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抗炎类药物治疗糖尿病肾病的Meta分析

更新时间:2024年05月07日阅读:433次 下载:526次 下载 手机版

作者: 赵阳 1, 2 韦青清 1, 2 战翔宇 1, 2 张冬瑞 1, 2 刘佳 1, 2 薛嵩 1, 2 张杨 1, 2 邓佳豪 1, 2 隋洪玉 1, 2

作者单位: 1. 佳木斯大学基础医学院生理学教研室(黑龙江佳木斯 154007) 2. 黑龙江省微生物-免疫调解网络与相关疾病重点实验室(黑龙江佳木斯 154007)

关键词: 抗炎药 糖尿病肾病 炎症 系统评价 Meta分析 肾小球滤过率 血清肌酐 尿毒氮

DOI: 10.12173/j.issn.1008-049X.202311059

基金项目: 佳木斯大学基础研究类(自然类)国家自然科学基金培育项目(JMSUGPZR2022-012)

引用格式: 赵 阳,韦青清,战翔宇,张冬瑞,刘 佳,薛 嵩,张 杨,邓佳豪,隋洪玉.抗炎类药物治疗糖尿病肾病的Meta 分析[J]. 中国药师,2024, 27(4):684-696.DOI: 10.12173/j.issn.1008-049X.202311059.

ZHAO Yang, WEI Qingqing, ZHAN Xiangyu, ZHANG Dongrui, LIU Jia, XUE Song, ZHANG Yang, DENG Jiahao, SUI Hongyu.Anti-inflammatory drugs in the treatment of diabetic nephropathy: a Meta- analysis[J].Zhongguo Yaoshi Zazhi,2024, 27(4):684-696.DOI: 10.12173/j.issn.1008-049X.202311059.[Article in Chinese]

摘要| Abstract

目的  系统评价抗炎类药物治疗糖尿病肾病(DN)的有效性。

方法  采用PubMed、The Cochrane Library、Embase、Web of Science、Scopus、Ovid、ProQuest、CBM、CNKI、万方、VIP、读秀数据库,搜集抗炎类药物治疗DN的随机对照试验(RCT),检索时限从建库至2022年4月5日。由两名研究者独立筛选文献、提取资料并评价纳入研究的偏倚风险后,采用RevMan 5.4软件进行Meta分析。

结果  共纳入29篇文献,含26个RCT,4 095例患者。Meta分析结果显示,与常规治疗相比,常规治疗联合抗炎类药物治疗DN能够有效降低尿白蛋白与肌酐比值[SMD=-0.17,95%CI(-0.31,- 0.03),P=0.02]、尿白蛋白排泄率[SMD=-0.37,95%CI(-0.56,-0.18),P=0.000 1]、尿蛋白排泄率[SMD=-0.97,95%CI(-1.29,-0.64),P<0.000 01]和糖化血红蛋白[SMD=-0.17,95%CI(-0.27,-0.08),P=0.000 4];而在降低血肌酐[SMD=-0.04,95%CI(-0.19,0.1),P=0.57]、尿素氮[MD=-0.23,95%CI(-0.50,0.04),P=0.09]和空腹血糖[SMD=-0.15,95%CI(-0.32,0.02),P=0.08]方面差异无统计学意义;除少数药物外,多种药物在改变肾小球滤过率[SMD=-0.04,95%CI(-0.15,0.07),P=0.47]方面差异无统计学意义。

