Современные технологии в изучении клинической гетерогенности и молекулярных подтипов преэклампсии

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Данный обзор посвящён современным технологиям изучения патогенетических механизмов преэклампсии — тяжёлого осложнения беременности, которое по-прежнему занимает одно из ведущих мест в структуре причин материнской и перинатальной заболеваемости и смертности. За последние десятилетия мировая наука значительно продвинулась в изучении преэклампсии, в особенности её патогенеза. Была выявлена роль окислительного стресса, стресса эндоплазматического ретикулума, митохондриальной дисфункции, воспаления и вторичной эндотелиальной дисфункции, изучена важность ангиогенных и антиангиогенных факторов, активации каскада белков комплемента и системы гемостаза. Несмотря на это, до сих пор не разработаны высокоэффективные методы прогнозирования, профилактики и лечения данного осложнения беременности. Возможная причина, которой в последнее время уделяется всё больше внимания, может заключаться в существовании нескольких подтипов преэклампсии с разными молекулярными механизмами развития, тяжестью и распространённостью поражений, материнскими и перинатальными исходами. В связи с этим необходимо более глубокое и всестороннее изучение патофизиологии преэклампсии с помощью современных инновационных высоко производительных технологий с одновременной оценкой всего возможного спектра изменений при преэклампсии на системном уровне. Таким требованиям удовлетворяют технологии Big Data с использованием различных омиксных платформ, включая эпигенетику, геномику, транскриптомику, протеомику, метаболомику и др. В статье представлен анализ результатов опубликованных научных исследований транскриптома, протеома и пептидома биологических жидкостей и ткани плаценты у беременных с разными клиническими фенотипами преэклампсии, которые с учётом клинико-анамнестических данных и гистологических вариантов плацентарных изменений позволяют выделить молекулярные подклассы преэклампсии. Продемонстрировано, что клиническая гетерогенность преэклампсии обусловлена широкой вариабельностью молекулярно-генетических механизмов. Особое внимание уделено исследованиям, применяющим мультиомиксный подход. Анализ публикаций в данном обзоре подчёркивает важность учёта выявленных молекулярных подклассов преэклампсии в разработке персонализированной тактики ведения беременных, индивидуального подхода к прогнозированию и профилактике преэклампсии, обоснованного пролонгирования беременности или досрочного родоразрешения. В статье также представлены перспективные направления дальнейшего изучения патофизиологии преэклампсии с использованием омиксных технологий, накопление и анализ результатов которых могут помочь улучшить диагностику, профилактику и лечение данного осложнения беременности на основании разработки потенциальных биомаркеров и молекулярных мишеней.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Мария Никитична Гололобова

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова

Email: gololobova.mar@gmail.com
ORCID iD: 0009-0002-9141-8631

ординатор

Россия, Москва

Наталья Александровна Никитина

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова

Email: natnikitina@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-8659-9963
SPIN-код: 8344-1517

д-р мед. наук

Россия, Москва

Ираида Степановна Сидорова

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова

Email: sidorovais@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2209-8662
SPIN-код: 3823-8259

академик РАН, д-р мед. наук

Россия, Москва

Михаил Борисович Агеев

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова

Email: mikhaageev@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6603-804X
SPIN-код: 3122-7420

канд. мед. наук, ассистент

Россия, Москва

Нигяр Ильхамовна Амирасланова

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова

Автор, ответственный за переписку.
Email: amiraslanova00@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-7446-3995

