刘红勇 叶玉球 李敏佳 张运强 廖志波

(中山大学附属第三医院粤东医院肾内科 广东 梅州 514700）

引言

中国慢性肾脏病（chronic kidney disease, CKD）患病人数达到1.2亿1。早期诊断和治疗CKD，可以减少死亡率。肾小球滤过率(glomerular filtration rate，GFR)是最重要的评价肾脏滤过功能的指标。通过测定被肾小球滤过的标记物，可以间接得到GFR。目前常用预测GFR方程根据相应变量参数估算GFR。几十年来，人们一直致力于开发准确可靠的GFR方程2。在本综述文章中，我们分析在临床上应用较为广泛的GFR方程和分析其特点。

一、以肌酐为基础的GFR近似值

肌酐是人体含氮的有肌酸的代谢产物，可以被肾小球滤过，不能被肾小管重吸收，但可以由肾小管分泌。肾脏代偿能力巨大，当GFR下降超过50ml/min时，血肌酐才开始升高。血肌酐作为监测肾脏滤过功能的敏感度较低，但血清肌酐化验便捷，仍是反映GFR的重要标志物。

（一）肌酐清除率CCr

从肌酸酐确定GFR的一种方法是收集24h尿液，以确定在给定时间间隔内从血液中得来肌酸酐的量。计算CCR需要化验血肌酐及尿肌酐的浓度，统计24h尿量，根据以下公式计算Ccr=UcrV/Pcr(U为尿肌酐的浓度，V为24h尿量，P为血清肌酐的浓度)。由于肾小管可以分泌肌酐，所以Ccr比GFR偏高。

（二）Cockcroft-Gaut方程

1976年，Cockcroft研究参照24hCcr的结果，开发出GFR预测方程，得出的GFR与24hCcr相关系数达到0.83。因其准确性高而得到广泛的推广。但有以下不足：未针对体表面积进行调整；未采用标准化测定法测定血肌酐；对早期肾功能损害患者无效。美国肾脏病饮食改良(The modification of diet in renal disease，MDRD)在开发此方程时已发现，此方程得出的数值比实际的GFR偏高16%。

（三）MDRD 方程

1999年，美国肾脏病饮食调整工作组，用碘酞酸盐的肾脏清除率作为GFR参考标准，开发了相应的MDRD预测方程。2001年美国肾脏疾病及透析的临床实践和全球改善肾脏病预后委员会(KDIGO)建议，可使用此方程来评估西方人群的GFR。2006年，中国的eGFR课题协作组，重新改进并简化了MDRD方程，提高了方程的准确性，更适合我国人群3。

（四） CKD-EPI方程

在GFR正常或接近正常的人群中，Cockcroft-Gault方程以及MDRD方程的准确性均较低。2009年5月，慢性肾病流行病学合作研究组（CKD-EPI）开发了一种估算GFR的方程。与MDRD研究方程的结果对比，发现在CKD3～5期的患者中，即GFR＜60（mL/min/1.73m2），两者准确性相同，其中GFR较高者准确性更高；通过与改良的MDRD方程对比，发现CKD-EPI方程更准确，偏差度更小，相关的结果在GFR超过60(ml/min·1.73m2)的人群中更为明显。由此估计CKD-EPI方程的应用范围可能更加广泛4。

二、以胱抑素为基础的GFR近似值

胱抑素C产生恒定，可被肾小球滤过，被近曲小管重吸收，影响因素少，且胱抑素C在肾损害早期就升高，此时GFR为70～90(ml/min·1.73m2)，对检测早期肾脏功能的损害更为敏感。多项研究通过胱抑素C与Cockcroft-Gaut方程、MDRD方程比较后，结果证实证实胱抑素C清除率的准确度更高5。血清胱抑素C浓度或许与GFR关联性更强6。

三、以组合胱抑素和肌酐为基础的GFR近似值

把血清肌酐和胱抑素C组合开发的GFR方程似乎更精确7。组合方程同时检验了肌酐和胱抑素C的血清浓度和测量GFR金标准8。继而分别与基于CKD-EPI肌酸酐、胱抑素C的方程作对比，结果表明，该组合方程估算的GFR值在真实GFR的77%的患者中20%范围内，显著高于单独基于肌酐或单独基于胱抑素C方程式的67%的患者。对比单独使用肌酐或胱抑素开发的方程，组合方程提高了准确度9。

四、其他GFR方程

除上述公式以外，目前临床上还存在其他eGFR计算方程，如Mawer方程、Jelliffe方程、Gates方程、Bjorns-son方程、Salazr-Corcoran公式等。我国学者曾经报道10，在中国人群中，相对于其他5个eGFR公式，Cockcroft-Gault适用性更强，所以在国内临床使用范围更广。

五、血清肌酸酐水平校准及IDMS标准化工作的重要性

CKD-EPI方程被是基于校准过的IDMS血清肌酐值而开发的。基于肌酐开发GFR方程中，由于测定血清肌酐的方法的差异很大，因此会导致测定肌酐值被过高。特别指出，2009年年底之前，美国国内有两种形式的MDRD方程可用，这取决于是否可以使用被IDMS校准的测定法来测出肌酐。

六、GFR方程开发的进展

目前国际上普遍采用的估算肾小球GFR的预测方程，是基于血清肌酐以及性别、年龄和种族的参数开发的。血清胱抑素C作为GFR备选标志物的参数，加入预测模型能进一步提升预测效能的精确度。血清GFR标志物除了受GFR影响外，还受其他因素（统称为非GFR决定物）影响10。GFR预测方程的偏差和低精确性归因于这些非GFR决定物并没有完全纳入在GFR预测方程中9。在测定某些特定人群（如黑人、非洲裔、亚裔、肾移植术后患者等）的GFR的时候偏差较大11，

国内学者在开发GFR方程的工作中，发现了不同的GFR预测代谢物组合、利用不同类型的预测模型，在非线性和线性拟合方面预测GFR各有优势。并且运用了机器学习中强化学习和集成学习的思想，进一步优化GFR方程的预测效能。

结语

综上所述，目前关于CKD患者肾小球滤过率的影响因素和最优模型并未有定论，各种GFR预测方程均存在一定的局限性，该领域仍需继续探索。评估肾脏病需要准确评估肾小球滤过率，并且要在一定时间内动态地监测GFR，我们可以结合患者的各项指标，灵活地选用最恰当的方法。