Технологии прогнозирования преэклампсии

Цель исследования — разработать технологии прогнозирования развития преэклампсии (ПЭ) на основании определения медико-биологических и молекулярно-генетических предикторов с расчетом индивидуального риска данного осложнения беременности.

Материалы и методы. В исследование включены 457 беременных, из них 147 женщин с хронической артериальной гипертензией (ХАГ), 109 — с ХАГ и присоединившейся ПЭ, 201 пациентка с ПЭ. Контрольную группу составили 105 беременных без гипертензивных расстройств и протеинурии. Проведен ретроспективный анализ течения беременности и исходов родов, расчет факторов риска с применением системы Open Epi и метода логистической регрессии. В венозной крови определяли полиморфизмы генов, контролирующих тонус сосудистой стенки.

Результаты. Установлены факторы риска развития ПЭ, в том числе у женщин с ХАГ: хронический пиелонефрит; исходные среднее АД выше 95 мм рт. ст. и диастолическое АД выше 80 мм рт. ст.; индекс массы тела более 30; наследственность, отягощенная по артериальной гипертензии. Выявлены дополнительные предикторы ПЭ: перинатальные потери; преждевременные роды; самопроизвольные выкидыши; ПЭ и закрытые черепно-мозговые травмы в анамнезе; угроза прерывания настоящей беременности в I триместре. Обнаружены дополнительные факторы риска присоединения ПЭ у женщин с ХАГ: нерегулярная антигипертензивная терапия до беременности и в I триместре; хронический гастрит; первая беременность; табакокурение.

Сочетанное присутствие в генотипе полиморфных вариантов аллеля NOS3 (-786)C и гетерозиготного генотипа в гене AGTR2 1675G/A ассоциируется с высоким риском развития ХАГ; аллелей NOS3 (-786)Т/C и NOS3 (-786)C, а также совокупности аллелей NOS3 (-786)С и NOS3 894G/T — с ПЭ; наличие в генотипе аллелей AGT 704C, CYP11B2 (-344)T и GNB3 825Т/Т как по отдельности, так и в сочетании является фактором риска развития ПЭ на фоне ХАГ. Полученные данные позволили разработать способ прогнозирования развития ПЭ у женщин с ХАГ и модель расчета индивидуального риска развития ПЭ, которая легла в основу программы для ЭВМ.

Заключение. Расчет индивидуального риска развития ПЭ по предлагаемым нами технологиям позволит своевременно выявлять беременных, относящихся к группе высокого риска, что обеспечит персонифицированный подход, будет способствовать качественному проведению профилактических мероприятий, даст возможность доказать необходимость дополнительного обследования данной категории пациенток.