结论  常规治疗联合抗炎类药物,能更好地改善DN患者的蛋白尿水平,但肾功能改善不明显。受纳入研究数量及疗程限制,上述结论有待更多高质量研究验证。

全文| Full-text

糖尿病是一种与高血糖相关的代谢性紊乱的慢性疾病,流行病学研究表明,全球有超过4.25亿人受糖尿病影响。如不进行干预,2045年全球糖尿病人数将上升至6.29亿[1]。糖尿病肾病(diabetic nephropathy,DN)是糖尿病患者常见的一种进行性微血管并发症,也是慢性肾病和终末期肾病(end stage renal disease,ESRD)的主要原因。尽管在糖尿病肾脏疾病的发病机制方面已取得实质性的进展,但传统治疗方法如使用肾素-血管紧张素系统(renin-angiotensin system,RAS)抑制剂,包括血管紧张素转换酶抑制剂(angiotensin-converting enzyme inhibitors,ACEI)和血管紧张素II受体阻滞剂(angiotensin II receptor blockers,ARB)双重阻断等只能适度减缓肾功能的持续下降,大量的患者仍可能会进展为ESRD[2]。近年来,使用内皮素受体拮抗剂阿曲生坦治疗DN在一项Ⅲ期随机对照试验(randomized controlled trial,RCT)中显现出潜在的不良反应,维生素B的辅助治疗方案疗效亦不明显,抗纤维化治疗的药物临床试验也未达到期望的效果[3-4]。因此,迫切需要新的方案来治疗指数增长的DN患者。炎症在DN中的致病作用表明,阻断炎症可成为比较理想的治疗靶点[5]。研究显示,针对炎症的药物结合RAS阻断等常规疗法是治疗DN临床试验中的一种趋势[6-7]。目前已有部分抗炎类药物的综述[8],但缺少这类药物总体循证评价。因此,本研究采用Meta分析的方法对抗炎类药物治疗DN的有效性进行评价,为临床实践提供参考。

1 资料与方法

1.1 纳入与排除标准

纳入标准:①研究类型:RCT。②研究对象:患者年龄、地区、种族、性别、病程不限。继发于1型或2型糖尿病且未接受肾替代治疗的DN患者。③干预措施:对照组接受常规治疗,包含常规降糖或降压治疗;试验组采用任何有明确炎性靶向的抗炎类药物单独或联合常规治疗方法进行治疗;干预措施的给药时间、剂量和疗程等均不限。常规降糖治疗包括:任何口服降糖药或胰岛素治疗。常规降压治疗包括:ARB、ACEI、胰激肽原酶治疗或其他降压治疗,单独或联合使用。ARB包括氯沙坦、缬沙坦、厄贝沙坦、替米沙坦等沙坦类。ACEI包括卡托普利、依那普利、贝那普利、赖诺普利、雷米普利等;其他降压治疗包括利尿剂、α受体阻滞剂、β阻滞剂和钙拮抗剂等。有明确炎性靶向的药物,为前期文献搜集总结所得,包括非甾体抗炎药、靶向炎症细胞因子、趋化因子、炎症相关信号通路、相关酶和黏附分子类的抗炎性药物。④ 结局指标:主要结局指标为尿白蛋白与肌酐比值(urinary albumin/creatinine ratio,UACR);次要结局指标为尿白蛋白排泄率(urinary albumin excretion rate,UAER)、尿蛋白排泄率(urinary protein excretion rate,UPER)、血肌酐(serum creatinine,Scr)、血尿素氮(blood urea nitrogen,BUN)、肾小球滤过率(glomeruar filtration rate,GFR)、糖化血红蛋白(HbA1c)、空腹血糖(fasting blood glucose,FBG)。排除标准:①未能获取全文;②无公开结果和可用数据;③重复发表研究;④同一文献中,不同给药剂量和时间,仅提取最佳剂量和时间对应的数据。

1.2 检索策略

计算机检索PubMed、The Cochrane Library、Embase、Web of Science、Scopus、Ovid、ProQuest、CBM、CNKI、万方、VIP、读秀数据库,搜集关于抗炎类药物治疗DN的RCT。检索时限均从建库至2022年4月5日,以主题词和自由词相结合的方式进行检索。中文检索词包括“糖尿病肾病”“糖尿病肾脏损伤”“CCX140-B”“ASP8232”“塞来昔布”“卡那单抗”等;英文检索词包括“diabetic nephropathies”“diabetic kidney disease”“etanercept”“canakinuma”“randomized controlled trial”等。并查询纳入文献的有关参考文献,进行文献补充。以PubMed为例,其检索策略见框1。

  • 框图1 PubMed检索策略
    Box 1.Search strategy in PubMed

1.3 文献筛选与资料提取

由2名研究人员独立筛选、提取文献资料并交叉核对,如遇意见不一致,则咨询第三方协助决定。通过阅读文题和摘要,初筛明显不相关的文献,再阅全文,最终确定纳入的文献。提取的内容主要包括:①纳入研究的基本信息,包括题目、第一作者、发表时间等;②研究对象的一般特征,包括每组患者的年龄、性别和患者数量;③干预措施的具体细节、药物用量、靶点、不良反应、临床试验其他信息等;④偏倚风险评价的关键要素;⑤所需分析的结局指标和结果测量数据。

