急性肾损伤的免疫功能

假设：

压倒一切的促炎性免疫反应是人类 AKI 的基础，这会导致非肾器官功能障碍

主要研究问题：

人类的 AKI 是否与主要的促炎免疫反应有关？

次要研究问题：

1. AKI 是否影响中性粒细胞的表型特征和功能？
2. AKI 的严重程度是否会导致中性粒细胞表型特征和功能的差异？
3. 伴有和不伴有全身炎症的 AKI 患者的细胞因子谱有何差异？
4. 有全身炎症的 AKI 患者和没有 AKI 的全身炎症患者的细胞因子谱有何不同？
5. AKI 患者的 microRNA 水平与 AKI 程度、肾脏恢复和患者预后之间是否存在相关性？

学习规划：

观察性非干预研究

研究人群：

30 名 AKI II 期或 III 期 * 和全身炎症患者，无脓毒症 30 名 AKI II 期或 III 期 * 患者，无全身性炎症 30 名患者有全身性炎症，肾功能正常 30 名大手术后无感染、SIRS 或无全身炎症的患者AKI

* AKI 将由 KDIGO 标准定义

主要结果 检测 AKI 患者特异性的可测量表型特征和白细胞功能。

次要结果：

1. AKI II 期和 III 期患者中性粒细胞表型特征和功能的差异。
2. 有无 AKI 患者中性粒细胞表型特征和功能的差异。
3. 伴有全身炎症的 AKI 患者与无全身炎症的 AKI 患者之间细胞因子谱的差异
4. 有全身炎症的 AKI 患者和没有 AKI 的全身炎症患者之间细胞因子谱的差异
5. AKI患者microRNA水平与肾脏恢复的相关性
6. AKI 患者 microRNA 水平与患者预后的相关性
7. 无全身炎症的 AKI 患者与无 AKI 且无全身炎症/感染的患者之间细胞因子谱的差异。

统计分析：

对于描述免疫表型的实验室变量的分析，将应用标准统计方法。 1）当满足正态分布假设时，将使用方差分析和相应的对比进行组间比较； 2) 在没有正态性或有序变量的情况下，Kruskal Wallis 将用于多组比较，Wilcoxon 用于两组分析。 我们将通过 Benjamini-Hochberg FDR 控制应用多重测试校正。

对于 miRNA 阵列数据的分析，我们将首先遵循适合所选平台的协议质量控制措施，随后将通过 R 软件使用 Bioconductor 的 SAMr 和 LIMMA 包进行统计分析。 同样，对于 PCR 数据的分析，bioconductor 的 HTqPCR 包将用于质量控制。 根据最终数据的分布，将应用非参数统计或适度的 t 检验进行统计比较，并进行上述相应的多次检验校正。