CN102414566A - 确定母体健康风险的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于确定孕妇发生高血压疾病、更具体为妊娠高血压或晚发型先兆子痫的风险的方法。本发明提供了可用于确定妊娠个体发生妊娠性高血压疾病或病症例如妊娠高血压、早期先兆子痫、晚期先兆子痫和相关疾病的方法。本文中描述了生物化学标志物的几种有用组合以及相关的临床群体研究。此外,在本文中提出了某些生物化学标志物组可用于在单一筛查中确定多种高血压疾病的风险。生物化学标志物是PlGF、活化素A和任选的P-选择素。

Description

确定母体健康风险的方法
在全世界,高血压疾病例如妊娠高血压(GH)和先兆子痫(PE)影响所有妊娠中的10%以上。先兆子痫影响约2-8%的妊娠,是孕产期死亡和发病的重要原因。最近,对与这些疾病相关的生物物理变化进行了研究并发表了理论。根据该理论,认为PE是导致胎盘缺氧的母体子宫螺旋动脉的滋养层细胞侵袭受损,以及引起血小板和内皮细胞活化和损伤的炎性因子的释放的结果。此外,据信细胞因子参与胎儿胎盘的发育,并已提出它们是能够损伤内皮细胞并造成许多与PE相关的病理生理变化的胎盘因子。
尽管研究表明不同的生物物理和生物化学指标与高血压疾病相关,但目前还没有采取常规筛查方法使用母体血样对先兆子痫进行早期检测。如果GH和PE的发生可以更早检测到,在许多情况下,能获得更好的结果,包括严重性降低以及甚至复原。在妊娠期间,在早期和晚期阶段,需要可靠的发生PE的风险评估方法以降低孕妇、婴儿或两者的不利健康结果的可能性。
目前通用的风险评估是基于产科病史(例如以前的PE)和母体特征(例如种族和母体体重),它只能以5-10%的假阳性率鉴定约30的早发型PE病例(Yu,C.等,Am J Obstet Gynecol.2005;193:429-36)。Yu等提出了使用超声波和母体因素的组合来增加随后发生先兆子痫的女性的鉴定。然而,执行超声波检查依赖于参与的卫生护理人员的技术,并需要孕妇在医疗检查期间到场。
目前认识到,母体样品中存在的许多生物标志物与先兆子痫相关。已经建议使用胎盘生长因子(PlGF)来评估孕妇发生PE的风险(Ultrasound Obstet Gynecol 32:732-739)。尽管PlGF作为先兆子痫的可靠标志物已经得到一定程度的接受,但希望能够建立特异性和预测能力更高的可选和其他标志物。
尽管已经研究了某些单一标志物预测妊娠相关并发症的能力,但对于为妊娠个体在妊娠晚期阶段发生高血压疾病提供早期风险评估的方法,仍存在着需求。
此外,对于可以在体外执行的、根据生物样品的分析来确定风险的方法,存在着需求。
此外,对于可以在妊娠前三个月中执行的、根据生物样品的分析来确定风险的方法,存在着需求。
此外,对于在妊娠个体中确定高血压疾病、更具体为妊娠高血压或晚发型先兆子痫的风险的方法,也存在着需求,所述方法在单一筛查中具有改进的检出率。
此外,对于从群体中鉴定以筛选在妊娠晚期发生高血压疾病的风险增加的妊娠个体,以进一步监测并进行可能的治疗的筛查方法,存在着需求。
此外,对于根据单一筛查确定风险评估的方法存在着需求,所述单一筛查能够提供高血压疾病例如妊娠高血压、晚发型先兆子痫和早发型先兆子痫之间的差异。
发明简述
本发明提供了可用于确定妊娠个体发生妊娠性高血压疾病或病症例如妊娠高血压、早期先兆子痫、晚期先兆子痫和相关疾病的风险的方法。在本文中描述了生物化学标志物与相关临床群体研究的几种有用组合。此外,在本文中提出了某些生物化学标志物组可用于在单一筛查中确定多种高血压疾病的风险。如实施例1中所述,PlGF、活化素A和P-选择素的组合可用于确定晚期先兆子痫的风险,而这些标志物的子集PlGF和活化素A可用于确定妊娠高血压的风险,并且单一标志物PlGF与生物物理标志物的组合可用于确定早期先兆子痫的风险。
本文提供了用于在妊娠个体中确定晚发型先兆子痫风险的方法,所述方法包含测定来自个体的一个或多个血样中生物化学标志物包括PlGF、活化素A和P-选择素的水平;以及使用测定的生物化学标志物水平确定晚发型先兆子痫的风险。
还提供了用于在妊娠个体中确定妊娠高血压风险的方法,所述方法包含测定来自个体的一个或多个血样中生物化学标志物包括PlGF和活化素A的水平;以及使用测定的生物化学标志物水平确定妊娠高血压的风险。
如果需要,这些方法还可以包括测定选自个体的子宫动脉博动指数(PI)和个体的平均动脉压(MAP)的至少一种生物物理标志物;以及使用生物化学标志物和至少一种生物物理标志物的水平确定风险。
本文提供了用于在妊娠个体中确定高血压疾病风险的方法,所述方法包含测定来自个体的一个或多个血样中生物化学标志物包括PlGF、活化素A和P-选择素的水平;使用PlGF、活化素A和P-选择素的水平确定晚发型先兆子痫的风险;以及使用活化素A和PlGF的水平确定妊娠高血压的风险。