ординатор

Россия, Москва

Список литературы

  1. Clinical recommendations: Preeclampsia. Eclampsia. Edema, proteinuria and hypertensive disorders during pregnancy, childbirth and the postpartum period (05.09.2024). Approved by the Ministry of Health of the Russian Federation. Moscow; 2024. (In Russ.)
  2. Dimitriadis E, Rolnik DL, Zhou W, et al. Pre-eclampsia. Nat Rev Dis Primers. 2023;9(1):8. doi: 10.1038/s41572-023-00417-6
  3. Poon LC, Shennan A, Hyett JA, et al. The International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO) initiative on pre-eclampsia: A pragmatic guide for first-trimester screening and prevention. Int J Gynaecol Obstet. 2019;145(Suppl 1):1–33. doi: 10.1002/ijgo.12802
  4. Maternal mortality [Internet]. Who.int. [cited 2024 Oct 25]. Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/maternal-mortality
  5. Pittara T, Vyrides A, Lamnisos D, Giannakou K. Pre-eclampsia and long-term health outcomes for mother and infant: an umbrella review. BJOG. 2021;128(9):1421–1430. doi: 10.1111/1471-0528.16683
  6. Turbeville HR, Sasser JM. Preeclampsia beyond pregnancy: long-term consequences for mother and child. Am J Physiol Renal Physiol. 2020;318(6):F1315–F1326. doi: 10.1152/ajprenal.00071.2020
  7. Magee LA, Brown MA, Hall DR, et al. The 2021 International society for the study of hypertension in pregnancy classification, diagnosis & management recommendations for international practice. Pregnancy Hypertens. 2022;27:148–169. doi: 10.1016/j.preghy.2021.09.008
  8. Roberts JM, Rich-Edwards JW, McElrath TF, et al. Subtypes of preeclampsia: recognition and determining clinical usefulness. Hypertension. 2021;77(5):1430–1441. doi: 10.1161/hypertensionaha.120.14781
  9. Redman CWG, Staff AC, Roberts JM. Syncytiotrophoblast stress in preeclampsia: the convergence point for multiple pathways. Am J Obstet Gynecol. 2022;226(2S):S907–S927. doi: 10.1016/j.ajog.2020.09.047
  10. Staff AC. The two-stage placental model of preeclampsia: An update. J Reprod Immunol. 2019;134–135:1–10. doi: 10.1016/j.jri.2019.07.004
  11. Burton GJ, Redman CW, Roberts JM, Moffett A. Pre-eclampsia: pathophysiology and clinical implications. BMJ. 2019:l2381. doi: 10.1136/bmj.l2381
  12. Hu M, Li J, Baker PN, Tong C. Revisiting preeclampsia: a metabolic disorder of the placenta. FEBS J. 2022;289(2):336–354. doi: 10.1111/febs.15745
  13. Nzelu D, Dumitrascu-Biris D, Nicolaides KH, Kametas NA. Chronic hypertension: first-trimester blood pressure control and likelihood of severe hypertension, preeclampsia, and small for gestational age. Am J Obstet Gynecol. 2018;218(3):337.e1–337.e7. doi: 10.1016/j.ajog.2017.12.235
  14. Panaitescu AM, Syngelaki A, Prodan N, et al. Chronic hypertension and adverse pregnancy outcome: a cohort study. Ultrasound Obstet Gynecol. 2017;50(2):228–235. doi: 10.1002/uog.17493
  15. He B, Huang Z, Huang C, Nice EC. Clinical applications of plasma proteomics and peptidomics: Towards precision medicine. Proteomics Clin Appl. 2022;16(6). doi: 10.1002/prca.202100097
  16. Boroń D, Kornacki J, Gutaj P, et al. Corin — the early marker of preeclampsia in pregestational diabetes mellitus. J Clin Med. 2022;12(1):61. doi: 10.3390/jcm12010061
  17. Kattah A. Preeclampsia and kidney disease: deciphering cause and effect. Curr Hypertens Rep. 2020;22(11):91. doi: 10.1007/s11906-020-01099-1
  18. De Carolis S, Garufi C, Garufi E, et al. Autoimmune congenital heart block: a review of biomarkers and management of pregnancy. Front Pediatr. 2020;8:607515. doi: 10.3389/fped.2020.607515
  19. Esteve-Valverde E, Alijotas-Reig J, Belizna C, et al. Low complement levels are related to poor obstetric outcomes in women with obstetric antiphospholipid syndrome. The EUROAPS Registry Study Group. Placenta. 2023;136:29–34. doi: 10.1016/j.placenta.2023.04.001
