Evaluation of the effectiveness of modified CRD tests in the diagnosis of preeclampsia

Cover Page


Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: Preeclampsia is a multisystem complication of pregnancy associated with an increased risk of maternal / perinatal morbidity and mortality. In this regard, the development and following improvement of low-cost and convenient methods for diagnosis of preeclampsia is essential for accurate prediction, quick confirmation of the diagnosis and convenient monitoring of the pathology.

AIM: The aim of this study was to optimize a preeclampsia diagnosis test system based on the binding of proteins to the Congo red dye (CRD test).

MATERIALS AND METHODS: The study used 70 urine samples obtained from patients diagnosed with preeclampsia (n = 25) and from non-preeclampsia pregnant women (n = 45). The samples were stained with Congo red and the dye retention in the sample on the membrane after washing was calculated. Before staining, protein concentrations in the urine samples were equalized using centrifugal concentrators or the samples were used with the original protein concentrations. To wash the samples from the unbound dye, either methanol or ethanol was used. To compare the effectiveness of four CRD test variants differing in sample preparation, staining, and washing, ROC analysis was performed (IBM SPSS Statistics 20 software).

RESULTS: The express CRD test was designed as an optimization of the conventional CRD test. The effectiveness of the express test (the area under the ROC curve being 0.9) was higher than that of the other three test options (the area under the ROC curve ranges from 0.67 to 0.82). The developed express CRD test can provide 95% specificity and 73% sensitivity, which indicates the promise of using this method in clinical diagnostics for the specific detection of preeclampsia patients.

CONCLUSIONS: Optimization of the CRD test has provided more effective protocols for diagnosis of preeclampsia from urine samples using Congo red (express CRD test) and has simplified the routine application of this test in clinical practice.

About the authors

Sergey A. Fedotov

St. Petersburg State University; The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott; Pavlov Institute of Physiology

Author for correspondence.
Email: serg900@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7428-120X
SPIN-code: 8766-3012
ResearcherId: L-2467-2017

Cand. Sci. (Biol.)

Russian Federation, Saint Petersburg; 3 Mendeleevskaya Line, Saint Petersburg, 199034; Saint Petersburg

Elizaveta M. Gerasimova

St. Petersburg State University

Email: elelovaya@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1294-1919

M.Sc. (Mol. Med.), Research Assistant, The Laboratory of Amyloid Biology

Russian Federation, Saint Petersburg

Elena S. Vashukova

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott

Email: vi_lena@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-6996-8891
SPIN-code: 2811-8730
ResearcherId: D-3422-2017

Cand. Sci. (Biol.)

Russian Federation, 3 Mendeleevskaya Line, Saint Petersburg, 199034

Vladimir S. Pakin

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott

Email: pakins@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-4358-8399
SPIN-code: 4138-9973

MD, Obstetrician Gynecologist

Russian Federation, 3 Mendeleevskaya Line, Saint Petersburg, 199034

Roman V. Kapustin

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott

Email: kapustin.roman@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2783-3032
SPIN-code: 7300-6260
ResearcherId: G-3759-2015

MD, Dr. Sci. (Med.)

Russian Federation, 3 Mendeleevskaya Line, Saint Petersburg, 199034

Olga V. Pachuliya

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott

Email: for.olga.kosyakova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-4116-0222
SPIN-code: 1204-3160

MD, Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, 3 Mendeleevskaya Line, Saint Petersburg, 199034

Andrey S. Glotov

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott

Email: anglotov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7465-4504
SPIN-code: 1406-0090
ResearcherId: E-8525-2015

Dr. Sci. (Biol.)

Russian Federation, 3 Mendeleevskaya Line, Saint Petersburg, 199034

Konstantin Yu. Kulichikhin

St. Petersburg State University

Email: konstantin_kulichikhin@yahoo.com
ORCID iD: 0000-0002-7443-4560
SPIN-code: 6432-4970

Cand. Sci. (Biol.)