1. WHO recommendations: policy of interventionist versus expectant management of severe pre-eclampsia before term. Geneva: World Health Organization; 2018.
2. Поликарпов А.В., Александрова Г.А., Голубева Т.Ю., Тюрина Е.М., Огрызко Е.В., Шелепова Е.А. Основные показатели здоровья матери и ребенка, деятельность службы охраны детства и родовспоможения в Российской Федерации. М; 2018.
3. Холин А.М., Ходжаева З.С., Гус А.И. Патологическая плацентация и прогнозирование преэклампсии и задержки роста плода в первом триместре. Акушерство и гинекология 2018; 5: 12–19, https://doi.org/10.18565/aig.2018.5.12-19.
4. Буштырева И.О., Курочка М.П., Гайда О.В. Прогностические критерии преэклампсии. Российский вестник акушера-гинеколога 2017; 17(2): 59–63, https://doi.org/10.17116/rosakush201717259-63.
5. Муминова К.Т. Возможности неинвазивных постгеномных технологий в прогнозировании и ранней диагностике преэклампсии. Акушерство и гинекология 2018; 5: 5–10, https://doi.org/10.18565/aig.2018.5.5-10.
6. Park F.J., Leung C.H., Poon L.C., Williams P.F., Rothwell S.J., Hyett J.A. Clinical evaluation of a first trimester algorithm predicting the risk of hypertensive disease of pregnancy. Aust N Z J Obstet Gynaecol 2013; 53(6): 532–539, https://doi.org/10.1111/ajo.12126.
7. Akolekar R., Syngelaki A., Poon L., Wright D., Nicolaides K.H. Competing risks model in early screening for preeclampsia by biophysical and biochemical markers. Fetal Diagn Ther 2013; 33(1): 8–15, https://doi.org/10.1159/000341264.
8. Холин А.М., Муминова К.Т., Балашов И.С., Ход­жа­ева З.С., Боровиков П.И., Иванец Т.Ю., Гус А.И. Прогнозирование преэклампсии в первом триместре беременности: валидация алгоритмов скрининга на российской популяции. Акушерство и гинекология 2017; 8: 74–84, https://doi.org/10.18565/aig.2017.8.74-84.
9. Холин А.М., Муминова К.Т., Нагоев Т.М., Ходжа­ева З.С., Гус А.И. Прогнозирование преэклампсии в первом триместре на основе клинико-анамнестических факторов, биомаркеров и 3D-энергетической допплеровской оценки васкуляризации плацентарного ложа. Акушерство и гинекология 2018; 8: 56–65, https://doi.org/10.18565/aig.2018.8.56-65.
10. Rolnik D.L., Wright D., Poon L.C., O’Gorman N., Syngelaki A., de Paco Matallana C., Akolekar R., Cicero S., Janga D., Singh M., Molina F.S., Persico N., Jani J.C., Plasencia W., Papaioannou G., Tenenbaum-Gavish K., Meiri H., Gizurarson S., Maclagan K., Nicolaides K.H. Aspirin versus placebo in pregnancies at high risk for preterm preeclampsia. N Engl J Med 2017; 377(7): 613–622, https://doi.org/10.1056/NEJMoa1704559.
11. Волчек Ю.А., Шишко О.Н., Спиридонова О.С., Мохорт Т.В. Положение модели искусственной нейронной сети в медицинских экспертных системах. Juvenis scientia 2017; 9: 4–9.
12. Хлестова Г.В. Прогнозирование и ранняя диагностика преэклампсии на основе оценки ренин-ангиотензиновой и вазопрессин-аквапориновой систем. Автореф. дис. … канд. мед. наук. М; 2018.
13. Прозоровская К.Н. Особенности профиля микроРНК при преэклампсии различной степени тяжести. Автореф. дис. … канд. мед. наук. М; 2018.
14. Сивицкая Л.Н., Даниленко Н.Г., Барановская Е.И., Давыденко О.Г. Гестоз: некоторые генетические механизмы его развития. Медицинская генетика 2014; 10(148): 3–9.
15. Фетисова И.Н., Панова И.А., Малышкина А.И., Ро­ко­тянская Е.А., Ратникова С.Ю., Смирнова Е.В., Фети­сов Н.С., Назарова А.О. Генетические аспекты преэк­лам­п­­сии. Современные проблемы науки и образования 2014; 6, URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=15739.
16. Фетисова И.Н., Панова И.А., Рокотянская Е.А., Ратникова С.Ю., Смирнова Е.В., Фетисов Н.С. Генетические факторы развития преэклампсии. Вестник Ивановской медицинской академии 2015; 20(3): 13–16.