  20. Dong Y, Yuan F, Dai Z, et al. Preeclampsia in systemic lupus erythematosus pregnancy: a systematic review and meta-analysis. Clin Rheumatol. 2020;39(2):319–325. doi: 10.1007/s10067-019-04823-8
  21. Jahanyar B, Tabatabaee H, Rowhanimanesh A. Harnessing deep learning for omics in an era of COVID-19. OMICS. 2023;27(4):141–152. doi: 10.1089/omi.2022.0155
  22. Benny PA, Alakwaa FM, Schlueter RJ, et al. A review of omics approaches to study preeclampsia. Placenta. 2020;92:17–27. doi: 10.1016/j.placenta.2020.01.008
  23. Hartmann S, Botha SM, Gray CM, et al. Can single-cell and spatial omics unravel the pathophysiology of pre-eclampsia? J Reprod Immunol. 2023;159:104136. doi: 10.1016/j.jri.2023.104136
  24. Rana S, Lemoine E, Granger JP, Karumanchi SA. Preeclampsia: pathophysiology, challenges, and perspectives. Circ Res. 2019;124(7):1094–1112. doi: 10.1161/circresaha.118.313276
  25. Duhig KE, Myers J, Seed PT, et al. Placental growth factor testing to assess women with suspected pre-eclampsia: a multicentre, pragmatic, stepped-wedge cluster-randomised controlled trial. Lancet. 2019;393(10183):1807–1818. doi: 10.1016/s0140-6736(18)33212-4
  26. Zeisler H, Llurba E, Chantraine F, et al. Predictive value of the sFlt-1:PlGF ratio in women with suspected preeclampsia. N Engl J Med. 2016;374(1):13–22. doi: 10.1056/nejmoa1414838
  27. Szilagyi A, Gelencser Z, Romero R, et al. Placenta-specific genes, their regulation during villous trophoblast differentiation and dysregulation in preterm preeclampsia. Int J Mol Sci. 2020;21(2):628. doi: 10.3390/ijms21020628
  28. Campbell KA, Colacino JA, Puttabyatappa M, et al. Placental cell type deconvolution reveals that cell proportions drive preeclampsia gene expression differences. Commun Biol. 2023;6(1):264. doi: 10.1038/s42003-023-04623-6
  29. Vennou KE, Kontou PI, Braliou GG, Bagos PG. Meta-analysis of gene expression profiles in preeclampsia. Pregnancy Hypertens. 2020;19:52–60. doi: 10.1016/j.preghy.2019.12.007
  30. Guo F, Zhang B, Yang H, et al. Systemic transcriptome comparison between early- and late-onset pre-eclampsia shows distinct pathology and novel biomarkers. Cell Prolif. 2021;54(2):e12968. doi: 10.1111/cpr.12968
  31. Naydenov D, Vashukova E, Barbitoff Y, et al. Current status and prospects of the single-cell sequencing technologies for revealing the pathogenesis of pregnancy-associated disorders. Genes. 2023;14(3):756. doi: 10.3390/genes14030756
  32. Zhou W, Wang H, Yang Y, et al. Trophoblast cell subtypes and dysfunction in the placenta of individuals with preeclampsia revealed by single-cell RNA sequencing. Mol Cells. 2022;45(5):317–328. doi: 10.14348/molcells.2021.0211
  33. Zhang T, Bian Q, Chen Y, et al. Dissecting human trophoblast cell transcriptional heterogeneity in preeclampsia using single-cell RNA sequencing. Mol Genet Genomic Med. 2021;9(8):e1730. doi: 10.1002/mgg3.1730
  34. Cao J, Jiang W, Yin Z, et al. Mechanistic study of pre-eclampsia and macrophage-associated molecular networks: bioinformatics insights from multiple datasets. Front Genet. 2024;15:1376971. doi: 10.3389/fgene.2024.1376971
  35. Leavey K, Bainbridge SA, Cox BJ. Large scale aggregate microarray analysis reveals three distinct molecular subclasses of human preeclampsia. PLoS One. 2015;10(2):e0116508. doi: 10.1371/journal.pone.0116508
  36. Leavey K, Benton SJ, Grynspan D, et al. Unsupervised placental gene expression profiling identifies clinically relevant subclasses of human preeclampsia. Hypertension. 2016;68(1):137–147. doi: 10.1161/hypertensionaha.116.07293
