Characteristics of vaginal microbiota in the first trimester of pregnancy and placental development

Cover Page


Cite item

Full Text

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

Abstract

BACKGROUND: Fetal growth restriction and preeclampsia are some of the main causes of perinatal and maternal morbidity and mortality all over the world. Placental insufficiency underlies the pathogenesis of these conditions.

AIM: The aim of this study was to investigate the effect of vaginal microbiota in the first trimester of pregnancy on the formation of the chorion and the risks of placental insufficiency.

METHODS: The study included 396 patients without a burdened obstetric-gynecological anamnesis and extragenital pathology. Using polymerase chain reaction diagnostics, we assessed the levels of placental proteins [human chorionic gonadotropin (hCG) and pregnancy-associated plasma protein A (PAPP-A)] in the first prenatal screening, multiples of the median (MoM) for these levels, and the vaginal microbiota in the first trimester of pregnancy.

RESULTS: The patients were divided into two groups: group 1a included pregnant women with PAPP-A levels <0.5 MoM (n = 82) and group 2a consisted of patients with PAPP-A levels ≥0.5 MoM (n = 314). The same patients were divided into two other groups depending on the MoM for hCG levels: group 2a included patients with hCG levels <0.5 MoM (n = 33) and group 2b consisted of patients with hCG levels ≥0.5 MoM (n = 363). In group 1b, normal microbiota and conditionally normal microbiota were more common, whereas moderate mixed dysbiosis, severe anaerobic dysbiosis, and severe mixed dysbiosis were less common than in group 1a. Depending on the MoM for hCG levels, in group 2b, severe aerobic dysbiosis and severe anaerobic dysbiosis were less common than in group 2a. In group 1a, the number of Staphylococcus spp., Gardnerella vaginalis / Prevotella bivia / Porphyromonas spp., Eubacterium spp., Megasphaera spp. / Veillonella spp. / Dialister spp. was higher than in patients in group 1b. We found no differences in the number of microorganisms in the vaginal microbiota depending on the MoM for hCG levels. The decision tree method revealed that if the concentrations of opportunistic microorganisms in the vaginal microbiome are as follows: Sneathia spp. / Leptotrichia spp. / Fusobacterium spp. >103.85, Staphylococcus spp. >103.45, Peptostreptococcus spp. ≤104.85, Candida spp. ≤103.9, and Staphylococcus spp. ≤103.95; as well as Sneathia spp. / Leptotrichia spp. / Fusobacterium spp. >103.85, Staphylococcus spp. >103.45, and Peptostreptococcus spp. >104.85, then the PAPP-A levels may be predicted to be <0.5 MoM. The presented inequalities reflect the absolute values of DNA copies of microorganisms in the form of decimal logarithms (genome equivalents per milliliter).

CONCLUSION: In patients with reduced levels of placental proteins, according to the first prenatal screening, the vaginal microbiota is characterized by higher numbers of opportunistic microorganisms compared to patients with normal values of placental proteins. Timely correction of the vaginal microbiota at the pregravid stage and in early pregnancy can be an important source of prevention of placental insufficiency.

About the authors

Victoria V. Barinova

Professor Bushtyreva Clinic

Author for correspondence.
Email: victoria-barinova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8584-7096
SPIN-code: 5068-0680

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, 58/7 Soborny Lane, Rostov-on-Don, 344011

Irina O. Bushtyreva

Professor Bushtyreva Clinic

Email: kio4@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9296-2271
SPIN-code: 5009-1565

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Rostov-on-Don

Dmitry O. Ivanov

Saint Petersburg State Pediatric Medical University

Email: doivanov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0060-4168
SPIN-code: 4437-9626

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

Maria A. Barykina

Rostov State Medical University

Email: mariabarykina480@gmail.com
ORCID iD: 0009-0005-3485-8763
SPIN-code: 2541-5967
Russian Federation, Rostov-on-Don

