腎病專(zhuān)家極度短缺，與其他地區相比，腎臟護理的可獲得性和可及性存在顯著(zhù)差距和差異。當患者無(wú)法進(jìn)行腎活檢或無(wú)法獲得病理診斷時(shí)，治療方案總是依賴(lài)于腎病專(zhuān)家的主觀(guān)判斷，且預后難以確定。
醫學(xué)影像學(xué)，通過(guò)無(wú)創(chuàng )觀(guān)察腎臟結構異常情況，已成為慢性腎臟病診斷的重要手段。人工智能（AI）輔助的醫學(xué)影像分析已得到廣泛研究，它能夠幫助醫生識別肉眼難以察覺(jué)的影像特征，為慢性腎?。–KD）的早期發(fā)現、病理及預后評估提供有價(jià)值的信息。盡管已經(jīng)在 AI 輔助的慢性腎病相關(guān)檢測的醫學(xué)圖像分析方面取得了積極進(jìn)展，但用于預測腎臟活檢的非侵入性模型，目前尚未實(shí)現。
在這項最新研究中，我們開(kāi)發(fā)了腎臟智能診斷系統（Kidney Intelligent Diagnosis System，KIDS），這是一種利用視網(wǎng)膜圖像或結合臨床數據對慢性腎?。–KD）進(jìn)行早期檢測、病理診斷和長(cháng)期預后預測的非侵入性模型。
研究團隊利用接受了腎臟活檢的慢性腎病患者的視網(wǎng)膜圖像，或者結合臨床數據對 KIDS 進(jìn)行了訓練，使 KIDS 能夠準確有效地預測 CKD 的病理類(lèi)型。KIDS 的通用性在來(lái)自中國南方、喀什以及索馬里的外部多中心和多民族數據集上得到了驗證。KIDS 在慢性腎臟病篩查中實(shí)現了 0.839-0.993 的受試者工作特征曲線(xiàn)下面積（AUC）。
此外，研究團隊在一個(gè)前瞻性數據集中，將 KIDS 的表現與 12 名腎病專(zhuān)家的病理診斷表現進(jìn)行了比較，KIDS 能夠準確識別出五種最常見(jiàn)的病理類(lèi)型（AUC=0.790-0.932），其準確率比腎病專(zhuān)家高出 26.98%。研究團隊證實(shí)，KIDS 具備了與侵入性腎臟活檢相當的診斷能力，此外，KIDS 還能夠根據 5 年預后和風(fēng)險對慢性腎病患者進(jìn)行分層。
總的來(lái)說(shuō)，該研究開(kāi)發(fā)了腎臟智能診斷系統（Kidney Intelligent Diagnosis System，KIDS），通過(guò)為慢性腎?。–KD）患者提供無(wú)創(chuàng )、客觀(guān)的病理和預后預測，這種無(wú)創(chuàng )模型有可能提高腎臟護理質(zhì)量，并降低終末期腎病的發(fā)病率，尤其是在欠發(fā)達地區。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41467-025-62273-0
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