  37. Benton SJ, Leavey K, Grynspan D, et al. The clinical heterogeneity of preeclampsia is related to both placental gene expression and placental histopathology. Am J Obstet Gynecol. 2018;219(6):604.e1–604.e25. doi: 10.1016/j.ajog.2018.09.036
  38. Gibbs I, Leavey K, Benton SJ, et al. Placental transcriptional and histologic subtypes of normotensive fetal growth restriction are comparable to preeclampsia. Am J Obstet Gynecol. 2019;220(1):110.e1–110.e21. doi: 10.1016/j.ajog.2018.10.003
  39. Horii M, To C, Morey R, et al. Histopathologic and transcriptomic profiling identifies novel trophoblast defects in patients with preeclampsia and maternal vascular malperfusion. Mod Pathol. 2023;36(2):100035. doi: 10.1016/j.modpat.2022.100035
  40. Redline RW, Ravishankar S, Bagby CM, et al. Four major patterns of placental injury: a stepwise guide for understanding and implementing the 2016 Amsterdam consensus. Mod Pathol. 2021;34(6):1074–1092. doi: 10.1038/s41379-021-00747-4
  41. Mateos J, Carneiro I, Corrales F, et al. Multicentric study of the effect of pre-analytical variables in the quality of plasma samples stored in biobanks using different complementary proteomic methods. J Proteomics. 2017;150:109–120. doi: 10.1016/j.jprot.2016.09.003
  42. Whitehead CL, Walker SP, Tong S. Measuring circulating placental RNAs to non-invasively assess the placental transcriptome and to predict pregnancy complications: Circulating RNA biomarkers for pregnancy complications. Prenat Diagn. 2016;36(11):997–1008. doi: 10.1002/pd.4934
  43. Rasmussen M, Reddy M, Nolan R, et al. RNA profiles reveal signatures of future health and disease in pregnancy. Nature. 2022;601(7893):422–427. doi: 10.1038/s41586-021-04249-w
  44. Tarca AL, Romero R, Erez O, et al. Maternal whole blood mRNA signatures identify women at risk of early preeclampsia: a longitudinal study. J Matern Fetal Neonatal Med. 2021;34(21):3463–3474. doi: 10.1080/14767058.2019.1685964
  45. Moufarrej MN, Vorperian SK, Wong RJ, et al. Early prediction of preeclampsia in pregnancy with cell-free RNA. Nature. 2022;602(7898):689–694. doi: 10.1038/s41586-022-04410-z
  46. Tambor V, Fučíková A, Lenčo J, et al. Application of proteomics in biomarker discovery: a primer for the clinician. Physiol Res. 2010;59(4):471–497. doi: 10.33549/physiolres.931758
  47. Huang J, Chen X, Fu X, et al. Advances in aptamer-based biomarker discovery. Front Cell Dev Biol. 2021;9:659760. doi: 10.3389/fcell.2021.659760
  48. Li KW, Gonzalez-Lozano MA, Koopmans F, Smit AB. Recent developments in data independent acquisition (DIA) mass spectrometry: application of quantitative analysis of the brain proteome. Front Mol Neurosci. 2020;13:564446. doi: 10.3389/fnmol.2020.564446
  49. Anderson NL, Anderson NG. The human plasma proteome. Mol Cell Proteomics. 2002;1(11):845–867. doi: 10.1074/mcp.r200007-mcp200
  50. Romero R, Nien JK, Espinoza J, et al. A longitudinal study of angiogenic (placental growth factor) and anti-angiogenic (soluble endoglin and soluble vascular endothelial growth factor receptor-1) factors in normal pregnancy and patients destined to develop preeclampsia and deliver a small for gestational age neonate. TJ Matern Fetal Neonatal Med. 2008;21(1):9–23. doi: 10.1080/14767050701830480
  51. Tarca AL, Romero R, Benshalom-Tirosh N, et al. The prediction of early preeclampsia: Results from a longitudinal proteomics study. PLoS One. 2019;14(6):e0217273. doi: 10.1371/journal.pone.0217273
  52. Korzeniewski SJ, Romero R, Chaiworapongsa T, et al. Maternal plasma angiogenic index-1 (placental growth factor/soluble vascular endothelial growth factor receptor-1) is a biomarker for the burden of placental lesions consistent with uteroplacental underperfusion: a longitudinal case-cohort study. Am J Obstet Gynecol. 2016;214(5):629.e1–629.e17. doi: 10.1016/j.ajog.2015.11.015