本文还提供了用于在妊娠个体中确定高血压疾病风险的方法,所述方法包含测定来自个体的一个或多个血样中生物化学标志物包括PlGF、活化素A和P-选择素的水平;测定个体的至少一种生物物理标志物包括子宫动脉博动指数(PI)和平均动脉压(MAP);使用PlGF、活化素A和P-选择素的水平确定晚发型先兆子痫的风险;使用活化素A和PlGF的水平确定妊娠高血压的风险;以及使用PlGF、PI和MAP的水平确定早发型先兆子痫的风险。
本文提供的另一种方法用于确定妊娠个体中高血压疾病的风险,所述方法包含测定来自个体的一个或多个血样中生物化学标志物包括PlGF、活化素A和P-选择素的水平;测定个体的至少一种生物物理标志物包括子宫动脉博动指数(PI)和平均动脉压(MAP);使用PlGF、活化素A和P-选择素的水平确定晚发型先兆子痫的风险;使用活化素A和PlGF的水平确定妊娠高血压的风险;以及使用PlGF和PAPP-A中的一种或两种以及PI和MAP的水平确定早发型先兆子痫的风险。
在下文中,将在详细描述的帮助下并参考实施例对本文提供的方法进行进一步描述。
附图简述
图1提供了表1,其概述了来自实施例1的母体结果。每个高血压疾病组与对照组之间的比较通过用于分类变量的卡方或Fisher精确检验以及用于连续变量的Mann Whitney-U检验呈递在所述表中,两种检验都使用了事后Bonferroni校正(临界统计学显著性p<0.0167):*p<0.0167,
Figure BDA0000099651530000041
p<0.001,
Figure BDA0000099651530000042
p<0.0001。
图2作为表2列出了四个结果组中每种标志物的测量结果。所述表中每个高血压疾病组与对照组之间的比较通过Mann Whitney-U检验进行,使用了事后Bonferroni校正(临界统计学显著性p<0.0167):*p<0.0167,
Figure BDA0000099651530000043
p<0.001,
Figure BDA0000099651530000044
p<0.000。
发明详述
样品
用于在妊娠个体中确定高血压病症风险的方法包括使用来自于妊娠个体的生物样品。生物样品可以是含有所选生物化学标志物的任何体液或组织样品。生物样品的选择通常取决于具体临床实验室中可用的用于检测标志物水平的测定格式。例如,一些测定格式缺少测定全血所需的灵敏性,因此临床实验室选择测试血液级份例如血清或使用干血。此外,已经通过例如冷冻或干燥进行保存的样品(例如采用血卡格式),适合使用在本文描述的方法中。实施例1描述了使用血清形式的母体血液。可用于本文描述的方法的示例性生物样品包括血液、纯化的血液制品(例如血清、血浆等)、尿液、羊水、绒毛膜绒毛活检样品、胎盘活检样品和宫颈阴道液。优选的样品包括血样。这意味着方法在孕妇(在本文中也称为母亲、个体、患者或对象)的身体之外体外进行。
用于测定样品中多肽和其他生物标志物的水平的典型测定格式,涉及使用对照多肽,特别是在对这些多肽进行定量时。可商购的蛋白和其他生物标志物可以在测量生物化学标志物水平的测定法中用作标准品。可选地,用于在例如原核和真核系统中表达蛋白和用于合成多肽的方法是公知的。全长蛋白及其片段可作为标准品用于定量测定从孕妇获得的样品中生物标志物的水平。
在本文中,“对照样品”是指从处于相同的妊娠时期或胎龄的对象获得的样品,并且其中已证实妊娠具有特定的先兆子痫结果。典型情况下,“对照样品”已被证实没有发生先兆子痫(参见本文实施例),尽管也可以使用被证实已发生先兆子痫的对照样品。该术语在本文中被定义为涵盖一个或多个样品,因此对照样品可以是从群体获得的一组样品。所选的妊娠对照可以通过生物物理参数例如母体年龄、体重指数、种族和胎龄与先兆子痫病例相匹配。
生物化学标志物水平
“测定来自个体的至少一个血样中生物化学标志物包括PlGF和活化素A的水平”,是指通过特异性评估从孕妇获得的样品和对照样品中提到的标志物水平的方法来测定所选生物化学标志物。样品中存在的生物化学标志物的水平,可以使用适合于测量生物样品中的蛋白的任何测定格式来测定。常用于此目的的测定格式是免疫测定法,包括例如酶免疫测定法(EIA),例如酶多重免疫测定技术(EMIT)、酶联免疫吸附测定法(ELISA)、IgM抗体捕获ELISA(MAC ELISA)和微粒酶免疫测定法(MEIA);毛细管电泳免疫测定法(CEIA);放射免疫测定法(RIA);免疫放射测定法(IRMA);荧光偏振免疫测定法(FPIA);解离-增强镧系荧光免疫测定法(DELFIA)和化学发光测定法(CL)。
样品与对照样品相比生物化学标志物水平的差异指示了孕妇中高血压疾病的风险。取决于所测试的具体生物标志物,差异可以是生物化学标志物水平的升高或降低。
在某些情况下,生物样品可以在一种以上的场合从孕妇收集,例如,当由于前设风险、症状表现和/或其他因素使她的高血压和/或胎盘病症需要监测妊娠高血压或先兆子痫的发展时。本文所述用于确定妊娠高血压或先兆子痫风险的方法也可用于监测正经历高血压和/或胎盘病症的疗法或治疗的妊娠个体。如果需要,可以在家庭环境中进行生物化学和/或生物物理标志物的测试,例如通过使用试纸生物化学测试格式和供家庭使用的自动血压计。