Russian Federation, Saint Petersburg

Yury O. Chernoff

Georgia Institute of Technology

Email: yury.chernoff@biology.gatech.edu
ORCID iD: 0000-0002-8934-9051
SPIN-code: 6201-0359
ResearcherId: J-2833-2014

School of Biological Sciences, Cand. Sci. (Biol.), Professor

United States, Atlanta

Aleksandr A. Rubel

St. Petersburg State University

Email: arubel@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6203-2006
SPIN-code: 3961-4690
ResearcherId: D-2903-2013

Cand. Sci. (Biol.)

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Say L, Chou D, Gemmill A, et al. Global causes of maternal death: a WHO systematic analysis. Lancet Glob Health. 2014;2(6):e323−333. doi: 10.1016/S2214-109X(14)70227-X
  2. Redman CW, Sargent IL. Latest advances in understanding preeclampsia. Science. 2005;308(5728):1592−1594. doi: 10.1126/science.1111726
  3. Backes CH, Markham K, Moorehead P, et al. Maternal preeclampsia and neonatal outcomes. J Pregnancy. 2011;2011:214365. doi: 10.1155/2011/214365
  4. El-Sayed AAF. Preeclampsia: A review of the pathogenesis and possible management strategies based on its pathophysiological derangements. Taiwan J Obstet Gynecol. 2017;56(5):593−598. doi: 10.1016/j.tjog.2017.08.004
  5. Malik A, Jee B, Gupta SK. Preeclampsia: Disease biology and burden, its management strategies with reference to India. Pregnancy Hypertens. 2019;15:23−31. doi: 10.1016/j.preghy.2018.10.011
  6. Lowe SA, Brown MA, Dekker GA, et al. Guidelines for the management of hypertensive disorders of pregnancy 2008. Aust N Z J Obstet Gynaecol. 2009;49(3):242−246. doi: 10.1111/j.1479-828X.2009.01003.x
  7. Hypertension in pregnancy. Report of the american college of obstetricians and gynecologists’ task force on hypertension in pregnancy. Obstet Gynecol. 2013;122(5):1122−1131. doi: 10.1097/01.AOG.0000437382.03963.88
  8. Wu P, van den Berg C, Alfirevic Z, et al. Early pregnancy biomarkers in pre-eclampsia: a systematic review and meta-analysis. Int J Mol Sci. 2015;16(9):23035−23056. doi: 10.3390/ijms160923035
  9. Kosińska-Kaczyńska K, Wielgoś M. How to identify pregnant women at risk of pre-eclampsia? – a review of the current literature. Ginekol Pol. 2018;89(6):335−338. doi: 10.5603/GP.a2018.0057
  10. Buhimschi IA, Nayeri UA, Zhao G, et al. Protein misfolding, congophilia, oligomerization, and defective amyloid processing in preeclampsia. Sci Transl Med. 2014;6(245):245ra92. doi: 10.1126/scitranslmed.3008808
  11. Gerasimova EM, Fedotov SA, Kachkin DV, et al. Protein misfolding during pregnancy: new approaches to preeclampsia diagnostics. Int J Mol Sci. 2019;20(24):6183. doi: 10.3390/ijms20246183
  12. Klinicheskie rekomendatsii. Preeklampsiya. Eklampsiya. Oteki, proteinuriya i gipertenzivnye rasstroistva vo vremya beremennosti, v rodakh i poslerodovom periode. 2021. [cited 2021 Dec 7]. Available from: https://mz.mosreg.ru/dokumenty/informaciya/klinicheskie-rekomendacii/06-07-2021-10-31-15-preeklampsiya-eklampsiya-oteki-proteinuriya-i-gipe
  13. Edgington ES. Randomization tests. N.Y.: Marcel Dekker; 1995.
  14. Kamyshev NG, Iliadi KG, Bragina JV. Drosophila conditioned courtship: two ways of testing memory. Learn Mem. 1999;6(1):1−20.
  15. Henderson AR. Assessing test accuracy and its clinical consequences: a primer for receiver operating characteristic curve analysis. Ann Clin Biochem. 1993;30(Pt6):521−539. doi: 10.1177/000456329303000601
  16. Brown MA, Buddle ML. Inadequacy of dipstick proteinuria in hypertensive pregnancy. Aust N Z J Obstet Gynaecol. 1995;35(4):366−369. doi: 10.1111/j.1479-828x.1995.tb02143.x
  17. Monte S. Biochemical markers for prediction of preclampsia: review of the literature. J Prenat Med. 2011;5(3):69−77.
  18. Sibai BM. Imitators of severe pre-eclampsia. Semin Perinatol. 2009;33(3):196−205. doi: 10.1053/j.semperi.2009.02.004
  19. Pourrat O, Coudroy R, Pierre F. Differentiation between severe HELLP syndrome and thrombotic microangiopathy, thrombotic thrombocytopenic purpura and other imitators. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2015;189:68−72. doi: 10.1016/j.ejogrb.2015.03.017
  20. Buhimschi IA, Zhao G, Funai EF, et al. Proteomic profiling of urine identifies specific fragments of SERPINA1 and albumin as biomarkers of preeclampsia. Am J Obstet Gynecol. 2008;199(5):551.e1−551.e5516. doi: 10.1016/j.ajog.2008.07.006
  21. Kurtoglu E, Avci B, Kokcu A, et al. Serum VEGF and PGF may be significant markers in prediction of severity of preeclampsia. J Matern Fetal Neonatal Med. 2016;29(12):1987−1992. doi: 10.3109/14767058.2015.1072157
  22. Sovio U, Gaccioli F, Cook E. Prediction of preeclampsia using the soluble fms-like tyrosine kinase 1 to placental growth factor ratio: a prospective cohort study of unselected nulliparous women. Hypertension. 2017;69(4):731−738. doi: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.116.08620
  23. Millen KR, Buhimschi CS, Zhao G. Serum and urine thioflavin-t-enhanced fluorescence in severe preeclampsia. Hypertension. 2018;71(6):1185−1192. doi: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.118.11034

