核磁共振代谢组学助力妊娠糖尿病早期预测
核磁共振代谢组学助力妊娠糖尿病早期预测
妊娠糖尿病（GDM）是孕妇在怀孕期间出现的糖尿病类型，通常发生在妊娠24至28周之间。尽早检测并干预GDM可以有效减少孕妇和胎儿的健康风险。近日，一项发表在《美国妇产科杂志》上的研究发现，通过核磁共振（NMR）代谢组学分析孕妇血液样本中的代谢物，可以显著提高GDM的早期预测能力。
研究背景
妊娠糖尿病（GDM）是孕妇在怀孕期间出现的糖尿病类型，通常发生在妊娠24至28周之间，但在诊断时胎儿可能已经暴露于高糖状态下。尽早检测并干预GDM可以有效减少孕妇和胎儿的健康风险。因此，能够在孕早期（第11～13周）预测GDM的风险，对于早期干预至关重要。
目前，孕妇的基础风险评估主要依赖于人口学特征（如年龄、体重等）和医学史（如是否有家族史）。但是，现有的预测方法存在一定的局限性，因此探索新的预测工具是非常重要的。高通量核磁共振（NMR）代谢组学提供了一种新颖的检测方式，能够分析血液中的代谢物成分，进而评估代谢异常。本研究的目的是探讨通过NMR代谢组学平台获得的孕妇代谢组学特征是否可用于GDM的早期预测。
研究方法
本研究的数据集来源于伦敦国王学院医院对单胎妊娠女性进行的前瞻性不良产科结局筛查研究。纳入标准是单胎妊娠且在孕28周或之后分娩出表型正常的新生儿。研究队列包括20062份孕早期样本。排除了孕前糖尿病的妊娠，以及以终止妊娠、流产或在孕28周之前分娩的妊娠，因为这些情况可能未进行GDM的筛查和诊断。最终队列包括974份样本（4.9%），来自后续发展为GDM的女性，以及18844份样本，来自未发展为GDM的女性。
研究对象为2015年6月至2018年5月间参加常规孕早期医院就诊的女性。此次就诊时间为孕11周0天至13周6天，包括记录孕妇的人口统计学特征和病史，以及通过超声检查测量胎儿顶臀长以确定孕周并诊断重大胎儿畸形。研究采用高通量NMR代谢组学平台（Nightingale NMR），对孕妇的血液样本进行了代谢物分析。
研究结果
研究发现，孕妇血液中的多个代谢物（如胆固醇、甘油三酯、脂肪酸和氨基酸）的浓度在发展为妊娠糖尿病（GDM）和未发展为GDM的孕妇之间存在显著差异。将这些代谢标志物纳入传统的人口学特征和医学历史的预测模型中，能够显著提高GDM预测的准确性。
具体来说，传统模型的AUC（接收者操作特征曲线下面积）为0.790，假阳性率为10%时的检测率为50%，而加入代谢标志物后，AUC提高至0.840，假阳性率10%时的检测率提高到56%。假阳性率为20%时，加入代谢标志物的模型使得检测率从63%提高至73%。
图2 根据孕妇治疗需求结合孕妇特征与代谢物的模型的ROC曲线
在针对不同治疗方案的GDM患者的表现上，结合代谢标志物的模型在预测需要胰岛素治疗的GDM时表现更为出色，AUC为0.905，假阳性率10%时的检测率为76%，假阳性率20%时的检测率为85%。相比之下，仅通过饮食治疗的GDM，模型的预测效果较差，AUC为0.762，假阳性率10%时的检测率为47%。
研究结论
该研究的结论是，NMR代谢组学分析可以为孕早期预测妊娠糖尿病（GDM）提供有价值的信息。具体而言，通过在传统的基于人口学和医学历史的GDM风险预测模型中加入代谢标志物，能够显著提高预测的准确性，特别是在胰岛素治疗的GDM患者中，预测效果更为显著。该模型结合了经过临床验证的血清生物标志物小组以及孕妇的临床和人口统计学特征，显示出在GDM病例的检测率（DR）上大约有10%的提升。这一成果为GDM代谢组学研究的标准化带来了有希望的进展。需要使用相同方法进行进一步研究，以完成外部验证。
这项研究展示了NMR代谢组学在孕早期预测GDM方面的潜力。通过分析孕妇血液中的多种代谢物，研究能够发现GDM的早期生物标志物，从而使得风险预测更加准确。尤其是对于那些需要使用胰岛素治疗的GDM患者，代谢组学的加入显著提高了预测准确性，这表明代谢物的变化与GDM的发生有着较为紧密的关系。通过这种方法，结合传统的风险评估因素，可以更早、更准确地识别高风险孕妇，从而为早期干预提供依据，可能有助于改善孕妇和胎儿的健康预后。