Показатели субпопуляционного состава лимфоцитов для прогноза дисфункции почечного аллотрансплантата

Введение. Одной из основных проблем в трансплантологии является выявление простых, надежных и неинвазивных маркеров, которые позволят прогнозировать неблагоприятные иммунные реакции и своевременно адаптировать иммуносупрессивную терапию у реципиентов донорских органов.
Цель исследования. Установить иммунологические критерии прогноза дисфункции почечного трансплантата.
Материал и методы. Обследованы 197 реципиентов почечного трансплантата. Всем проводили иммунологическое обследование с определением более 40 субпопуляций лейкоцитов. Функцию почечного трансплантата оценивали на 7-е сутки с разделением пациентов на две группы: с первичной функцией и дисфункцией трансплантата. Для прогнозирования дисфункции почечного трансплантата была использована простая и множественная логистическая регрессия. Предварительный статистический анализ проводился методами непараметрической статистики.
Результаты и обсуждение. Создана система балльной оценки прогнозирования функции почечного трансплантата. При значении CD19⁺IgD⁺CD27- не более 72,7% начисляют 1 балл, а при значении более 72,7%, – 0 баллов. При значении CD3⁺CD8⁺CD69⁺ меньше 9,7% начисляют 1 балл, при уровне CD3⁺CD8⁺CD69⁺ не более 9,7% – 0 баллов. Итоговый показатель определяют суммированием балльных оценок. При итоговом показателе, равном нулю, прогнозируют первичную функцию трансплантата, а при его значении не менее единицы – дисфункцию трансплантата. Чувствительность системы равна 91,9%, специфичность – 100%, точность – 94,9%, прогностическая ценность положительного результата теста – 1, а прогностическая ценность отрицательного результата теста – 0,877.
Выводы. 1. Для прогноза дисфункции почечного трансплантата можно использовать показатели CD19⁺IgD⁺CD27- и CD3⁺CD8⁺CD69⁺. 2. При значениях CD19⁺IgD⁺CD27-, не превышающих 72,7%, и CD3⁺CD8⁺CD69⁺ более 9,7% прогнозируется развитие дисфункции почечного трансплантата.

1. Калачик О.В. Донорзависимые факторы риска развития ранней дисфункции аллографта при трупной трансплантации почки. Медицинские новости. 2018;(4):37–41. Kalachik OV. Donor related early allograft dysfunction risk factors in cadaveric kidney transplantation. Meditsinskie novosti. 2018;(4):37–41. (In Russ.).

2. Redfield RR, Scalea JR, Zens TJ, Muth B, Kaufman DB, Djamali A, et al. Predictors and outcomes of delayed graft function after living-donor kidney transplantation. Transpl Int. 2016;29(1):81– 87. PMID: 26432507 https://doi.org/10.1111/tri.12696

3. Nashan B, Abbud-Filho M, Citterio F. Prediction, prevention, and management of delayed graft function: where are we now? Clin Transplant. 2016;30(10):1198– 1208. PMID: 27543840 https://doi.org/10.1111/ctr.12832

4. Siedlecki A, Irish W, Brennan DC. Delayed graft function in the kidney transplant. Am J Transplant. 2011;11(11):2279–2296. PMID: 21929642 https://doi.org/10.1111/j.1600-6143.2011.03754.x

5. Jeldres C, Cardinal H, Duclos A, Shariat SF, Suardi N, Capitanio U, et al. Prediction of delayed graft function after renal transplantation. Can Urol Assoc J. 2009;3(5):377–382. PMID: 19829730 https://doi.org/10.5489/cuaj.1147

6. Irish WD, Ilsley JN, Schnitzler MA, Feng S, Brennan DC. A risk prediction model for delayed graft function in the current era of deceased donor renal transplantation. Am J Transplant. 2010;10(10):2279–2286. PMID: 20883559 https://doi.org/10.1111/j.1600-6143.2010.03179.x

7. Bae S, Garonzik Wang JM, Massie AB, Jackson KR, McAdams-DeMarco MA, Brennan DC, et al. Early steroid withdrawal in deceased-donor kidney transplant recipients with delayed graft function. J Am Soc Nephrol. 2020;31(1):175–185. PMID: 31852720 https://doi.org/10.1681/ASN.2019040416

8. Dias AC Filho, Alves JR, da Cruz PRC, Santana VBBM, Riccetto CLZ. Predicting urine output after kidney transplantation: development and internal validation of a nomogram for clinical use. Int Braz J Urol. 2019;45(3):588–604. PMID: 30912888 https://doi.org/10.1590/S1677-5538.IBJU.2018.0701

9. Cantaluppi V, Dellepiane S, Tamagnone M, Medica D, Figliolini F, Messina M, et al. Neutrophil gelatinase associated lipocalin is an early and accurate biomarker of graft function and tissue regeneration in kidney transplantation from extended criteria donors. PLoS One. 2015;10(6):e0129279. PMID: 26125566 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0129279

10. Peng B, Ming Y, Yang C. Regulatory B cells: the cutting edge of immune tolerance in kidney transplantation. Cell Death Dis. 2018;9(2):109. PMID: 29371592 https://doi.org/10.1038/s41419-017-0152-y

11. Newell KA, Asare A, Kirk AD, Gisler TD, Bourcier K, Suthanthiran M, et al. Identification of a B cell signature associated with renal transplant tolerance in humans. J Clin Invest. 2010;120(6):1836–1847. PMID: 20501946 https://doi.org/10.1172/JCI39933

12. Sagoo P, Perucha E, Sawitzki B, Tomiuk S, Stephens DA, Miqueu P, et al. Development of a cross-platform biomarker signature to detect renal transplant tolerance in humans. J Clin Invest. 2010;120(6):1848–1861. PMID: 20501943 https://doi.org/10.1172/JCI39922

13. Posselt AM, Vincenti F, Bedolli M, Lantz M, Roberts JP, Hirose R. CD69 expression on peripheral CD8 T cells correlates with acute rejection in renal transplant recipients. Transplantation. 2003;76(1):190–195. PMID: 12865808 https://doi.org/10.1097/01.TP.0000073614.29680.A8