Особенности вагинальной микробиоты в I триместре беременности и процессы плацентогенеза

Обложка


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Обоснование. Одними из основных причин перинатальных и материнских заболеваемости и смертности в мире являются задержка роста плода и преэклампсия. В основе патогенеза этих состояний лежит плацентарная недостаточность.

Цель — изучить влияние микробиоты влагалища в I триместре беременности на формирование хориона и на риски развития плацентарной недостаточности.

Материалы и методы. У пациенток без отягощенного акушерско-гинекологического и соматического анамнеза оценены уровни плацентарных белков [хорионического гонадотропина человека и связанного с беременностью плазменного белка А (pregnancy-associated plasma protein A, РАРР-А)], значения multiple of the median (MoM) для этих уровней и характер вагинальной микробиоты в I триместре беременности с помощью метода полимеразной цепной реакции.

Результаты. 396 пациенток разделены на две группы: в 1a группу вошли беременные с МоМ РАРР-А <0,5 (n=82), в 1b группу — пациентки с МоМ РАРР-А ≥0,5 (n=314). Эти же пациентки разделены на две другие группы в зависимости от МоМ хорионического гонадотропина человека: в 2a группу вошли пациентки с уровнем <0,5 (n=33), в 2b — с уровнем ≥0,5 (n=363). В 1b группе абсолютный и условный нормоценоз встречались статистически значимо чаще, а умеренный смешанный, выраженный анаэробный и выраженный смешанный дисбиоз — статистически значимо реже, чем в 1a группе. В зависимости от уровня МоМ хорионического гонадотропина человека в 2b группе выраженный аэробный и выраженный анаэробный дисбиоз встречались статистически значимо реже, чем в 2a группе. В 1a группе количество Staphylococcus spp., Gardnerella vaginalis / Prevotella bivia / Porphyromonas spp., Eubacterium spp., Megasphaera spp. / Veillonella spp. / Dialister spp. было статистически значимо выше, чем у пациенток в 1b группе. В зависимости от уровня МоМ хорионического гонадотропина человека различий по количеству микроорганизмов в составе влагалищной микробиоты не было. Методом «деревья решений» выявлено, что прогнозировать МоМ РАРР-А <0,5 следует, если концентрации условно-патогенных микроорганизмов при полимеразной цепной реакции в вагинальном микробиоме составляют: Sneathia spp. / Leptotrichia spp. / Fusobacterium spp. >103,85, Staphylococcus spp. >103,45, Peptostreptococcus spp. ≤104,85, Candida spp. ≤103,9 и Staphylococcus spp. ≤103,95, Sneathia spp. / Leptotrichia spp. / Fusobacterium spp. >103,85, Staphylococcus spp. >103,45 и Peptostreptococcus spp. >104,85. В представленных неравенствах отражены абсолютные значения копий ДНК микроорганизмов в форме десятичных логарифмов (геном-эквивалентов на миллилитр).

Заключение. У пациенток с пониженным уровнем плацентарных белков, по данным первого пренатального скрининга, вагинальная микробиота отличается более высоким количеством условно-патогенных микроорганизмов, чем у женщин с нормальными значениями плацентарных белков. Своевременная коррекция микробиоты влагалища на прегравидарном этапе и на ранних сроках беременности может стать важным источником профилактики плацентарной недостаточности.

Об авторах

Виктория Владиславовна Баринова

Клиника профессора Буштыревой

Автор, ответственный за переписку.
Email: victoria-barinova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8584-7096
SPIN-код: 5068-0680

канд. мед. наук

Россия, 344011, Ростов-на-Дону, пер. Соборный, 58/7

Ирина Олеговна Буштырева

Клиника профессора Буштыревой

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

д-р мед. наук, профессор

Россия, Ростов-на-Дону

Дмитрий Олегович Иванов

Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет

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

д-р мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Мария Александровна Барыкина

Ростовский государственный медицинский университет

Email: mariabarykina480@gmail.com
ORCID iD: 0009-0005-3485-8763
SPIN-код: 2541-5967
Россия, Ростов-на-Дону

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Нормализованная важность к «дереву решений» для групп пациенток с уровнем multiple of the median связанного с беременностью плазменного белка А <0,5 и ≥0,5.

Скачать (64KB)
Метаданные
3. Рис. 2. ROC-кривые для групп 1a (a) и 1b (b).

Скачать (161KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Нормализованная важность к «дереву решений» для групп пациенток с уровнем multiple of the median хорионического гонадотропина человека <0,5 и ≥0,5.

Скачать (40KB)
Метаданные
5. Рис. 4. ROC-кривые для групп 2a (a) и 2b (b).

Скачать (162KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2025

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».