References

  1. Su W, Gong C, Zhong H, et al. Vaginal and endometrial microbiome dysbiosis associated with adverse embryo transfer outcomes. Reprod Biol Endocrinol. 2024;22(1):111. EDN: UROVDX doi: 10.1186/s12958-024-01274-y
  2. Wei Q, Chen H, Zou H, et al. Impact of vaginal microecological differences on pregnancy outcomes and endometrial microbiota in frozen embryo transfer cycles. J Assist Reprod Genet. 2024;41(4):929–938. EDN: GGCSZG doi: 10.1007/s10815-024-03066-0
  3. Zhu J, Zhang J, Syaza Razali N, et al. Mean arterial pressure for predicting preeclampsia in Asian women: a longitudinal cohort study. BMJ Open. 2021;11(8):e046161. EDN: WENHZG doi: 10.1136/bmjopen-2020-046161
  4. Hardee I, Wright L, McCracken C, et al. Maternal and neonatal outcomes of pregnancies in women with congenital heart disease: a meta-analysis. J Am Heart Assoc. 2021;10(8):e017834. EDN: NDIFRB doi: 10.1161/JAHA.120.017834
  5. Grylls A, Seidler K, Neil J. Link between microbiota and hypertension: Focus on LPS/TLR4 pathway in endothelial dysfunction and vascular inflammation, and therapeutic implication of probiotics. Biomed Pharmacother. 2021;137:111334. EDN: FYEEDP doi: 10.1016/j.biopha.2021.111334
  6. Liu Y, Li N, An H, et al. Impact of gestational hypertension and preeclampsia on low birthweight and small-for-gestational-age infants in China: a large prospective cohort study. J Clin Hypertens (Greenwich). 2021;23(4):835–842. EDN: UECGBD doi: 10.1111/jch.14176
  7. Quitterer U, AbdAlla S. Pathological AT1R-B2R protein aggregation and preeclampsia. Cells. 2021;10(10):2609. EDN: JSNDSP doi: 10.3390/cells10102609
  8. Kornacki J, Gutaj P, Kalantarova A, et al. Endothelial dysfunction in pregnancy complications. Biomedicines. 2021;9(12):1756. EDN: LTHVTE doi: 10.3390/biomedicines9121756
  9. Turkgeldi, L. S., Turkgeldi, E., Kiyak, H., et al. Abnormal first and second trimester matenal seum marker levels for aneuploidy screening and adverse pregnancy outcomes. East J Med. 2021;26(3):418–425. EDN: HSTQKN doi: 10.5505/ejm.2021.77775
  10. Chaveeva P, Papastefanou I, Dagklis T, et al. External validation and comparison of Fetal Medicine Foundation competing-risks model for small-for-gestational-age neonate in the first trimester: multicenter cohort study. Ultrasound Obstet Gynecol. 2025. doi: 10.1002/uog.29219
  11. Côté ML, Giguère Y, Forest JC, et al. First-trimester PlGF and PAPP-A and the risk of placenta-mediated complications: PREDICTION prospective study. J Obstet Gynaecol Can. 2025:47(2):102732. EDN: LOVHVQ doi: 10.1016/j.jogc.2024.102732
  12. Gladstone RA, Snelgrove JW, McLaughlin K, et al. Placental growth factor (PlGF) and soluble fms-like tyrosine kinase-1 (sFlt1): powerful new tools to guide obstetric and medical care in pregnancy. Obstet Med. 2025. doi: 10.1177/1753495X251327462
  13. Allen R, Aquilina J. Prospective observat-ional study to determine the accuracy of first-trimester serum biomarkers and uterine artery Dopplers in combination with maternal characteristics and arteriography for the prediction of women at risk of preeclampsia and other adverse pregnancy outcomes. J Matern Fetal Neonatal Med. 2018;31(21):2789–2806. doi: 10.1080/14767058.2017.1355903
  14. Genc S, Ozer H, Emeklioglu CN, et al. Relationship between extreme values of first trimester maternal pregnancy associated plasma protein-A, free-β-human chorionic gonadotropin, nuchal translucency and adverse pregnancy outcomes. Taiwan J Obstet Gynecol. 2022;61(3):433–440. EDN: GVCQHM doi: 10.1016/j.tjog.2022.02.043
  15. Yockey LJ, Varela L, Rakib T, et al. Vaginal exposure to zika virus during pregnancy leads to fetal brain infection. Cell. 2016;166(5):1247–1256.e4. doi: 10.1016/j.cell.2016.08.004
  16. Dong Z, Fan C, Hou W, et al. Vaginal exposure to candida albicans during early gestation results in adverse pregnancy outcomes via inhibiting placental development. Front Microbiol. 2022;12:816161. EDN: ZAIJDI doi: 10.3389/fmicb.2021.816161
