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DOI: 10.1055/a-1916-7598
Biomarker bei akuter Nierenschädigung – die Suche nach dem „renalen Troponin“
Biomarkers in acute kidney injury – the search for the “renal troponin”
Die Prognose einer akuten Nierenschädigung (AKI) ist sehr schlecht – daran hat sich in den letzten Jahrzehnten leider nichts geändert. Schuld scheint u.a. die wegen der bisherigen Funktionsmarker-basierten AKI-Definition oft zu spät gestellte Diagnose zu sein. Biomarker könnten hier Abhilfe schaffen. Der Beitrag gibt einen Überblick über die AKI-Biomarker und geht auf die Frage ein, inwieweit die Suche nach dem „renalen Troponin“ schon beendet ist.
Abstract
The prognosis of acute kidney injury (AKI) is poor, partly due to significant limitations of the current functional marker-based definition, which results in too small therapeutic window to treat AKI. Therefore, AKI biomarkers are needed to detect AKI earlier. Classical filtration markers are serum creatinine and cystatin C, which, however, show clear limitations for AKI prediction. Early AKI markers are divided into damage markers and “stress” markers. The latter indicate a pre-injury phase with increased AKI risk. The one “renal troponin” will probably never be found because of heterogeneous renal structure and heterogeneous causes of AKI. However, AI-based models with inclusion of biomarkers could significantly improve AKI prediction and prognosis.
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Die Prognose einer akuten Nierenschädigung (AKI) ist schlecht, u.a. da die bisherige Funktionsmarker-basierte Definition deutliche Limitationen aufweist und ein mögliches therapeutisches Fenster dadurch zu klein ist. AKI-Biomarker sind notwendig, um eine AKI früher zu detektieren.
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Eine Nierenfunktionseinschränkung ist nicht mit einer Nierenschädigung gleichzusetzen, da Letztere nicht zwingend eine Funktionseinschränkung aufweisen muss.
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Klassische Filtrationsmarker stellen das Serum-Kreatinin und das Cystatin C dar, die jeweils eigene Limitationen aufweisen.
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Man unterscheidet bei AKI-Frühmarkern zwischen Schädigungsmarkern und sog. „Stress“-Markern. Letztere zeigen eine Prä-Schädigungsphase mit erhöhtem AKI-Risiko an.
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Das „renale Troponin“ wird vermutlich aufgrund der heterogenen Nierenstruktur und der heterogenen AKI-Ursachen nie gefunden werden. KI-basierte Modelle mit Inklusion von Biomarkern könnten aber die AKI-Prädiktion und -Prognose deutlich verbessern.
Schlüsselwörter
akute Nierenschädigung - akutes Nierenversagen - Biomarker - Frühmarker - SchädigungsmarkerPublication History
Article published online:
27 April 2023
© 2023. Thieme. All rights reserved.
Georg Thieme Verlag KG
Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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Literatur
- 1 Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) Acute Kidney Injury Work Group. KDIGO Clinical Practice Guideline for Acute Kidney Injury. Kidney International Suppl 2012; 2: 1-138
- 2 Ostermann M, Zarbock A, Goldstein S. et al. Recommendations on Acute Kidney Injury Biomarkers From the Acute Disease Quality Initiative Consensus Conference: A Consensus Statement. JAMA Netw Open 2020; 3: e2019209
- 3 Kellum JA, Romagnani P, Ashuntantang G. et al. Acute kidney injury. Nat Rev Dis Primers 2021; 7: 52 DOI: 10.1038/s41572-021-00284-z. (PMID: 34267223)
