大规模前瞻性血清代谢组学分析揭示了疑似子痫前期患者的候选预测生物标志物

快速阅读: 据《Nature.com》最新报道，本研究对328名疑似先兆子痫患者进行大规模血清代谢组学分析，发现先兆子痫与氨基酸代谢紊乱密切相关。通过统计分析和LASSO回归，鉴定出七种预测性生物标记物。这些标记物组合在预测疑似先兆子痫患者发展为先兆子痫方面表现出潜力，发现队列和验证队列的AUC值分别为0.753和0.885。这突显了代谢组学研究结合机器学习算法在识别先兆子痫生物标记物方面的价值。

先兆子痫（妊高征）是一种严重的妊娠并发症，导致孕产妇及围产儿发病率和死亡率升高。了解其发病机理并找出预测性生物标记物对于指导治疗决策至关重要。为了探索疑似先兆子痫患者的潜在预测性生物标记物（已出现与先兆子痫相关症状但尚未确诊为先兆子痫的孕妇），本研究对328名疑似先兆子痫患者进行了大规模血清代谢组学分析，同时以30名健康孕妇和30名先兆子痫患者作为对照组。

通过液相色谱质谱法（液质联用），血清代谢组学分析显示先兆子痫的发展与氨基酸代谢紊乱密切相关。此外，通过进行多种统计分析和LASSO回归分析，鉴定出七种预测性生物标记物，包括2-甲基-3-羟基-5-甲酰吡啶-4-羧酸酯、γ-谷氨酰亮氨酸、2-羟基戊酸、溶血磷脂酰胆碱(16:1(9Z)/0:0)、磷脂二甲基(13,5)/单甲基(13,5)、ADP-D-甘油-β-D-甘露庚糖和苯丙氨酰-色氨酸。这些生物标记物的组合在疑似先兆子痫患者的先兆子痫发展预测中显示出潜力，发现队列和验证队列的AUC值分别为0.753和0.885。

这些发现强调了大规模前瞻性代谢组学研究结合机器学习算法在识别先兆子痫发展关键生物标记物方面的潜力，而回顾性代谢组学研究则提供了关于先兆子痫发病机制的见解。

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