Потенциал липидома плазмы крови первого триместра беременности в группах с высоким риском

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Цель: Оценка взаимосвязи между липидами плазмы крови, изменением их концентрации на ранних сроках беременности и риском преэклампсии (ПЭ) у беременных, входящих в группу высокого риска развития плацента-опосредованных осложнений.

Материалы и методы: Проведено проспективное исследование «случай-контроль; включено 66 беременных: группа с высоким риском развития плацента-ассоциированных заболеваний по данным анамнеза и первому скринингу – 38 беременных женщин, группа контроля – 28 беременных женщин. Липидные экстракты плазмы крови I триместра беременности анализировали методом высокоэффективной жидкостной хромато-масс-спектрометрии (ВЭЖХ-МС/МС). Липиды идентифицировали с использованием R-скрипта Lipid Match по точной массе с помощью базы данных Lipid Maps и по характерным тандемным масс-спектрам (МС/МС). На основе липидов, которые были определены, как имеющие статистически значимую корреляцию с клиническими данными (критерий Спирмена), была построена модель проекций на скрытые структуры с использованием двух предсказательных осей. Из липидов со значением проекции переменной больше 1 в модели выбирались липиды, с которыми модель на основе логистической регрессии имела наименьший информационный критерий Акаике и статистически значимо отличные от нуля коэффициенты.

Результаты: Корреляционный анализ по группам высокого риска позволил выявить 48 липидов, для которых уровень корреляции хотя бы с одним клиническим параметром был средний или выше среднего (R>0,6), относящихся к классам фосфатидилхолинов, фосфатидилинозитолов, сфингомиелинов и триглицеридов. Построены две модели логистической регрессии для определения пациенток с высоким риском развития ПЭ по уровню липидов в плазме крови I триместра беременности с оптимальными чувствительностью и специфичностью 0,91 и 0,91 для режима положительных ионов (фосфатидилэтаноламин PE 16:0_22:6 и фосфатидилхолин PC 18:0_18:1) и оптимальными чувствительностью и специфичностью 0,82 и 0,96 для режима отрицательных ионов (сфингомиелины SM d24:0/18:1 и SM d22:1/20:4). Анализ функций выживания позволил определить относительный риск для группы, определенной, как группа повышенного риска с использованием модели на основе липидного профиля в режиме положительных ионов, равным 33,5 с ДИ 4,7–241, а относительный риск для результата скрининга ПЭ – 2,67 с ДИ 0,74–9,64.

Заключение: Изменения липидного спектра плазмы крови I триместра беременности, преимущественно фосфатидилхолинов, лизофосфатидилхолинов, фосфатидилэтаноламином, триглицеридов и сфингомиелинов, ассоциировано с риском развития ПЭ для группы высокого риска данного осложнения. Это позволяет предложить разработанные модели логистической регрессии на базе уровней маркерных липидов плазмы крови I триместра, как уточняющие после проведения скрининга I триместра. Полученные данные в будущем смогут поспособствовать совершенствованию мер профилактики плацента-ассоциированных заболеваний и своевременному мониторингу их развития.

Об авторах

Екатерина Алексеевна Минаева

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: minaevakatya93@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8555-6670

аспирант 1-го отделения патологии беременных

Россия, Москва

Наталия Леонидовна Стародубцева

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: n_starodubtseva@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0001-6650-5915

к.б.н., заведующая лабораторией клинической протеомики

Россия, Москва

Роман Георгиевич Шмаков

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: r_shmakov@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0002-2206-1002

д.м.н., профессор, профессор РАН, директор института акушерства

Россия, Москва

Виталий Викторович Чаговец

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: vvchagovets@gmail.com

к.ф.-м.н., заведующий лабораторией метаболомики и биоинформатики

Россия, Москва

Алиса Олеговна Токарева

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: a_tokareva@oparina4.ru

к.ф.-м.н., специалист лаборатории клинической протеомики

Россия, Москва

Анастасия Владимировна Новоселова

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: a_novoselova@oparina4.ru

специалист лаборатории метаболомики и биоинформатики

Россия, Москва

Евгений Николаевич Кукаев

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации; Институт Энергетических Проблем Химической Физики имени В.Л. Тальрозе ФГБУН «Федеральный исследовательский центр химической физики имени Н.Н. Семенова Российской Академии Наук»