“发生高血压疾病的风险增加”、“发生妊娠高血压的风险增加”和“发生晚发型先兆子痫的风险增加”分别是指对象(孕妇)发生高血压疾病、妊娠高血压和先兆子痫的概率与不发生所述疾病的孕妇对照组相比处于更高水平上。
生物化学标志物
在确定妊娠个体中高血压疾病风险的情形中,最重要的生物化学标志物是PlGF、活化素A和P-选择素。
以前报道的研究已经显示,PlGF水平的降低指示了先兆子痫的发生。
缩写“PlGF”是指胎盘生长因子。PlGF最初于1991年从人类正常期胎盘的cDNA文库克隆。在其他组织例如心、肺、肌肉和脂肪组织中也已检测到PlGF。PlGF属于血管内皮生长因子(VEGF)蛋白家族。它与VEGF-A具有约50%的中度序列相似性。可选拼接产生了四种尺寸不同的同种型,其中据信PlGF-1和PlGF-2是主要同种型。PlGF-1含有131个氨基酸(单体分子量为14.7kDa,二体为29.4kDa)。PlGF-2含有PlGF-1和21个氨基酸的肝素结合位点插入片段(单体分子量为17.3kDa,二体为34.6kDa)。因此,全长PlGF-2蛋白的长度是152个氨基酸。PlGF-3含有PlGF-1和靠近C-端的72个氨基酸的插入片段(MW=单体为22.8kDa,二体为45.6kDa)。因此,全长PlGF-3蛋白的长度是203个氨基酸。PlGF-4含有PlGF-3和21个氨基酸的肝素结合位点插入片段(MW=单体为26.2kDa,二体为52.4kDa)。因此全长PlGF-4蛋白的长度是224个氨基酸。在本文中对PlGF没有任何同种型限定的指称是指PlGF-1。
活化素A是由许多组织产生的糖蛋白激素,但是在正常妊娠中主要来源是胎盘。几项研究已经报道,在患有先兆子痫(PE)的患者中,母体血清活化素A的浓度增加2-9倍。也有证据表明,活化素A水平升高早于PE的临床发生,并可以在妊娠的前三个月中明显看到(Akolekar R.等,Fetal Diagn Ther 2009;25:320-327)。
P-选择素是在胎盘中发现的黏附分子。在炎症和血栓形成病症中,分子表达在细胞膜上并引发内皮细胞、白细胞和血小板之间的相互作用。在正常妊娠中发生血小板活化,但它在PE中尤为严重,其特征为血小板凝集、血管收缩和内皮损伤。控制血小板活化的因素尚不了解,但是细胞因子例如肿瘤坏死因子α(TNF-α)牵涉其中。血小板活化的标志物P-选择素的血清浓度,在已确定的PE期间增加,并且也有证据表明这种升高从妊娠的前三个月中就可能明显看到(Akolekar R.等,(2010);Maternal plasma P-selectin at 11 to 13 weeks of gestation inhypertensive disorders of pregnancy(在妊娠性高血压疾病中妊娠第11至13周时的母体血浆P-选择素)Hypertens.Pregnancy,已付印)。
正如本文中所述,现在已经认识到测量母体样品中PlGF和活化素A的组合可用于更好地确定孕妇发生妊娠高血压的风险。除了上述两种标志物之外进一步组合P-选择素的测量,为孕妇发生后发型先兆子痫的风险提供了改进的预测。因此,正如通过检出率提高和假阳性率降低所反映的,相对于仅使用PlGF检测的实验室测试来说,筛查性能将会提高。
标志物PlGF和活化素A的选择性检测任选地与另一种标志物P-选择素一起,可以与任何其他适合的生物化学标志物或用于评估发生先兆子痫、高血压、胎盘疾病等的风险的其他指标相组合。这样的生物化学标志物是例如选自PAPP-A、PAI-1、PAI-2、PlGF-2、PlGF-3、PlGF-4、PP13、VEGF165b和ADAM-12的标志物。
作为实例,这样的组合将产生用于在妊娠个体中确定高血压疾病风险的方法,所述方法包含:通过测定来自个体的一个或多个血样中生物化学标志物包括PlGF、活化素A、PAPP-A和P-选择素的水平任选地进行进一步精炼;测定个体的至少一种生物物理标志物包括子宫动脉博动指数(PI)和平均动脉压(MAP);使用PlGF、活化素A和P-选择素的水平确定晚发型先兆子痫的风险;使用活化素A和PlGF的水平确定妊娠高血压的风险;以及使用PlGF和PAPP-A中的一种或两者、PI和MAP的水平确定早发型先兆子痫的风险。
