Cell:檢測血液代謝物,可準確預測孕婦的孕齡和預產期

生物探索 2020-07-01 檢舉

孕期是母嬰最關鍵的時期之一。全球每年2億例懷孕中,有30萬例與妊娠和生育相關的孕產婦死亡和700萬例圍產期死亡。準確估計妊娠和分娩的時間,更好地了解妊娠的調控方式,對于許多產科臨床決策、早產及相關治療方案的確定至關重要。然而,目前可用于估計胎齡的母體血液中標記物測序及臨床標志物的檢測較貴、費時且準確性不理想。因此,急需開發出一種可以準確估計妊娠和分娩時間的方法。

近日,來自斯坦福大學丹麥血清研究所的研究人員在《Cell》上發表了其對孕婦整個懷孕期間血液代謝產物的非靶向代謝組學分析結果,確定了與妊娠有關的代謝物和代謝途徑,提供了懷孕期間和產后時期代謝物變化的全面視圖,且構建了含5個代謝物的代謝時鐘,可以根據孕早期超聲高準確性預測孕齡和分娩時間。

Cell:檢測血液代謝物,可準確預測孕婦的孕齡和預產期

https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.05.002

研究人員對丹麥的30名妊娠女性從懷孕第5周到產后期每周抽取的血樣進行非靶向代謝組分析,共鑒定出9651種代謝產物,其中,4995種在懷孕期間和產后發生了改變,176種與妊娠顯著相關,其中68種代謝產物在妊娠期間的變化超過50%。大多數這些代謝物變化在分娩后會迅速恢復至基線。

Cell:檢測血液代謝物,可準確預測孕婦的孕齡和預產期

非靶向代謝組學可根據胎齡精確地聚集每周的血漿樣本

通過KEGG分析,研究人員發現,妊娠期間的可注釋化合物的48條代謝途徑中有34條發生了顯著變化。在最主要的改變途徑中,類固醇激素的生物合成在妊娠時增強,在妊娠結束前達到峰值,然后在分娩后不久急劇下降。除類固醇途徑外,隨著母親適應妊娠,代謝組會發生全系統的重新配置

隨后,研究人員基于高分辨率視圖建立了代謝時鐘來預測各個血漿樣品的胎齡。其產生了包含五個具有高度預測性的化合物(四個類固醇和一個脂質)的線性模型,通過血漿樣本交叉測驗發現新陳代謝時鐘模型產生的結果與早孕超聲估計的胎齡明顯相關。且使用該主要代謝組數據可以對正常妊娠樣本進行20、24、28、32和37個孕周之前或之后準確分類

另外,研究人員還檢查了不同個體的代謝時鐘預測性能,發現對于大多數人,該模型預測與妊娠早期超聲所估計的胎齡一致,少數人具有預測偏差,可能與嬰兒出生體重密切相關。胎兒較重的母親中,總的代謝時鐘往往會超過由孕早期超聲確定的胎齡,而在胎兒較輕的母親中,總的代謝時鐘會延遲。總代謝時鐘早于超聲評估的婦女往往早產,代謝時鐘中的時間延遲則與孕婦分娩時間延遲也相關。

Cell:檢測血液代謝物,可準確預測孕婦的孕齡和預產期

妊娠代謝時鐘:機器學習選擇的五種代謝物能準確預測妊娠正常進展的時間

研究人員還測試了孕婦的血液代謝產物是否也可以在妊娠中期預測分娩時間,發現僅使用三種代謝物,代謝組就能準確預測2周內即將發生的分娩事件。同樣,鑒定出的代謝物也可用于預測4周和8周內正常分娩事件的發生時間。

簡而言之,該研究團隊構建了孕期及產后人體代謝物變化的全面視圖,構建了含5個代謝物的代謝時鐘,可以高準確性預測孕齡和分娩時間。希望這一發現可以早日應用于臨床造福孕媽媽們。

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參考資料:

[1] Metabolic Dynamics and Prediction of Gestational Age and Time to Delivery in Pregnant Women

來源:企鹅号

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