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Nitrocellulose membranes with spots of urine samples mixed with Congo red before and after washing with methanol. Representative CRD data are shown for five controls (1–5) and five preeclamptic specimens (7–11), as well as Congo red binding buffer mixed with Congo red as the negative control (6) and a preeclamptic specimen as the positive control (12)

Download (94KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Scatter and range diagrams of Congo red retention values in CRD and mCRD tests in triplicate. K1, K2, K3 and K1_mod, K2_mod, K3_mod are comparison groups in CRD and mCRD tests, respectively (n = 36); PE1, PE 2, PE 3 and PE1_mod, PE2_mod, PE3_mod are groups of patients with preeclampsia in the same tests (n = 20). The plots show the median, lower and upper quartiles, and outliers. CRRs are normalized to the maximum CRR value. For each experiment, the probability of erroneously rejecting the null hypothesis is shown (two-tailed randomization test)

Download (219KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Scatter and range diagrams of Congo red retention values in express CRD and express mCRD tests in triplicate. eK1, eK2, eK3 and eK1_mod, eK2_mod, eK3_mod are comparison groups in the express variants of CRD and mCRD tests, respectively (n = 43); ePE1, ePE2, ePE3 and ePE1_mod, ePE2_mod, ePE3_mod are groups of patients with preeclampsia in the same tests (n = 25). In all experiments, the mean congo red retention values were lower in the comparison group compared to the preeclampsia group (two-tailed randomization test, p < 0.05). The plots show the median, lower and upper quartiles, and outliers. CRRs are normalized to the maximum CRR value. For each experiment, the probability of erroneously rejecting the null hypothesis is shown (two-tailed randomization test)

Download (207KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. ROC curves showing the sensitivity and specificity of the CRD test and its modifications at different Congo red retention cut-off thresholds. The closer the curve is to the upper left corner on the plot, the higher the sensitivity and specificity of the test are

Download (225KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2022 Fedotov S.A., Gerasimova E.M., Vashukova E.S., Pakin V.S., Kapustin R.V., Pachuliya O.V., Glotov A.S., Kulichikhin K.Y., Chernoff Y.O., Rubel A.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».