当在本文中使用时,术语“PAPP-A”是指被称为妊娠相关血浆蛋白A的metzincin金属蛋白酶,其具有与GenBank登记号AAH78657同源的氨基酸序列。当在本文中使用时,术语“PP13”是指胎盘蛋白13,也被称为半乳糖结合凝集素-13,其具有与GenBank登记号NP_037400同源的氨基酸序列。当在本文中使用时,术语“PAI-1”是指纤溶酶原激活抑制剂1,也称为PAI和内皮纤溶酶原激活抑制剂,其具有与UniProt登记号P05121同源的氨基酸序列。当在本文中使用时,术语“PAI-2”是指纤溶酶原激活抑制剂2,也称为胎盘纤溶酶原激活抑制剂、单核细胞Arg-serpin和尿激酶抑制剂,其具有与UniProt登记号P05120同源的氨基酸序列。当在本文中使用时,术语ADAM-12是指含有去整合素和金属蛋白酶结构域的蛋白12,也被称为Meltrin-α,其具有与UniProt登记号O43184同源的氨基酸序列。当在本文中使用时,术语“VEGF165b”是指血管内皮生长因子拼接变体165b,其具有与UniProt登记号P15692-8同源的氨基酸序列。
生物物理标志物
本文描述的方法可以包含测定个体的血压。可以使用选自妊娠个体的收缩压、舒张压和平均动脉血压的一种或多种测量。
生物化学标志物PlGF和活化素A的选择性检测任选地与P-选择素一起,可以与用于评估发生妊娠高血压的风险的任何适合的生物物理标志物相组合。这样的生物物理标志物是例如血压、平均动脉压(MAP)和子宫动脉博动指数(PI)。当使用该实施方案时,使用生物化学标志物和至少一种生物物理标志物两者的水平来确定发生高血压疾病的风险。
平均动脉压(MAP)是指心搏周期中的平均血压,并使用已建立的步骤通过心输出量(CO)、体循环血管阻力(SVR)和中央静脉压(CVP)来确定。健康护理提供者可以使用任何方法测量妊娠个体的血压,包括例如触诊法、听诊法和示波器法。也可以使用自动血压测量设备。
在实施方案中,本文描述的方法可以包括测定子宫动脉博动指数(PI)。“子宫动脉博动指数”是指动脉血流速度波形指数,其被设计用于定量波形的搏动或振荡。已发现,PI在存在舒张期血流逆向、即双向流动的临床病例中特别有用。妊娠个体的PI可以使用任何已知方法测量。例如,可以通过经阴道或经腹部途径执行子宫动脉多普勒超声成像。首先使用彩色多普勒超声成像鉴定子宫动脉。然后可以使用脉冲波多普勒超声成像获得波形。然后可以计算各种指数。例如,PI可以计算为峰值收缩流速减去末端舒张流速除以平均流速。尽管不希望受到理论的束缚,但有证据表明先兆子痫是母体子宫螺旋动脉的滋养层细胞侵袭失败的结果。多普勒超声允许评估母体子宫动脉中的血流模式并鉴定滋养层细胞侵袭受损的妊娠。
母体史
当在本文中使用时,“母体史因子”是指预期对所测量的生物化学和生物物理标志物水平有影响的母体特征。在不利妊娠结果筛查领域,一般认可的母体史至少包含母体年龄、孕周、族源、妊娠期间吸烟、受孕方法、医疗史、药物、经产状况、产科史和BMI。为了提风险增加计算的可靠性,可以将这些因子包含在算法中。包含母体史提高了妊娠期间筛查的检出率。为了确定可用于算法的因子,从生物化学标志物与不利妊娠结果的关联性已确定的群体收集母体史。收集典型是基于由个体自己完成的调查问卷,其优选由健康护理专业人员与患者一起审查。在评估个体的风险时,从她收集相同的特征,并在进行风险确定时将其考虑在内。在实施例1中研究的特征是母体年龄、族源、妊娠期间吸烟、受孕方法、医疗史、药物、经产状况、产科史和母亲中的PE家族史。收集或测量的母体体重和身高可以转换成单位为Kg/m2的体重指数(BMI)。
统计分析
下面的实施例包括了与使用生物标志物确定母体健康状况的风险相关的临床研究的统计分析的描述。妊娠个体发生高血压疾病的风险,可以根据在患者群体研究中收集的临床数据,使用统计分析从生物化学标志物水平来确定。有多种统计方法可用于组合表征妊娠个体的参数例如生物化学标志物水平,以获得风险评估。似然法(Palomaki和Haddow,Am.J.Obstet.Gynecol.156,460-3(1987))、线性判别函数法(Norgarrd-Pedersen等,Clin.Genet.37,35-43(1990))和多重逻辑回归分析常用于此目的。就此而言,本文描述的用于确定风险的方法可以基于使用公知的统计方法,其中使用截止值或MoM来确定风险。应该理解,可以采用等同的公知统计方法来评估医学病症的风险。
似然法的基本原理是对于“未患病”和“患病”组来说,参数(例如生物化学标志物)的群体分布是已知的。因此,对于任何给定参数(例如标志物水平和血压读数)来说,可以计算“未患病”和“患病”组的成员的似然性。似然性根据群体平均值和标准偏差计算为参数的高斯高度。“似然比”是使用“未患病”和“患病”群体的参数计算的高度的比率,并且是患有疾病的风险相对于以前风险的增加的表述。
妇女出现母体健康状况的先验相对风险(其是与先验风险相关的统计表述,正如下文中所描述的),可以例如使用源自于临床群体研究的公式来计算(Cuckle等,1987)。这些先验相对风险可以使用似然比来修改,以推演出可用于先兆子痫或染色体异常的风险评估的后验相对风险。使用似然法预测胎儿具有染色体异常的详细描述,阐述在例如《唐氏综合征的筛查》中(Screening for Down’s Syndrome,J.G.Grudzinskas,T.Chard,M.Chapman和H.Cuckle主编;CambridgeUniversity Press出版,1994年)。使用本文描述的方法,利用观察到的似然比分布确定风险也是可能的(参见例如Spencer等,Ann.Clin.Biochem.,29,506-18(1992))。
