这篇发表于 《Nature Communications》 的文章题为《慢性肾脏病与心源性猝死风险增加相关》，是一项基于 UK Biobank 和长沙队列的大规模前瞻性研究，系统探讨了慢性肾脏病（CKD）患者长期心源性猝死（SCD）的风险及其潜在生物标志物。研究团队来自中南大学第三湘雅医院临床研究中心。
研究背景与目的
● 背景：CKD 是全球重大公共卫生问题，是心血管疾病（CVD）的重要危险因素。超过 50% 的 CKD 患者会出现心血管并发症，但 CKD 患者长期 SCD 风险尚不明确。
● 目的：本研究通过多队列研究验证 CKD 与 SCD 的关联，分析不同 CKD 分期的风险差异，并探索与 SCD 风险相关的循环蛋白标志物。
研究方法与队列
研究基于三个独立队列：
1. 探索队列：英国生物样本库（UK Biobank），349,648 名参与者，中位随访 13.63 年。
2. 验证队列：中国长沙队列，129,279 名参与者，中位随访 8 年。
3. 蛋白验证队列：弗雷明汉后代研究（Framingham Offspring Cohort），用于验证候选蛋白。
CKD定义：
● 探索队列：基于 ICD-10 诊断代码、估算肾小球滤过率（eGFR）<60 mL/min/1.73 m² 或尿白蛋白/肌酐比（uACR）≥30 mg/g。
● 验证队列：仅基于 eGFR<60 mL/min/1.73 m²。
研究结果
基线数据
● 探索队列年龄较大，男性比例较低，但肥胖、饮酒、用药比例更高。
● 验证队列更年轻，男性比例高，糖尿病、高血压、CVD 患病率更高。
结果一：CKD 组 SCD 发生率显著高于非 CKD 组（两个队列均显著，P<0.001）
结果二：CKD与SCD风险显著相关
● 探索队列：CKD 患者 SCD 风险比（HR）在调整年龄、性别、种族后为 1.81（95% CI: 1.68–1.96），进一步调整多种混杂因素后为 2.08（95% CI: 1.22–1.45）。
● 验证队列：调整后 HR 为 1.87（95% CI: 1.05–3.33）。
结果三：CKD分期越高，SCD风险越大
结果四：发现 5 种与 SCD 风险相关的循环蛋白
通过蛋白质组学分析（UK Biobank数据）筛选出 38 个与 CKD 和 SCD 相关的蛋白，最终通过 LASSO 回归确定 5 个关键蛋白：
● NT-proBNP（HR=1.48, 95% CI: 1.23–1.77）
● ANGPT2（HR=2.25, 95% CI: 1.33–3.81）
● FGF23（HR=2.27, 95% CI: 1.39–3.71）
● DTNB（HR=2.64, 95% CI: 1.30–5.39）
● SEPTIN8（HR=5.90, 95% CI: 2.30–15.11）
在弗雷明汉队列中，NT-proBNP 和 FGF23 与 CVD 死亡风险显著相关（NT-proBNP的HR=1.87），支持其作为潜在生物标志物。
讨论
本研究发现早期和晚期 CKD 患者均需关注 SCD 预防，尤其是晚期患者和男性，建议对高危人群进行心电图、超声心动图等定期监测。另外发现了 NT-proBNP 和 FGF23 可能成为预测 CKD 患者 SCD 风险的生物标志物，为靶向治疗提供新思路。
这篇文章的图表并不复杂，但为什么能发在如此高分的期刊上，有两个优势不容忽视！
优势一：多中心队列
本文用到的 UK Biobank 数据库，这是全球最著名的大型生物样本库之一，数据详实、随访时间长，在顶级期刊中认可度极高。
另外用于验证的长沙队列。这是一个完全独立、来自中国人群的队列。UKB 以欧洲人群为主，其结果是否适用于其他族裔是审稿人非常关心的问题。长沙队列的验证排除了结果是「欧洲人群特有」的可能性，极大地提升了研究结论的普遍意义。
优势二：UKbiobank支持做蛋白质组学
利用 UKB 数据库的蛋白质组学数据，文章不再仅仅说「CKD 患者更容易 SCD」，而是进一步指出「可能是因为这些蛋白质在作祟」，它筛选出的五个蛋白各有功能，一下把文章从观察性研究往机制研究的深度上又进行的一番升华。
国内学者开始在 UKB 发力！
在过去 2 年中，不断有国内团队发现 UKB 这个宝藏并开始申请数据。尤其 2025 年，一下子新增了近千个来自中国的项目申请，越来越多国内学者开始抢收 UKB 的课程成果！
编辑：ifhealth 来源：丁香园
