原发性膜性肾病是一种影响肾小球的自身免疫性疾病，是非糖尿病高加索成人肾病综合征的最常见原因。2023年11月，法国学者发表在《Kidney Int Rep》的一项研究发现，使用人工智能可优化利妥昔单抗治疗成人PLA2R1相关膜性肾病的过程。

简介：利妥昔单抗是膜性肾病的一线治疗。肾病综合征由于尿液药物损失限制了利妥昔单抗的暴露。利妥昔单抗剂量不足（第3个月时血清水平＜2μg/ml）是治疗失败的风险因素。研究者开发了一种机器学习算法，根据患者输注利妥昔单抗的特点来预测剂量不足的风险。考察预测的剂量不足风险与达到缓解所需的利妥昔单抗累积剂量之间的关系。

方法：在第3个月测量92名原发性膜性肾病成年患者血清中的利妥昔单抗浓度，分为训练组（75%）和测试组（25%）。前向-后向机器学习程序在训练数据集中确定了预测利妥昔单抗剂量不足的最佳变量组合，并在测试集中进行测试。在10倍交叉验证训练和测试集中评估性能的准确性、敏感性和特异性。

结果：预测利妥昔单抗剂量不足的最佳变量组合包括年龄、性别、体表面积（BSA）、第0天的抗磷脂酶A2受体1型（抗PLA2R1）抗体滴度、第0和第15天的血清白蛋白以及第0和15天的血肌酐。准确性、敏感性和特异性分别为79.4%、78.7%和81.0%（训练数据集），79.2%、84.6%和72.7%（测试数据集）。在这两组中，该算法的性能都明显优于偶然性（P＜0.05）。初始剂量不足概率较高的患者经历了较长的缓解时间，达到缓解所需的利妥昔单抗累积剂量较高。

结论：该算法可以允许在剂量不足风险较高的患者中早期强化利妥昔单抗方案，以增加缓解的可能性。

（选题审校：何娜 编辑：丁好奇）
（本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学资讯编辑完成。）

参考资料：
Kidney Int Rep. 2023 Nov 3;9(1):134-144.
Optimization of Rituximab Therapy in Adult Patients With PLA2R1-Associated Membranous Nephropathy With Artificial Intelligence
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38312797/