Протеомные предикторы преждевременных родов

Обложка


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

На сегодняшний день способы прогнозирования преждевременных родов, основанные на выявлении изолированных биомаркеров малоэффективны, поскольку такие предикторы ассоциированы с каким-либо одним звеном патогенеза без учета другого «сценария» развития патологических событий. Становится все более очевидно, что для улучшения прогнозирования преждевременных родов необходимо применять подход, объединяющий данные о разных биологических уровнях регуляции.

Быстро развивающиеся направления геномики, транскриптомики и метаболомики открывают широкие перспективы для прогнозирования преждевременных родов. Эти методы позволяют не только измерять тысячи биомаркеров в различных биологических образцах при реализации патологии, но и оценивать биологические изменения, предшествующие клиническим проявлениям заболевания. В то же время множество исследований продемонстрировали ведущую роль белков во всех клеточных реакциях организма, что определило одно из наиболее перспективных направлений «-омных» исследований — оценку протеома. Протеомика может давать дополнительную информацию о сложных биохимических процессах на молекулярном уровне. Понимание этих процессов критически важно для прогнозирования различных клинических фенотипов преждевременных родов.

Исследования, представленные в данном обзоре литературы, продемонстрировали многообещающие результаты в отношении изучения протеома материнской крови для определения значимости предикторов преждевременных родов.

Об авторах

Ольга Владимировна Пачулия

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта

Автор, ответственный за переписку.
Email: for.olga.kosyakova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-4116-0222
SPIN-код: 1204-3160

канд. мед. наук

Россия, Санкт-Петербург

Елена Сергеевна Вашукова

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта

Email: vi_lena@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-6996-8891
SPIN-код: 2811-8730

канд. биол. наук

Россия, Санкт-Петербург

Роман Арионович Илларионов

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта; Санкт-Петербургский государственный университет

Email: r.a.illarionov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-2711-748X
SPIN-код: 6901-3640
Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Татьяна Борисовна Постникова

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта

Email: ptb20@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8227-2629
SPIN-код: 5354-4640

MD

Россия, Санкт-Петербург

Анастасия Романовна Мальцева

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта

Email: nastya.chentsova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5647-6783
SPIN-код: 9514-5746
Россия, Санкт-Петербург

Анастасия Константиновна Попова

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта

Email: stassi1997@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-3512-2557
Россия, Санкт-Петербург

Екатерина Амировна Корнюшина

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта

Email: hapacheva@yandex.ru
SPIN-код: 5844-1975

канд. мед. наук

Россия, Санкт-Петербург

Кристина Альбертовна Оганян

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта; Санкт-Петербургский государственный университет

Email: 2743856@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1206-6029
SPIN-код: 6276-4279

канд. мед. наук

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Олеся Николаевна Беспалова

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии имени Д.О. Отта; Санкт-Петербургский государственный университет

Email: shiggerra@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6542-5953
SPIN-код: 4732-8089

д-р мед. наук

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Андрей Сергеевич Глотов

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта; Санкт-Петербургский государственный университет

Email: anglotov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7465-4504
SPIN-код: 1406-0090