Email: e_kukaev@oparina4.ru

к.ф.-м.н., с.н.с. лаборатории клинической протеомики

Россия, Москва; Москва

Владимир Евгеньевич Франкевич

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации; ФГБОУ ВО «Сибирский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: v_vfrankevich@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0002-9780-4579

д.ф-м.н., заместитель директора института трансляционной медицины

Россия, Москва; Томск

Список литературы

  1. Duley L. The global impact of pre-eclampsia and eclampsia. Semin. Perinatol. 2009; 33(3): 130-7. https://dx.doi.org/10.1053/j.semperi.2009.02.010.
  2. Moutquin J.-M. Classification and heterogeneity of preterm birth. BJOG. 2003; 110(Suppl.): 30-3. https://dx.doi.org/10.1016/s1470-0328(03)00021-1.
  3. Ilekis J.V., Reddy U.M., Roberts J.M. Preeclampsia--a pressing problem: an executive summary of a National Institute of Child Health and Human Development workshop. Reprod. Sci. 2007; 14(6): 508-23. https://dx.doi.org/10.1177/1933719107306232.
  4. Osmond C., Barker D.J. Fetal, infant, and childhood growth are predictors of coronary heart disease, diabetes, and hypertension in adult men and women. Environ. Health Perspect. 2000; 108 l3(Suppl 3): 545-53. https://dx.doi.org/10.1289/ehp.00108s3545.
  5. Chen C.W., Jaffe I.Z., Karumanchi S.A. Pre-eclampsia and cardiovascular disease. Cardiovasc. Res. 2014; 101(4): 579-86. https://dx.doi.org/10.1093/cvr/cvu018.
  6. Ahmed R., Dunford J., Mehran R., Robson S., Kunadian V. Pre-eclampsia and future cardiovascular risk among women: a review. J. Am. Coll. Cardiol. 2014; 63(18): 1815-22. https://dx.doi.org/10.1016/j.jacc.2014.02.529.
  7. Mosca L., Benjamin E.J., Berra K., Bezanson J.L., Dolor R.J., Lloyd-Jones D.M. et al.; American Heart Association. Effectiveness-based guidelines for the prevention of cardiovascular disease in women – 2011 update: a guideline from the American Heart Association. J. Am. Coll. Cardiol. 2011; 57(12): 1404-23. https://dx.doi.org/10.1016/j.jacc.2011.02.005.
  8. Leslie M.S., Briggs L.A. Preeclampsia and the risk of future vascular disease and mortality: a review. J. Midwifery Womens Health. 2016; 61(3): 315-24. https://dx.doi.org/10.1111/jmwh.12469.
  9. Al-Nasiry S., Ghossein-Doha C., Polman S.E.J., Lemmens S., Scholten R.R., Heidema W.M. et al. Metabolic syndrome after pregnancies complicated by pre-eclampsia or small-for-gestational-age: a retrospective cohort. BJOG. 2015; 122(13): 1818-23. https://dx.doi.org/10.1111/1471-0528.13117.
  10. Muttukrishna S., Knight P.G., Groome N.P., Redman C.W., Ledger W.L. Activin A and inhibin A as possible endocrine markers for pre-eclampsia. Lancet. 1997; 349(9061): 1285-8. https://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(96)09264-1.
  11. Birdsall M., Ledger W., Groome N., Abdalla H., Muttukrishna S. Inhibin A and activin A in the first trimester of human pregnancy J. Clin. Endocrinol. Metab. 1997; 82(5): 1557-60. https://dx.doi.org/10.1210/jcem.82.5.3934.
  12. Aitken D.A., Wallace E.M., Crossley J.A., Swanston I.A., van Pareren Y., van Maarle M. et al. Dimeric inhibin A as a marker for Down's syndrome in early pregnancy. N. Engl. J. Med. 1996; 334(19): 1231-6. https://dx.doi.org/10.1056/NEJM199605093341904.
  13. Wu P., van den Berg C., Alfirevic Z., O'Brien S., Rothlisberger M., Baker P.N. et al. Early pregnancy biomarkers in pre-eclampsia: a systematic review and meta-analysis. Int. J. Mol. Sci. 2015; 16(9): 23035-56. https://dx.doi.org/10.3390/ijms160923035.
