Clinical characteristics and analysis of changes in amino acid and organic acid profiles in the urine of patients at risk of preeclampsia

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

The etiology of preeclampsia remains unclear; however, pathophysiological changes in multiple metabolic pathways are observed in this condition. Studying urine metabolites in preeclampsia can help identify potential biomarkers for improved clinical diagnosis and enhance our understanding of the mechanisms underlying its development.

Objective: To determine the characteristic features of urine composition in pregnant women at risk of preeclampsia or in those who have developed preeclampsia.

Materials and methods: The study utilized urine samples collected from pregnant women at 11–14, 22–25, and 32–35 weeks of gestation. Patients were categorized into three groups: Group I consisted of 13 women with physiological pregnancies, Group II comprised 13 patients at high risk of developing preeclampsia, and Group III included five pregnant women with diagnosed preeclampsia. Clinical, laboratory, and instrumental methods, including extended combined first-trimester screening, were employed. Additionally, the composition of amino acids and organic acids in the urine was analyzed using liquid chromatography with mass spectrometric detection.

Results: Preeclampsia diagnosis was based on the 2021 clinical guidelines of the Ministry of Health of Russia. Group III exhibited a significantly higher incidence of complicated obstetric and gynecological history, including antenatal fetal death (n=2, 40%) and a history of preeclampsia (n=3, 60%), than Group II, where only one patient (7.7%) had a history of preeclampsia. The patients in the control group did not have a complicated reproductive history (p<0.001). Chronic arterial hypertension was more prevalent in Group III (n=4, 80%). Significant differences were observed in the levels of proline, aspartate, and malic acid when comparing Group I to Group III, as well as proline, alpha-ketoglutarate, and 3-hydroxy-3-methylglutaric acid when comparing Group II to Group III

Conclusion: This study identified specific urinary metabolites whose levels were significantly different in patients with a healthy pregnancy, patients at risk of developing preeclampsia, and those diagnosed with preeclampsia at different gestational ages. Urine metabolite profiling is a promising method for predicting pre-eclampsia.

作者简介

Madina Оshkhunova

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

编辑信件的主要联系方式.
Email: madina.oshkhunova@mail.ru

PhD Student at the High-risk Pregnancy Department

俄罗斯联邦, Moscow

Vitaliy Chagovets

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: vvchagovets@gmail.com

PhD, Head of the Laboratory of Metabolomics and Bioinformatics

俄罗斯联邦, Moscow

Anastasia Novoselova

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: a_novoselova@oparina4.ru

Researcher at the Laboratory of Metabolomics and Bioinformatics

俄罗斯联邦, Moscow

Kamilla Muminova

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: kamika91@mail.ru

PhD, Researcher at the High Risk Pregnancy Department

俄罗斯联邦, Moscow

Ksenia Gorina

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: k_gorina@oparina4.ru

PhD, Researcher at the High Risk Pregnancy Department

俄罗斯联邦, Moscow

Zulfia Khodzhaeva

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: zkhodjaeva@mail.ru

Dr. Med. Sci., Professor, Deputy Director of Obstetrics Institute

俄罗斯联邦, Moscow

Vladimir Frankevich

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: v_frankevich@oparina4.ru

Dr. Sci. (Physics and Mathematics), Head of the Department of Proteomics of Human Reproduction Department