  53. Brosens I, Pijnenborg R, Vercruysse L, Romero R. The “Great Obstetrical Syndromes” are associated with disorders of deep placentation. Am J Obstet Gynecol. 2011;204(3):193–201. doi: 10.1016/j.ajog.2010.08.009
  54. Than NG, Posta M, Györffy D, et al. Early pathways, biomarkers, and four distinct molecular subclasses of preeclampsia: the intersection of clinical, pathological, and high-dimensional biology studies. Placenta. 2022;125:10–19. doi: 10.1016/j.placenta.2022.03.009
  55. Erez O, Romero R, Maymon E, et al. The prediction of late-onset preeclampsia: results from a longitudinal proteomics study. PLoS One. 2017;12(7):e0181468. doi: 10.1371/journal.pone.0181468
  56. Stepan H, Hund M, Andraczek T. Combining biomarkers to predict pregnancy complications and redefine preeclampsia: The angiogenic-placental syndrome. Hypertension. 2020;75(4):918–926. doi: 10.1161/hypertensionaha.119.13763
  57. Tarca AL, Taran A, Romero R, et al. Prediction of preeclampsia throughout gestation with maternal characteristics and biophysical and biochemical markers: a longitudinal study. Am J Obstet Gynecol. 2022;226(1):126.e1–126.e22. doi: 10.1016/j.ajog.2021.01.020
  58. Than NG, Romero R, Tarca AL, et al. Integrated systems biology approach identifies novel maternal and placental pathways of preeclampsia. Front Immunol. 2018;9:1661. doi: 10.3389/fimmu.2018.01661
  59. Than NG, Romero R, Györffy D, et al. Molecular subclasses of preeclampsia characterized by a longitudinal maternal proteomics study: distinct biomarkers, disease pathways and options for prevention. J Perinat Med. 2022;51(1):51–68. doi: 10.1515/jpm-2022-0433
  60. Than NG, Romero R, Posta M, et al. Classification of preeclampsia according to molecular clusters with the goal of achieving personalized prevention. J Reprod Immunol. 2024;161:104172. doi: 10.1016/j.jri.2023.104172
  61. Schrader M. Origins, technological development, and applications of peptidomics. In: Methods in Molecular Biology. New York: Springer; 2018:3–39.
  62. Xu Z, Wu C, Xie F, et al. Comprehensive quantitative analysis of ovarian and breast cancer tumor peptidomes. J Proteome Res. 2015;14(1):422–433. doi: 10.1021/pr500840w
  63. Neves LX, Granato DC, Busso-Lopes AF, et al. Peptidomics-driven strategy reveals peptides and predicted proteases associated with oral cancer prognosis. Mol Cell Proteomics 2021;20:100004. doi: 10.1074/mcp.ra120.002227
  64. Checco JW. Identifying and measuring endogenous peptides through peptidomics. ACS Chem Neurosci. 2023;14(20):3728–3731. doi: 10.1021/acschemneuro.3c00546
  65. Krochmal M, Schanstra JP, Mischak H. Urinary peptidomics in kidney disease and drug research. Expert Opin Drug Discov. 2018;13(3):259–268. doi: 10.1080/17460441.2018.1418320
  66. Coelho M, Capela J, Mendes VM, et al. Peptidomics unveils distinct acetylation patterns of histone and annexin A1 in differentiated thyroid cancer. Int J Mol Sci. 2023;25(1):376. doi: 10.3390/ijms25010376
  67. Naryzhny S. Proteomics and Its Applications in Cancers 2.0. Int J Mol Sci. 2024;25(8):4447. doi: 10.3390/ijms25084447
  68. Ives CW, Sinkey R, Rajapreyar I, et al. Preeclampsia — pathophysiology and clinical presentations. J Am Coll Cardiol. 2020;76(14):1690–1702. doi: 10.1016/j.jacc.2020.08.014

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-Вектор, 2025



СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ:
ПИ № ФС 77 - 86335 от 11.12.2023 г.  
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ:
ЭЛ № ФС 77 - 80633 от 15.03.2021 г.