  14. Tornehave D., Folkersen J., Teisner B., Chemnitz J. Immunohistochemical aspects of immunological cross-reaction and masking of epitopes for localization studies on pregnancy-associated plasma protein A. Histochem. J. 1986; 18(4): 184-8. https://dx.doi.org/10.1007/BF01676119.
  15. Smith G.C.S., Stenhouse E.J., Crossley J.A., Aitken D.A., Cameron A.D., Connor J.M. Early pregnancy levels of pregnancy-associated plasma protein a and the risk of intrauterine growth restriction, premature birth, preeclampsia, and stillbirth. J. Clin. Endocrinol. Metab. 2002; 87(4): 1762-7. https://dx.doi.org/10.1210/jcem.87.4.8430.
  16. Ranta J.K., Raatikainen K., Romppanen J., Pulkki K., Heinonen S. Decreased PAPP-A is associated with preeclampsia, premature delivery and small for gestational age infants but not with placental abruption Eur. J. Obstet. Gynecol. Reprod. Biol. 2011; 157(1): 48-52. https://dx.doi.org/10.1016/ j.ejogrb.2011.03.004.
  17. Wang H.Y., Zhang Z., Yu S. Expression of PAPPA2 in human fetomaternal interface and involvement in trophoblast invasion and migration. Genet. Mol. Res. 2016; 15(3). https://dx.doi.org/10.4238/gmr.15038075.
  18. Кан Н.Е., Ломова Н.А., Амирасланов Э.Ю., Чаговец В.В., Тютюнник В.Л., Хачатрян З.В., Стародубцева Н.Л., Кициловская Н.А., Франкевич В.Е. Особенности метаболомного профиля при преэклампсии. Акушерство и гинекология. 2019; 11: 82-8. [Kan N.E., Lomova N.A., Amiraslanov E.Yu., Chagovets V.V., Tyutyunnik V.L., Khachatryan Z.V., Starodubtseva N.L., Kitsilovskaya N.A., Frankevich V.E. Specific features of a metabolomic profile in preeclampsia. Obstetrics and Gynecology. 2019; (11): 82-8. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2019.11.82-88.
  19. Kononikhin A., Zakharova N.V., Sergeeva V.A., Indeykina M.I., Starodubtseva N.L., Bugrova A.E. et al. Differential diagnosis of preeclampsia based on urine peptidome featches revealed by high resolution mass spectrometry. Diagnostics (Basel). 2020; 10(12): 1039. https://dx.doi.org/10.3390/diagnostics10121039.
  20. Tarca A.L., Romero R., Benshalom-Tirosh N., Than N.G., Gudicha D.W., Done B. et al. The prediction of early preeclampsia: Results from a longitudinal proteomics study. PLoS One. 2019; 14(6): e0217273. https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0217273.
  21. Сергеева В.А., Муминова К., Стародубцева Н.Л., Кононихин А.С., Бугрова А.Е., Индейкина М.И., Байбакова В.В., Ходжаева З.С., Кан Н.Е., Франкевич В.Е., Шмаков Р.Г., Николаев Е.Н., Сухих Г.Т. Особенности пептидома мочи при гипертензивных патологиях беременных. Биомедицинская химия. 2017; 63(5): 379-84. [Sergeeva V.A., Muminova K.T., Starodubtseva N.L., Kononikhin A.S., Bugrova A.E., Indeykina M.I., Baibakova V.V., Khodzhaeva Z.S., Kan N.E., Frankevich V.E., Shmakov R.G., Nikolaev E.N., Sukhikh G.T. Features of the urine peptidome under the condition of hypertensive pathologies of pregnancy. Biomeditsinskaya Khimiya. 2017; 63(5): 379-84. (in Russian)].
  22. Starodubtseva N., Nizyaeva N., Baev O., Bugrova A., Gapaeva M., Muminova K. et al. SERPINA1 peptides in urine as a potential marker of preeclampsia severity. Int. J. Mol. Sci. 2020; 21(3): 914. https://dx.doi.org/10.3390/ijms21030914.
  23. Booth R.A., Hill S.A., Don-Wauchope A., Santaguida P.L., Oremus M., McKelvie R. et al. Performance of BNP and NT-proBNP for diagnosis of heart failure in primary care patients: a systematic review. Heart Fail. Rev. 2014; 19(4): 439-51. https://dx.doi.org/10.1007/s10741-014-9445-8.
