IgA 肾病（IgAN）的家族聚集性提示了遗传因素在发病中的作用。目前为止，在 IgAN 患者中进行了 5 项大规模的全基因组关联分析研究（GWAS）。通过这些研究确定了至少 20 个 IgA 肾病（IgAN）的易感位点。但是这些易感位点是否与疾病的进展有关还不清楚。
来自上海交通大学医学院附属瑞金医院肾脏内科的谢静院教授团队纳入了成人 IgAN 患者。对它们的单核苷酸多态性（SNPs）进行基因分型。对 Akaike 信息标准（AIC）中的所有 SNPs 进行逐步 Cox 回归分析以选择建立最佳预测模型。之后将此预测模型的遗传风险评分加入最近发表的 IgAN 风险预测的临床或临床病理模型中，观察是否进一步提高对疾病进展的预测力。文章发表于近期的 CJASN 杂志上。
谢教授团队共纳入了 613 例随访时间 ≥ 12 个月的中国汉族成人 IgAN 患者，选择了所有 20 个 IgAN 的易感位点。经过严格的质量控制后，16 个 SNPs 和 517 名 IgAN 患者合格入选随后的分析。疾病进展的定义是：进入终末期肾病（ESKD）或 eGFR 降低 50%。对 Akaike 信息标准（AIC）中的所有 SNPs 进行逐步 Cox 回归分析以选择最佳模型。
入选研究的患者中，266 名是男性，251 名是女性；肾活检时的平均年龄（38±12）岁，平均 eGFR（72±32）ml/min/1.73m2。基线蛋白尿的中位水平是 1.27 g/24 h（0.02～12.70）。经过中位随访 50 个月（12～238 个月）的时间，19% 的患者达到了复合终点。
经过逐步 Cox 回归分析，一个包含有 rs11150612（ITGAM-ITGAX）、rs7634389（ST6 GAL1）、rs2412971（HORMAD2）和 rs2856717（HLA-DQ/DR）这四项 SNP 的模型被选为最佳预测模型。无论是经过最近报道的临床模型（HR1.29，95%CI 1.03-1.62）还是临床-病理模型（HR 1.35，95%CI 1.03-1.77）校正前（HR 1.65，95%CI 1.29-2.12）还是校正后（HR 1.29，95%CI 1.03-1.62），基于这四项 SNPs 所计算的遗传风险评分都与疾病进展独立相关。
根据遗传风险评分将患者分为低、中、高风险三组，三组患者未达终点结局的时间分别是 191 个月、111 个月和 87 个月（P = 0.001）。中遗传风险和高遗传风险的患者疾病进展的风险分别较低遗传风险患者增加 2.12 倍（95% CI 1.33-3.40）和 3.61 倍（95%CI 2.00-6.52）。
此外，纳入遗传风险评分可能增加临床模型（r2从 17.4% 增加至 18.5%；c 统计量从 0.83 增加至 0.86）或临床-病理模型（r2从 15.1% 增加至 16.8%；c 统计量从 0.82 增加至 0.85）在预测 IgAN 的 5 年进展风险方面的鉴别力。
本研究证实，由 rs11150612（ITGAM-ITGAX）、rs7634389（ST6 GAL1）、rs2412971（HORMAD2）和 rs2856717（HLA-DQ/DR）这四项 SNP 所组成的遗传风险评分模型与 IgAN 的进展独立相关，并且能提升临床模型和临床-病理模型对 IgAN 进展的预测能力。
