编者按

来自不列颠哥伦比亚大学（UBC）肾脏病学系的副教授Sean Barbour现担任国际IgA肾病网络（IIgANN）研究组主席，主持多项经同行评审的科研项目。在第18届国际IgA肾病研讨会上，Sean Barbour副教授以《风险预测：未来展望》为题进行了大会报告。肾医线特邀他进行专访，深入探讨了IgA肾病风险预测模型的现状、局限性与未来发展的关键方向。

              
肾医线：您认为IgA肾病风险预测领域最重要的新方向是什么？

Prof. Sean Barbour：我们此前开发了“国际IgA肾病预测工具”，用于评估IgA肾病的疾病进展风险。该工具研发于数年前，目前仍有诸多优化空间。我认为其中最重要的方向之一——尤其对于中国的听众而言——是探索该模型在不同地区的表现差异，明确其是否需要针对全球不同区域进行更新优化。模型构建所采用的数据集中已纳入了大量中国人群的数据，但中国国内不同地区、乃至亚洲其他国家之间可能存在的人群异质性，仍需纳入考量。对于那些在原始研究中代表性不足的国家，我们需要验证该工具是否需要调整才能适用。例如，Suceena Alexandra在印度开展的相关研究表明，该工具可能需要针对印度患者进行参数调整。

肾医线：目前临床医生常用的国际IgAN风险预测工具（International IgAN Prediction Tool）有哪些主要优势和局限？未来的模型可能会在哪些方面进一步优化？

Prof. Sean Barbour：该工具的优势之一在于其建模与外部验证过程覆盖了多个地理区域，具有较好的普适性。而其显著局限性在于，该工具仅能预测5至7年的疾病结局——考虑到IgA肾病患者多为年轻人，病程漫长，这一预测周期相对较短。尽管我们的研究已证实，短期预测风险与终末期肾病（ESKD）的长期发病风险存在强相关性，但我们仍需进一步提升长期结局的预测能力。在临床实践中使用该工具时，必须注意短期风险谱可能无法完全反映患者的长期预后。例如，某患者5至7年的ESKD发病风险可能最高仅为30%至40%，但其一生命期发病风险可能显著更高。

肾医线：您如何设想将分子或组学水平的生物标志物纳入临床风险预测框架，从而实现IgA肾病患者的个体化管理？

Prof. Sean Barbour：我此前曾与英国的乔纳森·巴勒特（Jonathan Barratt）合作开展过相关研究。该预测工具为在临床场景中验证组学研究成果或生物标志物的有效性提供了独特框架——在模型中添加新的预测变量操作相对简便。这使得科研人员能够在其本地队列中开展探索性分析，筛选潜在的预测指标。如果该队列具备长期临床随访数据，我们就能进一步验证添加特定生物标志物或组学变量后，是否能提升风险分层的准确性。但关键挑战在于，若某一生物标志物被证实有效，其在应用于临床实践前仍需经过外部验证；此外，用于检测该生物标志物的实验方法本身也需完成验证。

肾医线：从全球角度看，您认为要确保风险预测方面的进展能够在不同人群中得到验证，需要采取哪些措施？尤其是在IgA肾病高发的亚洲地区？

Prof. Sean Barbour：我所在的“国际IgA肾病网络”（International IgA Nephropathy Network）正是最初开发并验证该模型的团队。目前我们正在构建新的数据基础设施，以专门解决这一问题。我们需要从全球不同地理区域（包括亚洲各地区）收集更多更新、规模更大的数据集，确保这些高发人群的代表性。这对于IgA肾病高发人群（如亚洲人群）而言至关重要。目前，我们正与全球各地的研究人员开展合作，通过数据整合为IgA肾病的国际研究提供支持。

总结

综上所述，IgA肾病风险预测的未来发展将围绕三个核心展开：优化现有模型的长期预测能力与适用性；积极探索并整合新型生物标志物以实现精准医疗；最终通过全球协作，建立涵盖多样人群的大数据平台，为世界各地的患者提供更公平、更有效的风险评估与管理策略。