д-р биол. наук

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Daskalakis G., Psarris A., Koutras A. et al. Maternal infection and preterm birth: from molecular basis to clinical implications // Children. 2023. Vol. 10. No. 5. P. 907. doi: 10.3390/children10050907
  2. Манухин И.Б., Фириченко С.В., Микаилова Л.У. и др. Прогнозирование и профилактика преждевременных родов: современное состояние проблемы // Российский вестник акушера-гинеколога. 2016. № 3. С. 9–15. doi: 10.17116/rosakush20161639-15
  3. Риццо Д., Маппа И., Бицадзе В.О., и др. Прогнозирование преждевременных родов: оценка ультразвукового исследования шейки матки и цервикально-влагалищных биомаркеров // Вестник Российской академии медицинских наук. 2020. Т. 75. № 4. C. 269–277. doi: 10.15690/vramn1275
  4. Oskovi Kaplan Z.A., Ozgu-Erdinc A.S. Prediction of preterm birth: maternal characteristics, ultrasound markers, and biomarkers: an updated overview // J. Pregnancy. 2018. Vol. 2018. doi: 10.1155/2018/8367571
  5. Wadon M., Modi N., Wong H.S. et al. Recent advances in the genetics of preterm birth // Ann. Hum. Genet. 2020. Vol. 84. No. 3. P. 205–213. doi: 10.1111/ahg.12373
  6. Gupta J.K., Alfirevic A. Systematic review of preterm birth multi-omic biomarker studies // Expert. Rev. Mol. Med. 2022. Vol. 24. P. 1–24. doi: 10.1017/erm.2022.13
  7. Никитина Н.А., Кирьянова М.А., Агеев М.Б. Современные протеомные технологии в изучении преэклампсии // Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии. 2022. Т. 21. № 6. С. 86–92. doi: 10.20953/1726-1678-2022-6-86-92
  8. Kacerovsky M., Lenco J., Musilova I., et al. Proteomic biomarkers for spontaneous preterm birth: a systematic review of the literature // Reprod. Sci. 2014. Vol. 21. No. 3. P. 283–295. doi: 10.1177/1933719113503415
  9. Zhang Z., Wu S., Stenoien D.L., et al. High-throughput proteomics // Annu. Rev. Anal. Chem. 2014. Vol. 7. P. 427–454. doi: 10.1146/annurev-anchem-071213-020216
  10. Сазонова Н.Г., Макаренко Т.А., Оловянникова Р.Я., и др. Методики протеомного анализа и их роль в диагностике акушерской и гинекологической патологии // Журнал акушерства и женских болезней. 2019. Т. 68. № 1. C. 69–82. doi: 10.17816/JOWD68169-82
  11. Lo J.O., Reddy A.P., Wilmarth P.A., et al. Proteomic analysis of cervical vaginal fluid proteins among women in recurrent preterm labor // J. Matern. Fetal Neonatal. Med. 2014. Vol. 27. No. 12. P. 1183–1188. doi: 10.3109/14767058.2013.852172
  12. Chien C.W., Lo Y.S., Wu H.Y., et al. Transcriptomic and proteomic profiling of human mesenchymal stem cell derived from umbilical cord in the study of preterm birth // Proteomics Clin. Appl. 2020. Vol. 14. No. 1. doi: 10.1002/prca.201900024
  13. Tiensuu H., Haapalainen A. M., Tissarinen P., et al. Human placental proteomics and exon variant studies link AAT/SERPINA1 with spontaneous preterm birth // BMC Med. 2022. Vol. 20. No. 1. P. 141. doi: 10.1186/s12916-022-02339-8
  14. Romero R., Espinoza J., Rogers W.T., et al. Proteomic analysis of amniotic fluid to identify women with preterm labor and intra-amniotic inflammation/infection: the use of a novel computational method to analyze mass spectrometric profiling // J. Matern. Fetal Neonatal. Med. 2008. Vol. 21. No. 6. P. 367–388. doi: 10.1080/14767050802045848
  15. Gomes J., Au F., Basak A., et al. Maternal blood biomarkers and adverse pregnancy outcomes: a systematic review and meta-analysis // Crit. Rev. Toxicol. 2019. Vol. 49. No. 6. P. 461–478. doi: 10.1080/10408444.2019.1629873
