Molecular markers of the second wave of trophoblast invasion as predictors of chronic placental insufficiency

封面


如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

BACKGROUND: Chronic placental insufficiency is a key factor of perinatal morbidity and mortality. This condition is caused by a disruption of the second wave of trophoblast invasion, accompanied by a deficiency in angiogenesis and activation of the hemostatic system. Currently, the possibility of early detection of women with a high risk of developing chronic placental insufficiency before clinical manifestations occur is of particular interest.

AIM: The aim of this study was to develop and validate a mathematical model at the stage of the second wave of trophoblast invasion (16–18 weeks of pregnancy) based on the assessment of immunological, angiogenic and coagulological markers for predicting the high risk of developing chronic placental insufficiency in women.

METHODS: This cross-sectional single-center study included pregnant women with complicated obstetric history. The levels of D-dimer, antithrombin III, soluble fms-like tyrosine kinase-1 activity / placental growth factor ratio, and antibodies to phospholipids were assessed in the study groups. The logistic regression method was used to build a prognostic model. Model performance was assessed by sensitivity, specificity, and area under the ROC curve.

RESULTS: This study enrolled 462 pregnant women. With a probability threshold of ≥0.332, the model demonstrated a sensitivity of 87.5%, a specificity of 75.0%, and AUC of 0.838 (p < 0.05). A relationship was found between the angiogenesis and coagulation profile parameters.

CONCLUSION: The developed mathematical model allows for highly accurate prediction of the risk of developing chronic placental insufficiency in the second wave of trophoblast invasion. Its use in clinical practice may contribute to early detection of high-risk patients and timely initiation of preventive therapy aimed at improving placental perfusion and reducing perinatal complications.

作者简介

Dina Eremeeva

Academician I.P. Pavlov First St. Petersburg State Medical University; Saint Petersburg Medical and Social Institute; Snegirev Maternity Hospital No. 6

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

MD. Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Saint Petersburg; Saint Petersburg; Saint Petersburg

Marina Zainulina

Academician I.P. Pavlov First St. Petersburg State Medical University; Saint Petersburg Medical and Social Institute; Snegirev Maternity Hospital No. 6

编辑信件的主要联系方式.
Email: zainulina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2622-5000
SPIN 代码: 3955-8429

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Saint Petersburg; Saint Petersburg; Saint Petersburg

参考

  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

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Eсо-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

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».