作为确定孕妇发生高血压疾病的风险的方法的实例,可以从已知已患有高血压疾病的妇女群体收集样品。对这些样品进行分析以确定每种生物化学标志物的水平。然后典型地将每种生物化学标志物的测定的水平,转变成具有相同胎龄、母体体重、种族、吸烟状态、受孕方法和经产状况的妊娠特异性的预计正常中位数的倍数(MoM)。然后使用公知的统计回归方法进行风险计算(参见例如Draper等,《应用回归分析》第三版(Applied Regression Analysis(3th ed.)Wiley:NewYork,NY,1998)和Cuckle HS等,使用妇女的年龄和血清甲胎蛋白水平估计她具有与唐氏综合征相关的妊娠的风险(Estimating a woman′srisk of having a pregnancy associated with Down′s syndrome using herage and serum alphafetoprotein level),Br.J Obstet Gynecol 1987;94:387-402;以及上面的其他参考文献)。
高血压疾病
正如本文所理解的,在妊娠期间发生的高血压疾病,通过疾病发生时可检测的症状来定性。如果按照严重性增加的次序排列,严重性最低的疾病是妊娠高血压。当除了妊娠高血压之外还检测到蛋白尿时,它被称为先兆子痫,其分为下文中定义的晚发型和早发型先兆子痫。早发型先兆子痫在这些疾病中是最严重的。
根据国际妊娠高血压研究学会(International Society for the Studyof Hypertension in Pregnancy)的指导准则(Davey等,Am.J.ObstetGynecol;158;892098,1988),妊娠高血压被描述为在至少间隔4小时时两次记录到舒张压为90mmHg或以上,严重高血压被描述为在至少间隔4小时时两次记录到舒张压为至少110mm Hg或以上,或一次记录到舒张压为至少120mm Hg。
当在本文中使用时,术语“先兆子痫”是指其部分特征为妊娠高血压和蛋白尿的妊娠疾病。对以前血压正常的妇女来说,PE典型被定义为伴有蛋白尿的妊娠高血压,严重PE典型被定义为伴有蛋白尿的严重妊娠高血压。对于具有慢性高血压的妇女来说,附加的PE典型被定义为新发生蛋白尿。可用于进行PE诊断的PE的情况可以按照各种医学组织提出的指导准则进行分类。
蛋白尿通常被描述为在24小时内排泄300mg或以上蛋白,或者在不能获得24小时收集物的情况下为中段或导管尿液样品的试纸分析时两次读数为2+或以上。妇女被分类为以前血压正常的或一般在妊娠前20周具有慢性高血压的。
在本文中,先兆子痫被理解并应该被定义为涵盖并属于先兆子痫疾病的范围,其包括胎盘功能不全、宫内生长迟缓、早期流产、宫内死亡和惊厥。尽管不希望受到理论的束缚,但已提出宫内生长迟缓反映出孕妇身体对应付先兆子痫病症的适应,其允许胎儿存活。另一方面,早期流产和早产可以反映出孕妇身体对应付先兆子痫病症的适应,其允许孕妇存活。在这种情形下,宫内死亡将是这种适应的失败。因此,本文描述的用于确定先兆子痫风险的方法,包括并且也可用于确定先兆子痫范围内的先兆子痫疾病的风险。
先兆子痫可以早在怀孕第20周时发生,并且如果由于先兆子痫使婴儿出生发生在第34周之前,其一般被当作“早期先兆子痫”或“早发型先兆子痫”。当在本文中使用时,“晚期先兆子痫”或“晚发型先兆子痫”被定义为婴儿出生发生在第34周时或之后。早期先兆子痫伴有发病率增加,因此被认为是更严重的先兆子痫形式。本文描述的用于确定高血压疾病风险的方法,对于筛查“晚期先兆子痫”特别有用。为了在检测先兆子痫的方法中使用,可以在前三个月内、中间三个月内和最后三个月内收集样品。优选情况下,在前三个月内收集样品。尽管从公共卫生角度来说较早的测试通常是有益的策略,但应该理解样品的收集有时可能受到实际考虑因素的影响,例如孕妇推迟拜访她的健康护理提供者直到相对较晚的孕周。
在使用本文描述的方法确定了妊娠个体发生高血压疾病的风险增加的情况下,个体可以从健康护理提供者接受治疗或生活方式建议。尽管先兆子痫没有广泛使用的疗法,但各项研究显示了疗法诸如抗高血压药物例如硫酸镁、阿司匹林、地西泮和苯妥英以及饮食增补剂例如维生素D、钙和硒的益处。
测定生物化学标志物水平的时间安排
生物化学标志物的测定可以在妊娠的前三个月或中间三个月期间或这两段时期中进行。然而,在妊娠前12周内检测发生高血压疾病的风险增加的能力,为健康护理提供者给孕妇提供预防策略,提供了更多时间。通常希望在妊娠中尽早完成风险评估,为在孕妇中阻止或延迟高血压疾病发生的措施争取时间。