  16. Klein J., Buffin-Meyer B., Mullen W., et al. Clinical proteomics in obstetrics and neonatology // Expert. Rev. Proteomics. 2014. Vol. 11. No. 1. P. 75–89. doi: 10.1586/14789450.2014.872564
  17. Hornaday K.K., Wood E.M., Slater D.M. Is there a maternal blood biomarker that can predict spontaneous preterm birth prior to labour onset? A systematic review // PLoS One. 2022. Vol. 17. No. 4. doi: 10.1371/journal.pone.0265853
  18. Esplin M.S., Merrell K., Goldenberg R., et al. Proteomic identification of serum peptides predicting subsequent spontaneous preterm birth // Am. J. Obstet. Gynecol. 2011. Vol. 204. No. 5. P. 391–398. doi: 10.1016/j.ajog.2010.09.021
  19. Parry S., Zhang H., Biggio J., et al. Maternal serum serpin B7 is associated with early spontaneous preterm birth // Am. J. Obstet. Gynecol. 2014. Vol. 211. No. 6. P. 678.e1–678.e12. doi: 10.1016/j.ajog.2014.06.035
  20. Gunko V.O., Pogorelova T.N., Linde V.A. Proteomic profiling of the blood serum for prediction of premature delivery // Bull. Exp. Biol. Med. 2016. Vol. 161. No. 6. P. 829–832. doi: 10.1007/s10517-016-3522-z
  21. D’Silva A.M., Hyett J.A., Coorssen J.R. Proteomic analysis of first trimester maternal serum to identify candidate biomarkers potentially predictive of spontaneous preterm birth // J. Proteomics. 2018. Vol. 178. P. 31–42. doi: 10.1016/j.jprot.2018.02.002
  22. Huang J., Yang Y., He P. Serum apolipoprotein A-II and alpha-2-antiplasmin levels in midtrimester can be used as predictors of preterm delivery // J. Int. Med. Res. 2020. Vol. 48. No. 9. doi: 10.1177/0300060520952280
  23. Markenson G.R., Saade G.R., Laurent L.C. et al. Performance of a proteomic preterm delivery predictor in a large independent prospective cohort // Am. J. Obstet. Gynecol. MFM. 2020. Vol. 2. No. 3. doi: 10.1016/j.ajogmf.2020.100140
  24. Lynch A.M., Wagner B.D., Deterding R.R., et al. The relationship of circulating proteins in early pregnancy with preterm birth // Am. J. Obstet. Gynecol. 2016. Vol. 214. No. 4. P. 517.e1–517.e8. doi: 10.1016/j.ajog.2015.11.001
  25. Hong S., Park K.H., Kim Y.M., et al. A protein microarray analysis of plasma proteins for the prediction of spontaneous preterm delivery in women with preterm labor // Reprod. Sci. 2020. Vol. 27. No. 5. P. 1187–1196. doi: 10.1007/s43032-019-00114-4
  26. Lee J.E., Park K.H., Kim H.J., et al. Proteomic identification of novel plasma biomarkers associated with spontaneous preterm birth in women with preterm labor without infection/inflammation // PLoS One. 2021. Vol. 16. No. 10. doi: 10.1371/journal.pone.0259265
  27. Bai K., Li X., Zhong J., et al. Placenta-derived exosomes as a modulator in maternal immune tolerance during pregnancy // Front. Immunol. 2021. Vol. 12. doi: 10.3389/fimmu.2021.671093
  28. Ezrin A.M., Brohman B., Willmot J., et al. Circulating serum-derived microparticles provide novel proteomic biomarkers of spontaneous preterm birth // Am. J. Perinatol. 2015. Vol. 32. No. 6. P. 605–614. doi: 10.1055/s-0035-1547322
  29. Cantonwine D.E., Zhang Z., Rosenblatt K., et al. Evaluation of proteomic biomarkers associated with circulating microparticles as an effective means to stratify the risk of spontaneous preterm birth // Am. J. Obstet. Gynecol. 2016. Vol. 214. No. 5. P. 631.e1–631.e11. doi: 10.1016/j.ajog.2016.02.005
  30. Menon R., Dixon C.L., Sheller-Miller S., et al. Quantitative proteomics by SWATH-MS of maternal plasma exosomes determine pathways associated with term and preterm birth // Endocrinology. 2019. Vol. 160. No. 3. P. 639–650. doi: 10.1210/en.2018-00820

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».