- 4 Eckardt KU, Binet I, de Groot K. et al. Nomenclature for kidney function and kidney diseases – Improving assessment and prognosis through precision and comprehensibility. Dtsch Med Wochenschr 2022; 147: 1398-1406
- 5 Nickolas TL, Barasch J, Devarajan P. Biomarkers in acute and chronic kidney disease. Current opinion in nephrology and hypertension 2008; 17: 127-132 DOI: 10.1097/MNH.0b013e3282f4e525. (PMID: 18277143)
- 6 Kimmel M, Schanz M, Alscher MD. Risk prediction of acute kidney injury by [TIMP-2]*[IGFBP7]. Drugs Today (Barc) 2017; 53: 349-356 DOI: 10.1358/dot.2017.53.6.2604170. (PMID: 28799580)
- 7 Kashani K, Rosner MH, Ostermann M. Creatinine: From physiology to clinical application. Eur J Intern Med 2020; 72: 9-14 DOI: 10.1016/j.ejim.2019.10.025. (PMID: 31708357)
- 8 Oh DJ. A long journey for acute kidney injury biomarkers. Ren Fail 2020; 42: 154-165 DOI: 10.1080/0886022X.2020.1721300. (PMID: 32050834)
- 9 Palevsky PM, Liu KD, Brophy PD. et al. KDOQI US commentary on the 2012 KDIGO clinical practice guideline for acute kidney injury. Am J Kidney Dis 2013; 61: 649-672 DOI: 10.1053/j.ajkd.2013.02.349. (PMID: 23499048)
- 10 Luft FC. Biomarkers and predicting acute kidney injury. Acta Physiol (Oxf) 2021; 231: e13479 DOI: 10.1111/apha.13479. (PMID: 32311830)
- 11 Hoste E, Bihorac A, Al-Khafaji A. et al. Identification and validation of biomarkers of persistent acute kidney injury: the RUBY study. Intensive Care Med 2020; 46: 943-953 DOI: 10.1007/s00134-019-05919-0. (PMID: 32025755)
- 12 Yoon SY, Kim JS, Jeong KH. et al. Acute kidney injury: Biomarker-guided diagnosis and management. Medicina (Kaunas) 2022; 58: 340 DOI: 10.3390/medicina58030340. (PMID: 35334515)
- 13 Parikh CR, Coca SG. Acute renal failure in hematopoietic cell transplantation. Kidney Int 2006; 69: 430-435 DOI: 10.1038/sj.ki.5000055. (PMID: 16395267)
- 14 Chen JJ, Fan PC, Kou G. et al. Meta-analysis: Urinary calprotectin for discrimination of intrinsic and prerenal acute kidney injury. J Clin Med 2019; 8: 74 DOI: 10.3390/jcm8010074. (PMID: 30634660)
- 15 Hoste EA, McCullough PA, Kashani K. et al. Derivation and validation of cutoffs for clinical use of cell cycle arrest biomarkers. Nephrol Dial Transplant 2014; 29: 2054-2061 DOI: 10.1093/ndt/gfu292. (PMID: 25237065)
- 16 Kashani K, Al-Khafaji A, Ardiles T. et al. Discovery and validation of cell cycle arrest biomarkers in human acute kidney injury. Crit Care 2013; 17: R25 DOI: 10.1186/cc12503. (PMID: 23388612)
- 17 Meersch M, Schmidt C, Hoffmeier A. et al. Prevention of cardiac surgery-associated AKI by implementing the KDIGO guidelines in high risk patients identified by biomarkers: the PrevAKI randomized controlled trial. Intensive Care Med 2017; 43: 1551-1561 DOI: 10.1007/s00134-016-4670-3. (PMID: 28110412)
- 18 Zarbock A, Kullmar M, Ostermann M. et al. Prevention of cardiac surgery-associated acute kidney injury by implementing the KDIGO Guidelines in high-risk patients identified by biomarkers: The PrevAKI-Multicenter Randomized Controlled Trial. Anesth Analg 2021; 133: 292-302 DOI: 10.1213/ANE.0000000000005458. (PMID: 33684086)
- 19 Göcze I, Jauch D, Götz M. et al. Biomarker-guided intervention to prevent acute kidney injury after major surgery: The prospective randomized BigpAK study. Ann Surg 2018; 267: 1013-1020 DOI: 10.1097/SLA.0000000000002485. (PMID: 28857811)
- 20 Khorashadi M, Beunders R, Pickkers P. et al. Proenkephalin: A new biomarker for glomerular filtration rate and acute kidney injury. Nephron 2020; 144: 655-661 DOI: 10.1159/000509352. (PMID: 32739920)
- 21 Bellomo R, See EJ. Novel renal biomarkers of acute kidney injury and their implications. Intern Med J 2021; 51: 316-318 DOI: 10.1111/imj.15229. (PMID: 33738949)