ERA 2023丨狼疮肾炎病理特征迎来重大更新,2种新损伤亚型值得关注!
病理学与临床医学的关系可以形容为“桥梁”,它可以预测疾病预后,指导临床管理。在面对免疫介导肾病时,病理诊断是临床医生必不可少的工具。以狼疮肾炎(LN)为例,在处理不同病理分型的LN患者时,临床医生需要结合患者的临床表现和病理分型,以调整治疗和管理策略。因此,LN的病理分型对于LN的管理至关重要。
在第60届欧洲肾脏协会大会(ERA)上,米兰大学的Maddalena Maria Bolognesi教授总结了LN病理分型的新进展。她明确表示,近期的研究显示LN病理分型与血管炎和膜增生性肾小球肾炎(MPGN)损伤模式相关。这两种病理损伤模式不仅与肾小球病变有关,还与免疫细胞的表达相关。这一发现可能会影响病理分型的改变,并最终改善临床管理。
LN 病理标准更新的必要性
上述一系列证据表明,LN病理标准的更新是迫在眉睫,势在必行。
免疫组织化学染色与LN病理分型
那么,究竟如何改善LN病理标准呢?免疫组织化学染色可能是答案之一。首先随着免疫组织化学染色技术的改善,基础研究工作者发现了III/IV型LN患者肾脏损伤的新机制。
2022年,一项关于LN的研究表明,III/IV型LN患者有独特的肾脏损伤机制,并且可以根据这些损伤机制和免疫组织化学染色,对IV型LN患者进一步分为IVS和IVG亚型(图2)。这两种分型分别对应了2种损伤机制,即MPGN或血管炎。
图2 III/IV LN患者的分型决策图
备注:Endocapillary_over为毛细血管内细胞增生;Endocapillary_absent为未见毛细血管内细胞增生;wireloop为环形病变;Karyorrhexis为核碎裂。
回顾临床后发现,现在许多III型、III+V型以及IV型LN患者都可以进一步细分。以“纯”III/IV型LN患者为例,他们还可被细分为214类族,但最佳的亚组分类为2组(即IVS和IVG型;图3)。总的来说,这种新分型方式可以更精确地描述患者肾脏受到的损伤类型,帮助医生对LN患者进行管理。
图3 “纯”III型LN患者的亚组分类
两种损伤亚型的特征及其对临床的影响
01
特征
既然明确了IVS和IVG的损伤亚型,那么他们在显微镜下又具有怎样的特征?可见图4、图5和图6。
图4 MPGN亚型的特征
备注:①MPGN亚型是一种损伤模式,而非诊断患者合并MPGN;②其免疫荧光特征为上皮内免疫复合物沉积,内皮下系膜插入;③在低倍镜显微镜下可见肾小球的小叶形态和毛细血管异常;④在高倍镜下,可见“白金耳病变”、环形病变和/或透明血栓。
图5 血管炎亚型的特征
备注:在低倍镜下,肾小球可见毛细血管内呈节段性的细胞增多、纤维素性样坏死以及新月体。
02
临床影响
这两种亚型对临床具有显著影响。首先,不同病理分型的LN患者具有不同的慢性和/或活动性评分。而在MPGN和血管炎亚型患者中,他们的活动性评分有显著差异(P<0.001;图7),提示这两种亚型患者的临床特征和结局有差异,或需不同的管理模式。
图7 2种亚型的活动性和慢性评分差异
免疫细胞与LN分型
在大会上,Maddalena Maria Bolognesi教授还汇报了自己主持,但尚未公布的研究。该研究旨在评估不同免疫细胞、炎症因子与ISN/RPS分类之间的关系,结合免疫表型与常规肾活检结果,以期提高LN诊断的可靠性。
研究总计入组119例LN患者,中位年龄为37岁(范围:24~67),女性占比89.9%,基线肌酐中位数为71umol/L,蛋白尿(UPCR)为3mg/g。
研究结果共有4项,分别为①B淋巴细胞(CD20)在不同类别间的分布没有差异,普遍定位于间隙内;②T淋巴细胞(CD3)和巨噬细胞(CD68与CD163)在II型至IV型LN患者的肾活检样本中均有所增加,但只有CD68达到统计学意义;③T淋巴细胞(CD3)多见于间质,巨噬细胞(CD68与CD163)多见于肾小球(P<0.001和P = 0.01);④与干扰素信号途径相关的蛋白,MX1和系膜标志物CD 248在IV类LN患者肾小球中,均出现表达升高。
根据以上差异,可以通过CD68、CD 20、CD34、CD163、MX1等免疫荧光检查结果,对LN患者进行病理分类(图8)。同时,免疫细胞也与MPGN亚型和血管炎亚型分类相关(图9、10)。
图8 根据免疫细胞进行LN病理分类
备注:CD68计数是否<7.6是LN分型的重要指标(红框标出)。
图9 CD68和CD34是MPGN和血管炎亚型分类的重要指标
备注:CD68计数是否≥20是MPGN和血管炎亚型分类的关键指标(红框标出)
图10 免疫组织化学染色和显微镜下的MPGN和血管炎亚型肾小球细胞
备注:由图可见,在免疫荧光下,两种亚型的肾小球具有完全不同的特征
总而言之,近期的研究发现MPGN和血管炎亚型存在于LN患者中,与肾小球病变和免疫细胞浸润显著相关。因此,可以对III/IV期患者进一步分类,并有助于他们的临床管理。
除了以上研究汇报外,Maddalena Maria Bolognesi教授认为,随着人工智能的发展,研究人员可以通过人工智能、机器学习等方法快速识别LN病理类型,并寻找病理类型与临床表现之间的关联,这将有助于LN患者的管理与预后。
参考文献:
1.Maddalena Maria Bolognesi.Pathology in lupus nephritis – 2023 revised. Jun 15, 2023.