本文描述的用于确定孕妇发生妊娠高血压风险的方法,可以使用在妊娠前三个月期间从孕妇获得的样品来实行。在具体实施方案中,样品在妊娠前三个月期间、优选在8-13周胎龄期间、更优选在11-13周胎龄期间获得。在实施方案中,可以在妊娠的一个或多个三个月时期从孕妇获得一个或多个样品。根据本发明方法的另一个实施方案,样品在妊娠的中间三个月期间获取。典型情况下,这意味着妊娠的第14至26周。
任选地,可以在妊娠的前三个月期间获得一个样品,并在后面的妊娠阶段、优选在妊娠的中间或可能在最后的三个月期间获得另一个样品。在妊娠前三个月内检测发生高血压疾病的风险增加的能力,为健康护理提供者给孕妇提供预防策略,提供了更多时间。通常希望在妊娠中尽早完成风险评估,为在孕妇中阻止或延迟PE病症发生的措施争取时间。
风险的计算
典型情况下,使用在计算机上运行的算法对从生物化学标志物水平的测量获得的结果进行处理。计算机程序当在计算机上执行时,使计算机执行用于在孕妇中确定高血压疾病例如妊娠高血压的风险的方法。方法可以包括输入通过下列步骤获得的至少两种生物标志物的测量值:i)测定从孕妇获得的样品,其中至少所述生物化学标志物包含至少PlGF和活化素A;ii)将样品中的每种生物标志物的水平与对照样品中所述生物标志物的水平进行比较,其中样品与对照样品相比生物化学标志物水平的差异指示了高血压疾病,以及iii)根据比较结果确定所述风险的定量估算值。
计算机程序可以进一步包含使用至少一种其他的生物化学标志物。在具体实施方案中,所述其他生物化学标志物是P-选择素,并且除了PlGF和活化素A之外,样品中P-选择素的水平相对于对照样品中水平的差异,有助于检测晚发型先兆子痫的风险增加。任选地,计算机程序可以进一步包含使用选自PAPP-A、PAI-1、PAI-2、PlGF-2、PlGF-3、VEGF165b、PlGF-4和ADAM-12的至少一种其他生物化学标志物。
计算机程序可以包含输入通过测定对象的一种或多种生物物理标志物而获得的至少一种生物标志物的测量值;将对象的一种或多种生物物理标志物与对照对象中相同的生物物理标志物进行比较,其中对象与对照相比一种或多种生物物理标志物测量值的增加或减小指示了发生高血压疾病的风险增加,以及根据比较一种或多种生物化学标志物和比较一种或多种生物物理标志物的结果确定发生高血压疾病的风险的定量估算值。在具体实施方案中,生物物理标志物可以选自血压和子宫动脉博动指数。
在计算机程序中,方法还可以包括确定高血压疾病风险的定量估算值,其包含使用多变量分析确定高血压疾病的似然性,并且其中多变量分析包含使用从一组对照参比数据推演的生物化学标志物水平和分布参数。优选情况下,多变量分析是多变量高斯分析。
用于在孕妇中评估高血压疾病风险的试剂盒
本文描述的方法可以使用试剂盒或商业化包装来实施,用于在孕妇中评估高血压疾病的风险。
根据一个实施方案,方法可以使用至少两种试剂盒来实施,一种用于PlGF,另一种用于活化素A。方法的另一个实施方案可以使用三种试剂盒来实施,分别用于PlGF、活化素A和P-选择素。每种试剂盒含有至少两种与标志物(例如PlGF)特异性结合的结合配偶体,并且至少一种结合配偶体是可检测的。
根据另一个实施方案,试剂盒提供了i)至少四种可检测的结合配偶体,其中至少两种可检测结合配偶体与PlGF特异性结合,至少两种可检测结合配偶体与活化素A特异性结合。它还可以包含与P-选择素特异性结合的结合配偶体。对于每种标志物来说,至少一种结合配偶体是可检测的。
在实施方案中,可检测结合配偶体是抗体或其抗原结合片段。
在另一个具体实施方案中,试剂盒还可以提供在测定中使用可检测结合配偶体的说明书。试剂体积、温育时间、反应条件等可以提供在说明书中。
检测方法
一方面,本发明提供了用于确定孕妇发生高血压疾病的风险的方法。方法包含测定从孕妇获得的样品中至少两种生物化学标志物的水平,其中所述生物化学标志物包含PlGF和活化素A;以及使用测定的生物化学标志物水平确定高血压疾病的风险。优选情况下,所述被确定风险的高血压疾病是妊娠高血压。
在另一个实施方案中,用于确定孕妇发生高血压疾病的风险的方法还包含测定来自对象的所述血样中生物化学标志物P-选择素的水平。当使用测定的生物化学标志物PlGF、活化素A和P-选择素的水平时,所述被确定风险的高血压疾病是晚发型先兆子痫。
在方法的一个实施方案中,确定孕妇发生高血压疾病的风险还包含使用母体史因子。
在另一个实施方案中,将所述生物化学标志物水平与相同生物化学标志物的对照值进行比较,并且样品中至少一种生物化学标志物的水平与对照值相比的差异,指示了发生高血压疾病的风险增加。优选情况下,所述至少一种生物化学标志物水平的差异选自:
a.从对象获得的样品中PlGF的水平与对照样品中PlGF的水平相比降低;
b.从对象获得的样品中活化素A的水平与对照样品中活化素A的水平相比升高;
c.从对象获得的样品中P-选择素的水平与对照样品中P-选择素的水平相比升高。
