Молекулярные маркеры второй волны инвазии трофобласта как предикторы хронической плацентарной недостаточности

Обложка


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Обоснование. Хроническая плацентарная недостаточность — один из ключевых факторов перинатальных заболеваемости и смертности. В ее основе лежит нарушение второй волны инвазии трофобласта, сопровождающееся дефицитом ангиогенеза и активацией системы гемостаза. На сегодняшний день особый интерес представляет возможность раннего выявления женщин с высоким риском формирования хронической плацентарной недостаточности до развития клинически значимых проявлений.

Цель. Разработать и валидировать математическую модель на этапе второй волны инвазии трофобласта (в 16–18 нед. гестации), основанную на оценке иммунологических, ангиогенных и коагулологических маркеров, для прогнозирования высокого риска развития хронической плацентарной недостаточности.

Методы. Проведено одноцентровое одномоментное сравнительное исследование с анализом историй болезни беременных с отягощенным акушерским анамнезом. В основной и контрольной группах оценивали содержание Д-димера, антитромбина III, соотношение содержания плацентарного фактора роста и активности растворимой fms-подобной тирозинкиназы-1, а также содержание антител к фосфолипидам. Для построения прогностической модели использован метод логистической регрессии. Эффективность модели оценивали по чувствительности, специфичности и площади под ROC-кривой.

Результаты. Включены 462 беременные. При пороговом значении вероятности ≥0,332 модель продемонстрировала чувствительность 87,5%, специфичность 75,0% и площадь под ROC-кривой 0,838. Все параметры оказались статистически значимыми (p <0,05). Выявлена достоверная связь между показателями ангиогенеза и коагуляционного профиля.

Заключение. Разработанная математическая модель позволяет с высокой точностью прогнозировать риск развития хронической плацентарной недостаточности во вторую волну инвазии трофобласта. Ее использование в клинической практике может способствовать раннему выявлению пациенток группы высокого риска развития данного заболевания и своевременному началу профилактической терапии, направленной на улучшение перфузии плаценты и снижение перинатальных осложнений.

Об авторах

Дина Рустемовна Еремеева

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова; Санкт-Петербургский медико-социальный институт; Родильный дом № 6 им. проф. В.Ф. Снегирева

Email: dina-bikmullina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4512-9599
SPIN-код: 8272-0950
Scopus Author ID: 57201320518

кандидат медицинских наук

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Марина Сабировна Зайнулина

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова; Санкт-Петербургский медико-социальный институт; Родильный дом № 6 им. проф. В.Ф. Снегирева

Автор, ответственный за переписку.
Email: zainulina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2622-5000
SPIN-код: 3955-8429

доктор медицинских наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Chen T, Baldauf CE, Gill KS, et al. Soluble Fms-like tyrosine kinase-1 polymorphisms associated with severe-spectrum hypertensive disorders of pregnancy. Arch Gynecol Obstet. 2025;311(3):609–619. doi: 10.1007/s00404-024-07917-0 EDN: GRKMNC
  2. Chau K, Hennessy A, Makris A. Placental growth factor and pre-eclampsia. J Hum Hypertens. 2017;31(12):782–786. doi: 10.1038/jhh.2017.61
  3. Karumanchi SA. Angiogenic factors in preeclampsia: from diagnosis to therapy. Hypertension. 2016;67(6):1072–1079. doi: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.116.06421
  4. Phipps EA, Thadhani R, Benzing T, et al. Pre-eclampsia: pathogenesis, novel diagnostics and therapies. Nat Rev Nephrol. 2019;15(5):275–289. doi: 10.1038/s41581-019-0119-6 EDN: EWYGWF
  5. Kobayashi T, Terao T. Preeclampsia as chronic disseminated intravascular coagulation. Study of two parameters: thrombin-antithrombin III complex and D-dimers. Gynecol Obstet Invest. 1987;24(3):170–178. doi: 10.1159/000298799
  6. He S, Bremme K, Blombäck M. Fibrin d-dimer levels in preeclamptic pregnancies with birth of small-for-gestational-age neonates. Hypertension in Pregnancy. 1998;17(2):217–226. doi: 10.3109/10641959809006077
  7. Fanget C, Chauleur C, Stadler A, et al. Relationship between plasma D-dimer concentration and three-dimensional ultrasound placental volume in women at risk for placental vascular diseases: a monocentric prospective study. PLoS One. 2016;11(6):e0156593. doi: 10.1371/journal.pone.0156593
  8. Obeagu EI, Obeagu GU. Maternal hypoxia and placental dysfunction: insights from molecular biology. Elite Journal of Health Science. 2024;2(8):58–69.
  9. Hadlock FP, Harrist RB, Sharman RS, et al. Estimation of fetal weight with the use of head, body, and femur measurements-a prospective study. Am J Obstet Gynecol. 1985;151(3):333–337. doi: 10.1016/0002-9378(85)90298-4
  10. Gordijn SJ, Beune IM, Thilaganathan B, et al. Consensus definition of fetal growth restriction: a Delphi procedure. Ultrasound Obstet Gynecol. 2016;48(3):333–339. doi: 10.1002/uog.15884
  11. Pavlova NG, Zajnulina MS, Arzhanova ON, et al. Placental insufficiency. Saint Petersburg: N–L; 2007. (In Russ.)
  12. Redman CW, Sargent IL. Placental stress and pre-eclampsia: a revised view. Placenta. 2009;30(Suppl A):S38–S42. doi: 10.1016/j.placenta.2008.11.021
  13. Maynard SE, Karumanchi SA. Angiogenic factors and preeclampsia. Semin Nephrol. 2011;31(1):33–46. doi: 10.1016/j.semnephrol.2010.10.004
  14. Levine RJ, Maynard SE, Qian C, et al. Circulating angiogenic factors and the risk of preeclampsia. N Engl J Med. 2004;350(7):672–683. doi: 10.1056/NEJMoa031884 EDN: GRAAHJ
  15. Rocha B, Ruiz-Romero C, Blanco FJ. Mass spectrometry imaging: a novel technology in rheumatology. Nat Rev Rheumatol. 2017;13(1):52–63. doi: 10.1038/nrrheum.2016.184
  16. Makatsariya AD, Bitsadze VO, Hizroeva DH, et al. Pathogenetic significance of antiphospholipid antibodies. Practical medicine. 2012;(5):9–21. EDN: PCNWVL

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© 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».