  17. Wong YP, Cheah FC, Wong KK, et al. Gardnerella vaginalis infection in pregnancy: Effects on placental development and neonatal outcomes. Placenta. 2022;120:79–87. EDN: QVZIRD doi: 10.1016/j.placenta.2022.02.018
  18. Riganelli L, Iebba V, Piccioni M, et al. Structural variations of vaginal and endometrial microbiota: hints on female infertility. Front Cell Infect Microbiol. 2020;10:350. EDN: YPGTTA doi: 10.3389/fcimb.2020.00350
  19. Zervomanolakis I, Ott HW, Hadziomerovic D, et al. Physiology of upward transport in the human female genital tract. Ann NY Acad Sci. 2007;1101:1–20. doi: 10.1196/annals.1389.032
  20. Punzón-Jiménez P, Labarta E. The impact of the female genital tract microbiome in women health and reproduction: a review. J Assist Reprod Genet. 2021;38(10):2519–2541 EDN: TLJZCV doi: 10.1007/s10815-021-02247-5
  21. Odendaal J, Black N, Bennett PR, et al. The endometrial microbiota and early pregnancy loss. Hum Reprod. 2024;39(4):638–646. EDN: NSAXDP doi: 10.1093/humrep/dead274
  22. Qing X, Xie M, Liu P, et al. Correlation between dysbiosis of vaginal microecology and endometriosis: A systematic review and meta-analysis. PLoS One. 2024;19(7):e0306780. EDN: IGHDIW doi: 10.1371/journal.pone.030678000000000000
  23. Reschini M, Benaglia L, Ceriotti F, et al. Endometrial microbiome: sampling, assessment, and possible impact on embryo implantation. Sci Rep. 2022;19(2):8467. EDN: AKJLIY doi: 10.1038/s41598-022-12095-7
  24. Feng T, Liu Y. Microorganisms in the reproductive system and probiotic’s regulatory effects on reproductive health. Comput Struct Biotechnol J. 2022;20:1541–1553. doi: 10.1016/j.csbj.2022.03.017 EDN: FQBENO
  25. Di Simone N, Santamaria Ortiz A, Specchia M, et al. Recent insights on the maternal microbiota: impact on pregnancy outcomes. Front Immunol. 2020;11:528202. EDN: OKUFWA doi: 10.3389/fimmu.2020.528202
  26. Fu M, Zhang X, Liang Y, et al. Alterations in vaginal microbiota and associated metabolome in women with recurrent implantation failure. mBio. 2020;11:3. EDN: JTDUMI doi: 10.1128/mBio.03242-19
  27. Vasundhara D, Raju VN, Hemalatha R, et al. Vaginal & gut microbiota diversity in pregnant women with bacterial vaginosis & effect of oral probiotics: an exploratory study. Indian J Med Res. 2021;153(4):492–502. EDN: BKYBGI doi: 10.4103/ijmr.IJMR_350_19
  28. Gao X, Louwers YV, Laven JSE, et al. Clinical relevance of vaginal and endometrial microbiome investigation in women with repeated implantation failure and recurrent pregnancy loss. Int J Mol Sci. 2024;25(1):622. EDN: EIWRUL doi: 10.3390/ijms25010622
  29. Keburia LK, Smolnikova VU, Priputnevich TV, et al. Uterine microbiota and its effect on reproductive outcomes. Obstetrics and Gynecology. 2019;(2):22–27. EDN: YYXPNB doi: 10.18565/aig.2019.2.22-27
  30. Sukhanov AA, Dikke GB, Kukarskaya II, et al. Morphological characteristics of the endometrium in the preconception period, chorion and placenta during pregnancy resulting from in vitro fertilization in patients with chronic endometritis (secondary analysis of the results of the TULIP 2 randomized controlled trial). Obstetrics and Gynegology. 2024;(5):118–132. EDN: JMQJXS doi: 10.18565/aig.2024.122

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Normalized importance on a decision tree for groups of patients with a multiple of the median for pregnancy-associated plasma protein A levels <0.5 and ≥0.5.

Download (64KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. ROC curves for groups 1a (a) and 1b (b).

Download (161KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Normalized importance on a decision tree for groups of patients with a multiple of the median for human chorionic gonadotropin <0.5 and ≥0.5.

Download (40KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. ROC curves for groups 2a (a) and 2b (b).

Download (162KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Eсо-Vector

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».