当检测到样品中如上所述的至少两种生物化学标志物的水平相对于对照值的差异,并因此更可靠地指示发生高血压疾病的风险时,获得了更好的检出率。根据本发明的一个实施方案,从对象获得的样品中PlGF水平降低和活化素A水平升高指示了所述对象中妊娠高血压的风险增加。
在另一个实施方案中,样品中如上所述的至少三种生物化学标志物的水平相对于对照值的差异,指示了发生高血压疾病的风险增加。在这样的情况下,从对象获得的样品中PlGF水平降低、活化素A水平升高和P-选择素水平升高指示了晚发型先兆子痫的风险增加。
对样品的观察
换句话说,鉴定到了至少一种下列观察,因此也是水平的差异:从对象获得的样品中PlGF的水平相对于对照样品中PlGF的水平降低;从对象获得的样品中活化素A的水平相对于对照样品中活化素A的水平升高,和/或从对象获得的样品中P-选择素的水平相对于对照样品中P-选择素的水平升高。在这种方法的另一个实施方案中,在从对象获得的样品中进行了两种所述观察。换句话说,在从对象获得的样品中同时发生了两种所述差异。在另一个实施方案中,进行了三种所述观察;因此在从对象获得的样品中同时发生了三种所述差异。
与妊娠高血压相关的观察
根据方法的一个实施方案,当评估孕妇发生妊娠高血压的风险时,将下列观察考虑在内:
i)从对象获得的样品中PlGF的水平与对照样品中PlGF的水平相比降低;
ii)从对象获得的样品中活化素A的水平与对照样品中活化素A的水平相比升高。
将这些观察转变成数值,其在算法中产生孕妇发生妊娠高血压的风险的估算值。
与晚发型先兆子痫相关的观察
根据方法的另一个实施方案,当评估孕妇发生晚发型先兆子痫的风险时,将下列观察考虑在内:
i)从对象获得的样品中PlGF的水平与对照样品中PlGF的水平相比降低;
ii)从对象获得的样品中活化素A的水平与对照样品中活化素A的水平相比升高;
iii)从对象获得的样品中P-选择素的水平与对照样品中P-选择素的水平相比升高。
将这些观察转变成数值,其在算法中产生孕妇发生晚发型先兆子痫的风险的估算值。
所有观察不必然同时提供与标准水平的显著偏差。例如,将所述观察的两种考虑在内,当输入到算法中时仍会产生增加的风险值。应该理解,当所有观察都被做出并且它们在统计上相关时,算法产生高风险估算值。
用于确定孕妇发生高血压疾病的风险的方法,在5%的假阳性率下提供了至少45%、优选至少50%、更优选至少52.7%的检出率。当使用10%的假阳性率时,检出率为至少65%、优选至少70%、更优选至少71.4%。
在实施方案中,取决于所用的算法,风险计算可以基于从对象获得的样品与对照样品相比活化素A/PlGF的比率的差异,其指示了发生先兆子痫的风险增加。在另一个实施方案中,从对象获得的样品与对照样品相比P-选择素/PlGF的比率的差异指示了发生先兆子痫的风险增加。在另一个实施方案中,从对象获得的样品与对照样品相比PlGF/P-选择素的比率的差异指示了发生先兆子痫的风险增加。在另一个实施方案中,从对象获得的样品与对照样品相比活化素A/P-选择素的比率的差异指示了发生先兆子痫的风险增加。在另一个实施方案中,从对象获得的样品与对照样品相比P-选择素/活化素A的比率的差异指示了发生先兆子痫的风险增加。
方法的示例性方案
简单来说,本文所述的用于确定孕妇的高血压疾病风险的方法的示例性方案,可以通过从孕妇采血来进行。如果需要,可以对血液进行加工以制备血浆或血清。生物化学标志物的测定使用标准的免疫测定法,使用对生物化学标志物例如PlGF、活化素A或P-选择素特异的至少两种抗体来进行(一种是包被在微量滴定板上的捕获Ab,另一种是用可检测标记物标记的示踪Ab)。一个实例是使用酶联免疫吸附测定法(ELISA),其中测试样品中显色的强度与存在的标志物浓度成正比。基于这种测试,可以计算生物化学标志物的水平。该水平可以独立地,或者如果需要可以与其他标志物水平组合,用于风险算法中。为了设计风险算法,可以使用根据群体中高血压疾病的发病率%假设而调整过的数据集的标准逻辑回归分析。为了确定生物化学标志物的水平是高于还是低于正常,测定了来自相关群体的母体生物样品中存在的生物化学标志物的正常水平。相关群体可以根据能够影响标志物的正常(未患病的)水平之外的任何特征来定义。为了确定妊娠高血压或晚发型先兆子痫的风险,可以分别在妊娠高血压和晚发型先兆子痫低风险的基础上建立相关群体。一旦知道正常标志物水平后,可以与测定的标志物水平进行比较并使用标准统计方法确定差异的显著性。当在测定的标志物水平与正常水平之间存在统计显著的差异时,存在着测试个体发生高血压疾病的显著风险。
将样品中所选生物化学标志物的水平与对照样品中同样生物化学标志物的水平进行比较。样品与对照样品相比生物化学标志物水平的差异,指示了发生妊娠高血压或晚发型先兆子痫的风险增加。差异是指值的统计学显著差异。出现任何生物化学标志物的“水平升高或降低”是指任何生物化学标志物的水平统计学显著地偏离对照样品中同一生物化学标志物的水平,比对照样品中的水平更高或更低。