1.4 纳入研究的偏倚风险评价

由2名研究人员使用Cochrane偏倚风险评价工具[9](risk of bias tool,RoB 2.0)评价纳入研究的偏倚风险。包含随机化过程、偏离既定干预、结局数据缺失、结局测量、结果选择性报告、整体偏倚;每个条目均根据具体情况评价信号问题:是(yes,Y)、可能是(probably yes,PY)、可能否(probably no,PN)、否(no,N)、不清楚(no information,NI)或不适用(not applicable,NA)。每个领域的偏倚风险可分为3个等级:“低风险”“有一定风险”“高风险”。

1.5 统计学分析

使用RevMan 5.4软件和STATA 14软件进行统计分析。连续性变量采用均数差(mean difference,MD)或标准化均数差(standardized mean difference,SMD)为效应指标,并统一采用治疗结束时检测值与基线值的差值进行比较。分类变量采用相对危险度(relative risk,RR)进行效应分析,各类型效应量分别给出95%可信区间(confidence interval,CI)。采用Q检验进行异质性分析,当P>0.1、I2<50%时,表示各研究间的统计学异质性可接受,采用固定效应模型分析;当P≤0.1或I2>50%时,表示各研究之间存在异质性,则进一步分析异质性来源,使用STATA 14通过敏感性、Meta回归或亚组分析查找异质性来源,使用随机效应模型进行分析。用STATA 14软件进行Egger回归检验评估发表偏倚,如存在轻微发表偏倚,则进行剪补法分析,消除发表偏倚。

2 结果

2.1 文献筛选流程与结果

初检相关文献共获得2 853篇,经过逐层筛选,最终纳入29篇文献[10-38],其中“Tuttle 2018”仅作定性分析,“Chertow 2018”“de Zeeuw 2013”“Rossing 2019”均是对临床试验NCT01351675的不同结局指标进行分析,最终共26个RCT,包含4 095例患者进行Meta分析。文献筛选流程及结果见图1。

  • 图1 文献筛选流程及结果
    Figure 1.Literature screening process and results
    注:*所检索的数据库及检出文献数具体如下:PubMed(n=81)、The Cochrane Library(n=671)、Embase(n=106)、Web of Science(n=543)、Scopus(n=524)、Ovid(n=92)、ProQuest(n=76)、CBM(n=96)、CNKI(n=105)、万方(n=173)、VIP(n=124)、读秀(n=262)。

2.2 纳入研究的基本特征与偏倚风险评价

纳入研究的基本特征见表1,除特别标注的干预措施外,均有常规治疗包括常规降糖或降压治疗。偏倚风险评价结果见表2。Tuttle 2018[38]仅在讨论部分作定性分析。

  • 表格1 纳入研究的基本特征
    Table 1.Basic characteristics of the included studies
    注:T:试验组;C:对照组;PDE:磷酸二酯酶;VAP-1/AOC3:血管粘附蛋白;sGC:可溶性鸟苷酸环化酶;NSAIDs:非甾体抗炎药;LY3016859:(Fepixnebart):一种单克隆抗体;emapticap pegol(NOX-E36):培戈-依玛替卡,一种促炎趋化因子C-C基序-配体2(CCL2)的抑制剂;CCX140-B:C-C趋化因子受体(CCR)2型拮抗剂;PF-04634817:一种双效CCR2/CCR5拮抗剂;BMS-813160:一种CCR2/CCR5的双重拮抗剂;ASP8232:一种VAP-1抑制剂;setanaxib(GKT137831、GKT831):一种烟酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸(NADPH)氧化酶(NOX)1/4双重抑制剂;praliciguat:一种sGC刺激剂;PF-00489791:一种PDE5抑制剂;PTX:己酮可可碱;①血肌酐;②尿素氮;③尿白蛋白排泄率(含24 h尿白蛋白);④尿白蛋白肌酐比;⑤尿蛋白排泄率;⑥尿蛋白肌酐比;⑦肾小球滤过率;⑧糖化血红蛋白;⑨空腹血糖;⑩血清半胱抑素;⑪ 血脂指标;⑫尿-N-乙酰-β-D氨基葡萄糖苷酶(NAG)和NAG/尿肌酐比值;⑬血压指标;⑭糖基化产物;⑮血液流变学指标;⑯炎性因子;⑰体重指数;⑱胰岛素抵抗指数;⑲血清微量元素和离子;⑳内皮标志物;㉑肝功能检查:丙氨酸氨基转移酶、天门冬氨酸氨基转移酶、γ-谷氨酸氨基转移酶;㉒血清同型半胱氨酸;㉓肌酸磷酸激酶;㉔与药物相关不良反应。

