Profilování krevních metabolitů předčí BMI v predikci těhotenských komplikací

Velká mezinárodní studie ukazuje, že metabolomické signatury v mateřské krvi, zejména později v těhotenství, odhalují skryté metabolické riziko a předpovídají gestační diabetes a preeklampsii přesněji než samotný BMI.

Studie: Metabolomický podpis mateřského BMI je spojen s těhotenskými komplikacemi ve dvou nezávislých kohortách těhotenství. Obrazový kredit: ibragimova / Shutterstock

V nedávné studii publikované v časopise Komunikační medicínavýzkumníci analyzovali krevní vzorky ze dvou velkých nezávislých kohort, aby identifikovali specifické metabolomické podpisy spojené s mateřským BMI. Studie využila strojové učení k identifikaci profilu 46 metabolitů, které korelovaly s BMI a prokázaly silnější spojení s určitými těhotenskými komplikacemi než samotný BMI.

Studie dále identifikovala podskupinu 16 metabolitů, které v modelových analýzách statisticky zprostředkovávaly vztah mezi obezitou a diabetem, což naznačuje, že cílené profilování krve může pomoci zpřesnit stratifikaci prenatálního rizika.

Rostoucí obezita a riziko těhotenství

Globální nárůst obezity, zejména v západních zemích, byl doprovázen nárůstem rizikových těhotenství. Mateřská obezita je dlouhodobě spojována s komplikacemi jako např gestační diabetes mellitus (GDM) a preeklampsie.

Klinici se k odhadu těchto rizik obvykle spoléhají na BMI před těhotenstvím. BMI však odráží pouze výšku a hmotnost a nezachycuje základní metabolický stav. V důsledku toho mohou jedinci s normálním BMI stále nést metabolické riziko, zatímco někteří jedinci s vyšším BMI mohou být metabolicky zdraví.

Metabolomika jako biologická čočka

Aby se výzkumníci vypořádali s těmito omezeními, stále více se obracejí k metabolomice – studiu malých molekul cirkulujících v krvi, které odrážejí metabolickou aktivitu. Metabolomické profilování nabízí přesnější biologický snímek metabolického zdraví a může lépe zachytit metabolický stres související s těhotenstvím než samotná antropometrická měření.

Přístup kohorty, vzorkování a strojového učení

Studie analyzovala data ze dvou nezávislých těhotenských kohort: Copenhagen Prospective Studies on Asthma in Childhood (COPSAC) v Dánsku a studie o předporodní redukci astmatu s vitamínem D (VDAART) ve Spojených státech.

Vzorky krevní plazmy byly zpracovány pomocí necílené kapalinové chromatografie – tandemové hmotnostní spektrometrie (LC-MS/MS), umožňující detekci stovek metabolitů. Model strojového učení založený na řídké částečné regresi nejmenších čtverců byl použit k identifikaci vzorců metabolitů spojených s BMI a výsledky těhotenství.

Dánská kohorta COPSAC2010, která zahrnovala vzorky krve od 684 žen v polovině těhotenství (24 týdnů), sloužila jako objevná kohorta. K validaci byla použita kohorta VDAART sestávající ze 775 žen se vzorky odebranými v časném (10–18 týdnech) a pozdním (32–38 týdnech) těhotenství.

Metabolické profily předpovídají komplikace v těhotenství

V obou kohortách identifikovala LC-MS/MS 640 kandidátních metabolitů spojených s BMI matky a těhotenskými komplikacemi. Analýzy strojového učení z nich destilovaly robustní 46-metabolitový podpis spojený s nepříznivými výsledky, zejména s gestačním diabetem a preeklampsií. Mezi hlavní přispěvatele patřily zahrnuté sfingolipidy buněčná signalizace a metabolity související s metabolismem vitaminu A.

V kohortě objevů bylo vyšší BMI spojeno s gestačním diabetem (poměr šancí (OR) 1,90), ale skóre metabolitů bylo silnějším prediktorem (OR 2,47). Důležité je, že zatímco samotný BMI významně nepredikoval preeklampsii, skóre metabolitů ano.

Načasování, validace a zjištění zprostředkování

Validační analýzy v kohortě VDAART potvrdily robustnost metabolického podpisu napříč populacemi. Načasování odběru vzorků se ukázalo jako kritické. Metabolitové skóre měřené v pozdním těhotenství bylo silně prediktivní pro preeklampsii i gestační diabetes, zatímco skóre raného těhotenství bylo podstatně méně informativní.

Mediační analýzy identifikovaly 16 metabolitů, které částečně vysvětlovaly souvislost mezi obezitou a gestačním diabetem. Metabolity rostlinného původu, jako je karotendiol, byly spojeny s nižším rizikem diabetu, zatímco metabolity související s lipidy, včetně ceramidů a sfingomyelinů, byly spojeny se zvýšeným rizikem.

Samostatný model strojového učení využívající pouze těchto 16 metabolitů překonal model pouze s BMI v predikci gestačního diabetu, jak bylo hodnoceno testováním poměru pravděpodobnosti.

Důsledky pro hodnocení prenatálního rizika

Zjištění zdůrazňují omezení BMI jako samostatného prediktoru těhotenských komplikací a naznačují, že metabolomické profilování může nabídnout jemnější a biologicky smysluplnější přístup. Kombinace BMI s rizikovým skóre založeným na metabolitech může zlepšit předpověď gestačního diabetu a preeklampsie.

Přestože byla pozorována a provedena v prostředí s vysokými zdroji, studie podporuje další výzkum integrace krevního metabolomického screeningu do prenatální péče. S dodatečným ověřením a srovnáním se stávajícími screeningovými nástroji by takové přístupy mohly pomoci identifikovat vysoce riziková těhotenství dříve a umožnit personalizovanější sledování a intervenci.