17. Lin R., Lei Y., Yuan Z., Ju H., Li D. Angiotensinogen gene M235T and T174M polymorphisms and susceptibility of pre-eclampsia: a meta-analysis. Ann Hum Genet 2012; 76(5): 377–386, https://doi.org/10.1111/j.1469-1809.2012.00722.x.
18. Dusse F., Frey U.H., Bilalic A., Dirkmann D., Görlinger K., Siffert W., Peters J. The GNB3 C825T polymorphism influences platelet aggregation in human whole blood. Pharmacogenet Genomics 2012; 22(1): 43–49, https://doi.org/10.1097/FPC.0b013e32834e1674.
19. Панова И.А., Малышкина А.И., Рокотянская Е.А., Смир­нова Е.В. Факторы риска присоединения преэклампсии у женщин с хронической артериальной гипертензией. Российский вестник акушера-гинеколога 2014; 14(6): 37–42.
20. Долгушина В.Ф., Чулков В.С., Вереина Н.К., Сини­цын С.П. Акушерские осложнения при различных формах артериальной гипертензии у беременных. Акушерство и гинекология 2013; 10: 33–39.
21. Rahimi Z., Aghaei A., Vaisi-Raygani A. AT2R-1332 G:A polymorphism and its interaction with AT1R 1166 A:C, ACE I/D and MMP-9-1562 C:T polymorphisms: risk factors for susceptibility to preeclampsia. Gene 2014; 15; 538(1): 176–181, https://doi.org/10.1016/j.gene.2013.12.013.
22. Чулков В.С. Прогнозирование и профилактика осложнений при различных формах артериальной гипертензии у беременных. Автореф. дис. … докт. мед. наук. Екатеринбург; 2016.
23. Seremak-Mrozikiewicz A., Drews K., Barlik M., Sieroszewski P., Grześkowiak E., Mrozikiewicz P. The significance of –786T > C polymorphism of endothelial NO synthase (eNOS) gene in severe preeclampsia. J Matern Fetal Neonatal Med 2011; 24(3): 432–436, https://doi.org/10.3109/14767058.2010.511329.
24. Hawkins T.L.A., Roberts J.M., Mangos G.J., Davis G.K., Roberts L.M., Brown M.A. Plasma uric acid remains a marker of poor outcome in hypertensive pregnancy: a retrospective cohort study. BJOG 2012; 119(4): 484–492, https://doi.org/10.1111/j.1471-0528.2011.03232.x.
25. Лоскутова Т.А., Воронин К.В., Турчин В.Н. Прогноз осложнений гестации у беременных с преэклампсией. Медицинский журнал 2014; 1: 81–84.
26. Заварин В.В., Калинкин М.Н., Радьков О.В. Роль межгенных взаимодействий вазоактивных генов в формировании предрасположенности к преэклампсии. Фундаментальные исследования 2011; 11: 36–38, URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=28938.
27. Малышкина А.И., Панова И.А., Ясинский И.Ф., Рокотянская Е.А., Назаров С.Б. Нейросетевая система прогнозирования присоединения преэклампсии у беременных женщин с хронической артериальной гипертензией «Neuro_Chronic». Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2018612460. 2018.
28. Panova I.A., Rokоtyanskаya E.A., Yasinskiy I.F., Malyshkina A.I., Nazarov S.B., Pareyshvili V.V., Bogatova I.K. The neural network technology application for prediction of preeclampsia in pregnant women with chronic arterial hypertension. Sovremennye tehnologii v medicine 2018; 10(4): 151, https://doi.org/10.17691/stm2018.10.4.18.
29. Фетисова И.Н., Малышкина А.И., Панова И.А., Зин­ченко Р.А., Фетисов Н.С., Рокотянская Е.А. Способ прогнозирования риска развития преэклампсии у женщин с хронической артериальной гипертензией. Патент РФ 2699974. 2019.
30. Панова И.А., Рокотянская Е.А., Назаров С.Б., Ма­лыш­кина А.И., Снегирев А.В. Автоматизированная программа для прогнозирования развития преэклампсии у беременных женщин. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2019613074. 2019.

Rokоtyanskаya E.A., Panova I.A., Malyshkina A.I., Fetisova I.N., Fetisov N.S., Kharlamova N.V., Kuligina M.V. Technologies for Prediction of Preeclampsia. Sovremennye tehnologii v medicine 2020; 12(5): 78, https://doi.org/10.17691/stm2020.12.5.09