  • 表格2 偏倚风险评价表
    Table 2.Assessment form of risk of bias

2.3 Meta分析结果

2.3.1 尿蛋白水平

16个RCT[10-20, 27-28, 30, 36-37]报告了UACR,其中1项RCT(Nangaku 2020[36])据患者基线eGFR不同分为G3和G4两个试验,最终共纳入17个试验。Meta分析结果显示,抗炎药物联合常规治疗的效果在UACR方面优于对照组(P<0.05),见图2。亚组分析显示,靶向细胞因子及酶类抗炎药可降低UACR(P<0.05)。靶向氧化应激相关物的抗炎药(含甲基巴多索酮、Setanaxib、Salsalate)对UACR的改善作用差异无统计学意义(P>0.05),见表3。

  • 图2 两组UACR比较的Meta分析森林图
    Figure 2.Forest maps of Meta-analysis compared between two groups of UACR

  • 表格3 亚组分析两组UACR情况
    Table 3.Subgroup analysis of two groups of UACR

8个RCT[15-16, 21-22, 24-25, 31-32]报告了UAER,排除异质性较大的两项研究[16, 22]后,Meta分析结果显示,抗炎类药物联合常规治疗的效果较对照组有显著改善(P <0.05)。4项RCT[10, 23, 26, 29]报告了UPER,敏感性分析排除Navarro 2003[26]后,Meta分析结果表明,在UPER方面,抗炎药物联合治疗显著优于对照组(P <0.05),见表4。

  • 表格4 Meta分析结果汇总表
    Table 4.Meta-analysis results table

2.3.2 肾功能指标

10项RCT[13, 18, 20-21, 23, 26, 28, 30-31, 33]报告了Scr,经敏感性分析排除Barzilay 2014[30]和焦秀敏 2014[21]两项研究,固定效应模型分析结果表明,试验组和对照组的Scr差异无统计学意义(P>0.05)。2项RCT[20, 31]报告了BUN。分析结果表明,试验组和对照组的BUN差异无统计学意义(P>0.05),见表4。

15项RCT报告了GFR[12-13, 15-20, 23-24, 27, 29-30, 35- 36],因异质性较大(I2=93%),根据药物分成2组。其中GFR第1组包含12项RCT[12- 13, 15-20, 23-24, 27, 29],试验组909例,对照组571例。结果显示,试验组和对照组差异无统计学意义(P > 0.05)。GFR第2组包含3项RCT[30, 35-36],试验组433例,对照组478例。随机效应模型结果表明,抗炎类药物联合常规治疗有明显改善作用(P <0.05),见表4。

2.3.3 血糖代谢

6项RCT [12, 17, 20, 24, 31-32]报告了对FBG的影响,固定效应模型结果显示,试验组对短期血糖水平FBG的影响与对照组比较差异无统计学意义[SMD=-0.15,95%CI(-0.32,0.02),P=0.08]。排除己酮可可碱[24]的文献后,固定效应模型分析结果显示,试验组对FBG的影响显著改善[SMD=-0.20,95%CI(-0.38,-0.02),P=0.03]。1项RCT[32]报告了餐后2 h血糖的情况,试验组与对照组在短期血糖波动的指标方面差异无统计学意义(P>0.05)。

15项RCT [11-13, 16-18, 20-21, 23-26, 30, 32, 34]报告了HbA1c,敏感性分析去掉“Barzilay 2014[30]”研究后,固定效应模型结果显示,试验组对长期血糖代谢水平HbA1c有显著影响[SMD=-0.17,95%CI(-0.27,-0.08),P=0.000 4](图3和表4)。

  • 图3 两组HbA1C比较的Meta分析森林图
    Figure 3.Forest map of Meta-analysis compared between two groups of HbA1C

