单中心研究：基于XGBoost的多组学预测模型在脓毒症相关性急性肾损伤（SA-AKI）中的应用，以及该模型对胰腺癌重症监护病房（ICU）患者个性化免疫疗法疗效的评估

《Shock》：A Single-Center Study: XGBoost-Based Multi-Omics Prediction Model for Sepsis-Associated Acute Kidney Injury (SA-AKI) and Personalized Immune Therapy Efficacy in Pancreatic Cancer ICU Patients

本研究开发并验证了一种基于XGBoost的多组学模型，用于预测胰腺癌ICU患者中脓毒症相关急性肾损伤（SA-AKI），通过整合临床数据、实验室指标及NK细胞/TCR测序，实现高精度预测（AUC=0.959），并指导分层免疫治疗（NK细胞输注±TCR-T疗法），显著改善中高危患者生存率。

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摘要 通俗语言总结

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背景：

败血症相关性急性肾损伤（SA-AKI）是入住重症监护病房（ICU）的胰腺癌患者中一种高发且致命的并发症，其病理生理机制复杂，涉及肿瘤诱导的炎症和免疫功能障碍。传统的预测模型对该人群的特异性较差，针对性的治疗策略也较为有限。未来的多中心前瞻性研究将进一步验证该模型，并提高其在不同患者群体中的普适性。

方法：

我们进行了一项单中心混合回顾性-前瞻性队列研究，纳入了2020年1月至2024年12月期间的523名胰腺癌ICU患者（366名为回顾性样本，157名为前瞻性样本）。研究整合了临床数据、实验室指标、自然杀伤（NK）细胞活性、T细胞受体（TCR）测序以及NK细胞单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据。使用XGBoost算法构建了SA-AKI预测模型，并通过接收者操作特征曲线下面积（AUC）、精确度-召回率曲线（AUPRC）、校准曲线、决策曲线分析（DCA）和Brierscore等指标评估了模型的性能。SHAP（Shapley Additive Explanations）分析确定了关键生物标志物。根据风险分层（低/中/高风险）实施个性化免疫治疗（NK细胞输注±TCR-T疗法）。主要终点包括28天ICU出院率、90天死亡率和总生存期（OS）；次要终点包括生物标志物的动态变化和治疗反应。

结果：

XGBoost模型在训练队列中的AUC为0.959（95% CI：0.938–0.979），AUPRC为0.946，在内部验证中的表现也一致（AUC=0.923，AUPRC=0.905）。关键预测生物标志物包括APACHE II评分（平均绝对SHAP值=0.606）、TCR克隆性（0.504）、NK细胞活性（0.425）、NK细胞中的IFN-γ表达（0.398）和CRP（0.161）。风险分层显示，不同风险亚组在反应率（82.1% vs 52.4% vs 34.2%）、28天ICU出院率（85.9% vs 69.5% vs 41.6%）和90天死亡率（25.9% vs 47.4% vs 71.2%）方面存在显著差异（所有p<0.001）。个性化免疫治疗显著改善了中/高风险患者的总生存期（中位OS：172/98天 vs 对照组115/65天，p<0.001）。动态监测显示，治疗后的反应者中NK细胞活性（增加39%）和TCR克隆性（增加25%）显著升高（p<0.001）。NK细胞scRNA-seq检测出了功能性（IFN-γ+GZMB+）、耗竭型（PD-1+）和幼稚型亚群，反应者中功能性NK细胞的比例更高（36.0% vs 13.9%，p<0.001）。

结论：

基于XGBoost的多组学模型能够准确预测胰腺癌ICU患者的SA-AKI并实现风险分层。基于风险分层的个性化免疫治疗可改善临床结局，动态监测NK细胞活性/TCR克隆性可作为治疗效果的替代指标。本研究为这一高风险单中心人群的SA-AKI管理提供了新的临床决策路径。

通俗语言总结：本研究开发并测试了一个基于XGBoost的多组学模型，用于预测523名胰腺癌ICU患者的败血症相关性急性肾损伤（SA-AKI）。该模型结合了临床数据、实验室指标、NK细胞活性、T细胞受体（TCR）测序和NK细胞单细胞RNA测序（scRNA-seq），显示出较高的预测准确性（训练AUC=0.959，验证AUC=0.923）。关键预测因素包括APACHE II评分、TCR克隆性、NK细胞活性、NK细胞中的干扰素-γ（IFN-γ）表达和C反应蛋白（CRP）。根据风险分层（低/中/高）实施个性化免疫治疗（NK细胞输注±TCR-T疗法）。接受个性化免疫治疗的中高风险患者的总生存期中位数比对照组更长，不同风险组在治疗反应、28天ICU出院率和90天死亡率方面存在明显差异。动态监测NK细胞活性和TCR克隆性有助于评估治疗效果，为这一人群的SA-AKI管理提供了新的决策依据。

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