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Uzan J., Carbonnel M., Piconne O., Asmar R., Ayoubi J.M. Pre-eclampsia: Pathophysiology, diagnosis, and management. Vasc. Health Risk Manag. 2011; 7: 467-74. https://dx.doi.org/10.2147/VHRM.S2018.
  2. Turner E., Brewster J.A., Simpson N.A.B., Walker J.J., Fisher J. Plasma from women with preeclampsia has a low lipid and ketone body content - a nuclear magnetic resonance study. Hypertens Pregnancy. 2007; 26(3): 329-42. https://dx.doi.org/10.1080/10641950701436073.
  3. Turner E., Brewster J.A., Simpson N.A.B.., Walker J.J., Fisher J. Aromatic amino acid biomarkers of preeclampsia - A nuclear magnetic resonance investigation. Hypertens Pregnancy. 2008; 27(3): 225-35. https://dx.doi.org/10.1080/10641950801955725.
  4. Министерство здравоохранения Российской Федерации. Клинические рекомендации. Преэклампсия. Эклампсия. Отеки, протеинурия и гипертензивные расстройцства во время беременности. 2021. [Ministry of Health of the Russian Federation. Clinical guidelines. Preeclampsia. Eclampsia. Edema, proteinuria, and hypertensive disorders during pregnancy. 2021. (in Russian)].
  5. Wold S., Sjöström M., Eriksson L. PLS-regression: a basic tool of chemometrics. Chemom. Intell. Lab. Syst. 2001; 58(2): 109-30.
  6. Thevenot E.A., Roux A., Xu Y., Ezan E., Junot C. Analysis of the human adult urinary metabolome variations with age, body mass index, and gender by implementing a comprehensive workflow for univariate and OPLS statistical analyses. J. Proteome Res. 2015; 14(8): 3322-35. https://dx.doi.org/10.1021/acs.jproteome.5b00354.
  7. Rolnik D., Nicolaides K., Poon L. Prevention of preeclampsia with aspirin. Am. J. Obstet. Gynecol. 2022; 226(Suppl. 2): S1108-19. https://dx.doi.org/10.1016/ j.ajog.2020.08.045.
  8. Liu L.X., Arany Z. Maternal cardiac metabolism in pregnancy. Cardiovasc. Res. 2014; 101(4): 545-53. https://dx.doi.org/10.1093/cvr/cvu009.
  9. Rossary A., Farges M.C., Lamas B., Miles E.A., Noakes P.S., Kremmyda L.S. et al. Increased consumption of salmon during pregnancy partly prevents the decline of some plasma essential amino acid concentrations in pregnant women. Clin. Nutr. 2014; 33(2): 267-73. https://dx.doi.org/10.1016/j.clnu.2013.04.013.
  10. Cetin I., Nobile De Santis M.S., Taricco E., Radaelli T., Teng C., Ronzoni S. et al. Maternal and fetal amino acid concentrations in normal pregnancies and in pregnancies with gestational diabetes mellitus. Am. J. Obstet. Gynecol. 2005; 192(2): 610-7. https://dx.doi.org/10.1016/j.ajog.2004.08.011.
  11. Bahado-Singh R.O., Syngelaki A., Mandal R., Graham S.F., Akolekar R., Han B. et al. Metabolomic determination of pathogenesis of late-onset preeclampsia. J. Matern. Neonatal Med. 2017; 30(6): 658-64. https://dx.doi.org/10.1080/ 14767058.2016.1185411.
  12. Sovio U., McBride N., Wood A.M., Masconi K.L., Cook E., Gaccioli F. et al. 4-Hydroxyglutamate is a novel predictor of pre-eclampsia. Int. J. Epidemiol. 2020; 49(1): 301-11. https://dx.doi.org/10.1093/ije/dyz098.
  13. Harville E.W., Li Y.Y., Pan K., McRitchie S., Pathmasiri W., Sumner S. Untargeted analysis of first trimester serum to reveal biomarkers of pregnancy complications: a case–control discovery phase study. Sci. Rep. 2021; 11(1): 3468. https://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-82804-1.
  14. Okorie O.N., Dellinger P. Lactate: Bbiomarker and potential therapeutic target. Crit. Care Clin. 2011; 27(2): 299-326. https://dx.doi.org/10.1016/ j.ccc.2010.12.013.
  15. Peguero A., Parra R.A., Carrillo S.P., Rojas-Suarez J., Figueras F. Association of plasma lactate concentration at admission of severe preeclampsia to maternal complications. Pregnancy Hypertens. 2019; 17: 89-93. https://dx.doi.org/10.1016/j.preghy.2019.05.003.
  16. Andersen L.W., Mackenhauer J., Roberts J.C., Berg K.M., Cocchi M.N., Donnino M.W. Etiology and therapeutic approach to elevated lactate levels. Mayo Clin. Proc. 2013; 88(10): 1127-40. https://dx.doi.org/10.1016/j.mayocp.2013.06.012.
  17. Kraut J.A., Madias N.E. Lactic acidosis. N. Engl. J. Med. 2014; 371(24): 2309-19. https://dx.doi.org/10.1056/NEJMra1309483.
  18. Kay H.H., Zhu S., Tsoi S. Hypoxia and lactate production in trophoblast cells. Placenta. 2007; 28(8-9): 854-60. https://dx.doi.org/10.1016/ j.placenta.2006.11.011.
  19. Settle P., Mynett K., Speake P., Champion E., Doughty I.M., Sibley C.P. et al. Polarized lactate transporter activity and expression in the syncytiotrophoblast of the term human placenta. Placenta. 2004; 25(6): 496-504. https://dx.doi.org/10.1016/j.placenta.2003.11.009.
  20. Rolnik D., Wright D., Poon L., Syngelaki A., O'Gorman N. ASPRE trial: performance of screening for preterm pre-eclampsia. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2017; 50(4): 492-5. https://dx.doi.org/10.1002/ uog.18816.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1

下载 (70KB)
3. Fig. 2

下载 (12KB)
4. Fig. 3

下载 (53KB)
5. Fig. 4

下载 (16KB)

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».