考虑到交感神经系统激活，特别是肾交感神经激活在高血压、心血管和代谢性疾病中关键作用的证据，让人禁不住遐想去肾交感神经支配术在这些疾病潜在的治疗作用。 明显的例子包括2~3片抗血压药物能够控制的不严重的高血压病人，去肾交感神经支配术后药物治疗可以减少甚至可能取消。此外，去肾交感神经支配术对抗血压药物不耐受的高血压病人提供控制血压的机会。 尽管在人类应用射频消融进行去肾交感神经支配术的一系列研究取得了令人满意的效果，但仍然有一些不确定的因素，并且现有的数据需要谨慎地去解释，从长远地角度考虑。对由于各种原因高血压药物治疗依从性差的病人可以考虑采用去肾交感神经支配术治疗，该方法降低血压持久性疗效已经被证实的情况下。 心衰是以持续性神经激素激活和容量过负荷为特征的。肾交感神经活性和心衰之间关系的早期探索发现，肾交感系统活性增加与心钠素（atrial natriuretic peptide）的尿钠排泄的阻力相关[4]。而且，钠潴留至少部分由于肾交感传出神经的活性，这一活性可以由于肾神经的结扎而中止[5]。肾神经的结扎保护餐后尿钠排泄阻力（postprandial natriuretic 慢性肾脏疾病和终末肾也是以交感神经活性提高为特征的[8~10]。慢性肾脏疾病的病人中，肾衰竭的进展可以被中枢性交感神经阻滞剂莫索尼定（moxonidine）延迟[11]。终末肾病人血浆去甲肾上腺素测定在中上水平已经被证实是所有死亡原因和死于心血管疾病预后因子[12]。令人信服的证据显示这组病人中来源于疾病肾脏感觉传入神经信号是启动和维持肾交感传出神经活性的主要原因，其可以促进高血压[13]，左室肥厚[14,15]，室性心律失常和心源性猝死等慢性交感过度活性常见后遗症的发生。去肾交感神经干预治疗似乎是最为明显的治疗目标以减轻由肾脏驱动交感神经过度活跃的后遗症。 体重过重，肥胖，胰岛素抵抗和糖尿病经常与交感神经系统活性增高相关。事实上，为防止由于早期糖尿病肾病结构性肾变化（structural renal changes）的发展，已经应用去肾交感神经支配术进行治疗探索[16]。去肾交感神经支配术兔模型，链脲霉素（streptozotocin）导致糖尿病发作后2周 功能性和解剖型研究显示早期糖尿病肾病生理和解剖发现得到缓解[61]。人类研究证实交感神经抑制剂莫索尼定减少I型糖尿病血压正常病人的尿微量蛋白（microalbuminuria），而且没有任何的血压变化[17]。 其它可能获益于选择性去肾交感神经支配术的复杂的疾病包括心肾或肝肾综合征。 很明显，基于导管的肾交感神经消融术还处在非常早期的临床应用阶段。对于这种新的治疗方法有毋庸置疑的需求，特别是高血压。在很多疾病去肾交感神经支配术有潜在应用的可能。目前需要考虑周详的去肾交感神经支配术随机对照的临床试验去进一步研究这种技术的安全性和其全部的应用潜能。 以下强调未来研究中需要考虑的问题。 到目前为止所有的研究严格限制在严重和顽固性高血压的病人。这一结果不能简单地推断到不严重高血压或继发性高血压病人。 虽然非对照随访资料到现在为止超过两年，但对于疗效的长期持久维持的影响并不能确定。事实上，肾和心脏移植模型表明肾交感传出神经在受到损伤后可以再生长，导致对这种方法疗效时间有限的担忧。但是，基于以前的数据在人类肾脏达到功能性神经再支配的恢复几乎不可能[1]，而且在维持血压方面传出神经解剖再生的生理重要性还没有得到证实。如果功能性神经再支配发生，或许反应出血压再升高，重复去肾交感神经支配术治疗的疗效应该需要再探索。 去肾交感神经支配术在操作时肾的传出和传入交感神经纤维都损伤，导致肾传入神经信号减少和操作时的疼痛。虽然还不能在人类直接测定传入神经的信号，但去肾交感神经支配术后中枢交感溢出（outflow）持续减少在最近得到证实，可能暗示传入神经纤维信号的变化是血压下降影响的重要促成原因[2]。 理论上担心的是在缺乏充分的肾交感神经支配的情况下，改变人体对于某些生理变化刺激的响应性。但是，人类肾移植的经验或许是最能说服人的证据-去神经支配的肾脏可以维持电解质和体液容量的动态平衡，选择性的去肾交感神经支配术更不可能导致严重的后遗症。 去肾交感神经支配术后6个月影像随访没有显示肾动脉的损伤。尽管6个月没有血管病理的临床发现，并不代表长期随访过程中出现病理改变。值得注意的是，对比肺静脉消融（功率50W左右）肾动脉神经消融仅为8W，减少严重血管损伤的危险。 尽管去肾交感神经支配术尚缺乏临床试验的结果，但让人兴奋地推测选择性减少肾到中枢的交感驱动可能得到的临床获益超出血压下降本身。 技术方面有几个需要注意的事项。包括一个肾双肾动脉供血和副肾动脉，或许还包括肾动脉过短的病人都不适合去肾交感神经支配术。肾动脉狭窄病人不但肾素血管紧张素系统活性增加，而且还有交感激活的驱动增加[3]。 最后，在技术方面，治疗导管操作和肾动脉内的定位和能量释放背后的算法在未来还有改进的空间。
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