  24. Verlohren S., Perschel F.H., Thilaganathan B., Dröge L.A., Henrich W., Busjahn A., Khalil A. Angiogenic markers and cardiovascular indices in the prediction of hypertensive disorders of pregnancy. Hypertension. 2017; 69(6): 1192-7. https://dx.doi.org/10.1161/HYPERTENSIONAHA.117.09256.
  25. Giannubilo S.R., Pasculli A., Tidu E., Biagini A., Boscarato V., Ciavattini A. Relationship between maternal hemodynamics and plasma natriuretic peptide concentrations during pregnancy complicated by preeclampsia and fetal growth restriction. J. Perinatol. 2017; 37(5): 484-7. https://dx.doi.org/10.1038/jp.2016.264.
  26. El Khouly N.I., Sanad Z.F., Saleh S.A., Shabana A.A., Elhalaby A.F., Badr E.E. Value of first-trimester serum lipid profile in early prediction of preeclampsia and its severity: A prospective cohort study. Hypertens Pregnancy. 2016; 35(1): 73-81. https://dx.doi.org/10.3109/10641955.2015.1115060.
  27. Korkes H.A., Sass N., Moron A.F., Câmara N.O.S., BonettI T., Cerdeira A.S. et al. Lipidomic assessment of plasma and placenta of women with early-onset preeclampsia. PLoS One. 2014; 9(10): e110747. https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0110747.
  28. de Lima V.J., de Andrade C.R., Ruschi G.E., Sass N. Serum lipid levels in pregnancies complicated by preeclampsia. Sao Paulo Med. J. 2011; 129(2): 73-6. https://dx.doi.org/10.1590/s1516-31802011000200004.
  29. Yu L., Li D., Liao Q.-P., Yang H.-X., Cao B., Fu G. et al. High levels of activin a detected in preeclamptic placenta induce trophoblast cell apoptosis by promoting nodal signaling. J. Clin. Endocrinol. Metab. 2012; 97(8): E1370-9. https://dx.doi.org/10.1210/jc.2011-2729.
  30. Gofman J.W., Delalla O., Glazier F., Freeman N.K., Lindgren F.T., Nichols A.V. et al. The serum lipoprote in transport system in health, metabolic disorders, atherosclerosis and coronary heart disease. J. Clin. Lipidol. 2011; 1(2): 104-41. https://dx.doi.org/10.1016/j.jacl.2007.03.001.
  31. Ahmed A.A.M., El Omda F.A.A., Mousa M.S.M. Maternal lipid profile as a risk factor for preeclampsia. Egyp. J. Hosp. Med. 2018; 71(6): 3434-8. https://dx.doi.org/10.12816/0047307.
  32. Министерство здравоохранения Российской Федерации. Клинические рекомендации. Преэклампсия. Эклампсия. Отеки, протеинурия и гипертензивные расстройства во время беременности, в родах и послеродовом периоде. 2021. [Ministry of Health of the Russian Federation. Clinical guidelines. Preeclampsia. Eclampsia. Edema, proteinuria, and hypertensive disorders during pregnancy, childbirth, and postpartum. 2021.(in Russian)].

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Матрица корреляций наиболее характерных липидов с клиническими параметрами

Скачать (632KB)
Метаданные
3. Рис. 2. График счетов PLS-модели в режиме положительных ионов (а) и в режиме отрицательных ионов (б)

Скачать (209KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Графики счетов OPLS моделей для дискриминации случаев ПЭ в режиме положительных ионов (а), в режиме отрицательных ионов (б)

Скачать (176KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Операционная кривая (ROC) и площадь под операционной кривой (AUC) для режима положительных ионов (а) и режима отрицательных ионов (б)

Скачать (115KB)
Метаданные
6. Рис. 5. «Кривые выживания» для групп: а) высокого и низкого риска ПЭ, определенных с использованием модели на основе липидов, снятых в режиме положительных ионов/отрицательных ионов); б) сформированных на основе результатов скрининга, с указанием значения критерия логрангового теста

Скачать (191KB)
Метаданные

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».