2.4 发表偏倚

对UACR结局指标评价发表偏倚,Egger检验(t=-1.08,P=0.307)未发现发表偏倚。GFR的第1组Egger检验(t=-0.61,P=0.556)也未发现发表偏倚。对涉及HbA1c的14篇文献进行发表偏倚分析,Egger偏倚检验(t=0.89,P=0.391)结果显示无发表偏倚。

3 讨论

DN的治疗仍然依赖于RAS靶向药物,但近几十年来全球慢性肾病和DN导致过早死亡率仍然增加,添加内皮素拮抗剂阿特拉森坦和维生素B等方法可能存在不良反应或药效不佳。新药物目前还处于不同的开发阶段[39-41],相比之下,有几种直接靶向炎症的药物是相对安全,并在II期随机对照试验中显示出较好的蛋白尿控制作用。

本研究纳入29篇文献,包含26个RCT,大多数为多中心、大规模的临床试验。分析结果显示,抗炎类药物对UAER和UACR的亚组2(靶向促炎因子、趋化因子、黏附因子类及酶)有显著的改善作用,提示抗炎类药物具有改善糖DN患者蛋白尿的作用。对肾功能血肌酐及血尿素氮的改善并不明显,对长期血糖代谢表现出降低效果,血糖的减少对糖尿病的治疗意义重大。在抗炎类药物中,甲基巴多索酮与白蛋白尿的减少有关,且可增加GFR,但因其心血管不良反应的高发生率[35]提前停止对该药物的3期试验(BEACON)。事后分析是因该药引起液体过载,可能也与一些患者本身有心衰的危险因素有关[42]。因此,又设计了一项该药的临床2期研究(TSUBAKI)[36],通过在一些确定无心衰危险因素的患者中使用该药,观察能否减轻液体过载的风险,试验结果未出现因心衰死亡的报告,该药可能适用这类患者。此外,该药对不同患病程度患者治疗效果不同,BEACON和TSUBAKI试验中使DN 3期患者的UACR下降,DN 4期患者的UACR升高。在靶向细胞内酶类抗炎药中:己酮可可碱的研究已有相关Meta分析结果,与本研究一致,可降低蛋白尿[43]。己酮可可碱的衍生物CTP-499[44]被发现有轻微降低UACR趋势,有待进一步研究。巴瑞西替尼的研究“Tuttle 2018[38]”与对照组相比,UACR下降了40%,HbA1c(LSMD=-0.5,P=0.044)也出现降低,不适合贫血患者,因未能提取各组数据故未纳入Meta分析,仅做定性分析。PF-00489791可显著减少蛋白尿,GKT137831和Praliciguat(IW-1973)的短期研究作用不明显。非甾体抗炎药:消炎痛、萘普生和双氯芬酸钠具有肾保护作用,塞来昔布对蛋白尿无明显影响,均因RCT质量较低未被纳入分析,阿司匹林和双水杨酸酯可降低血糖。靶向趋化因子类抗炎药物:CCX140-B组降低了蛋白尿18%,其对照组降低了2%。但同类型的BMS-813160、PF-04634817对蛋白尿的作用较低。综上,这些靶向炎症的药物:己酮可可碱、巴瑞西替尼、CCX140-B、emapticap pegol的不良反应小,可影响蛋白尿和血糖代谢水平,具有很大的潜力。但现阶段的研究进度基本处于临床2期的短期疗效评价阶段,因此对GFR的影响不明显,长期疗效可能会有变化。

本研究的局限性:①各研究的结局指标未采用统一的检测及评价方法;②本文仅反映抗炎这类药物效果,但个别药物对结局指标的影响效果可能不一样,由于单独1种抗炎药的文献数量少,因此未进行1种药物Meta合并分析。大部分药物试验疗程短,可能影响真实抗炎药的药效。

综上所述,抗炎类药物联合常规治疗与单用常规治疗相比,可更好地改善DN的蛋白尿情况,可能因疗程短,对肾功能改善作用不明显,仅个别药物如双水杨酸酯、甲基巴多索酮对GFR有改善作用。部分炎症靶向药物如己酮可可碱、CCX140-B、emapticap pegol是具有较大希望的药物。受纳入研究数量和质量的限制,仍需进一步开展高质量、大规模、多中心的临床RCT以验证抗炎类药物治疗DN患者的临床疗效和安全性,为防治DN提供高质量的循证依据和个体化治疗,以最终减少对DN的肾替代治疗的需求。

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