为了在高血压疾病的常规筛查中分析单一样品的测量结果,首先需要对照群体的数据。该数据通过对来自大量样品、优选每个孕周超过100个样品的所选生物化学标志物进行测量来获得。然后优选对所选生物化学标志物的测量浓度进行以10为底的对数转换,以做出生物变差的高斯分布。然后,从对照数据确定每个孕周的每种所选生物化学标志物的中位数浓度和标准偏差。然后,可以将任何单一样品的结果与适合的中位数浓度进行比较,以确定所选生物化学标志物的浓度是否与其正常值不同。该比较可以用作计算患者妊娠高血压的风险的基础,或作为对妊娠高血压或晚发型先兆子痫做出诊断的基础。从实施例1中进行的研究所获得的这种数据的实例,概述在图2的表2中。
也可以进行病例-对照匹配研究来证实生物化学标志物例如PlGF、活化素A或P-选择素的行为。在这样的研究中,使用了通过生理参数与妊娠高血压或晚发型先兆子痫病例群体匹配的对照群体。这样的研究示例在实施例1中。略微不同的方法也可用于计算这种研究与常规筛查相比的结果。
PlGF测量值与本发明方法的组合,一种用于确定孕妇发生高血压疾病的风险的方法
作为一个实施方案,用于确定孕妇发生高血压疾病的风险的方法包含测量PlGF水平的差异,其较早时候已被报道能指示早发型先兆子痫,并将至少活化素A或活化素A与P-选择素两者的测量与所述分析相组合。这些组合为妊娠结果提供了更精练的预测。在筛查中,测量PlGF的水平仅揭示出所有在妊娠的较晚阶段发生高血压疾病的风险增加的个体。然而,代替对所有这些个体同等地进行严重的早发型先兆子痫的治疗,现在使用本发明的方法,对于显示出较轻病症、即妊娠高血压或晚发型先兆子痫的个体,可以进行监测并以适合于所述病症的方式进行治疗。这对于被筛查群体和健康护理决定的做出,并对于个体、她们的习惯、在妊娠期间的顾虑以及甚至焦虑都有相当大的好处。在群体水平上,通过相对于可能的高血压疾病的预测到的严重性来调整拜访助产士或产科医师的频率,实现了成本节约。
实施例1
在妊娠性高血压疾病中检测母体标志物
这是病例-对照研究。在11+0-13+6孕周时参加通过测量胎儿颈部软组织厚度和母体血清PAPP-A与游离β-hCG来对染色体异常进行常规评估的孕妇中,执行不利妊娠结果的筛查。记录母体特征和医疗史,通过经腹部彩色多普勒来测定子宫动脉多普勒,通过自动装置测量血压,并将血清储存在-80℃下用于后续的生物化学分析。从同意参加研究的孕妇获得书面知情同意书,研究得到国王学院医学院伦理委员会(King’s College Hospital Ethics Committee)的批准。
血压通过自动装置(3BTO-A2,Microlife,Taipei,台湾)获得,所述装置在研究之前并在研究期间定期校准。在孕妇取坐姿时进行记录,MAP按照以前的描述进行测量。两侧子宫动脉的PI按照以前的描述通过经腹部超声进行测量,取两者较低的PI用于分析。MAP和子宫动脉L-PI的结果不告知孕妇或其医生,不影响随后对妊娠的管理。
母体血清生物化学
母体血清PAPP-A使用DELFIA XPRESS分析仪(PerkinElmer Lifeand Analytical Sciences,Waltham,USA)来测量。使用该DELFIAXPRESS系统,在20次具有两份平行样的运行中确定了DELFIAXPRESS PAPP-A测定方法的变差。第一次运行的校正曲线在14天期间用作参比曲线。测定内和测定间变差在462mU/L的PAPP-A浓度下分别为1.2%和2.1%,在2124mU/L浓度下分别为1.4%和2.3%,在5543mU/L浓度下分别为1.3%和2.5%。
使用双份100μl的血清样品,通过定量酶联免疫测定法(ELISA)技术来测量PlGF浓度,使用了
Figure BDA0000099651530000221
人类PlGF免疫测定体系(R&D systems Europe Ltd.,Abingdon,UK)。测定在自动ELISA处理器(Dade-Behring BEP 2000,Liederbach,德国)上进行。在VICTOR3TM读板器(PerkinElmer Life and Analytical Sciences,Turku,芬兰)上获取吸光值读数,并使用MultiCalc软件(PerkinElmer Life and AnalyticalSciences,Turku,芬兰)确定PlGF浓度。测定法的检测下限是7pg/mL,批次间不精确性在48pg/mL的PlGF浓度下是8.3%,在342pg/mL浓度下是5.6%,在722pg/mL浓度下是5.1%。所有样品分析两份,并且对变差系数超过15%的样品重新进行分析。
在包含117例随后发生PE的妊娠、包括26例需要在34周前出生的(早期PE)和91例具有晚期PE的妊娠,和85例具有妊娠高血压(GH)的妊娠以及202例来自不发生任何并发症并导致表型正常的新生儿存活出生的妊娠对照的病例-对照群体中,测量了下列生物化学标志物的母体血清浓度。所测量的生物标志物是:游离β-hCG,PAPP-A,胎盘生长因子(PlGF),抑制素-A,活化素A,肿瘤坏死因子受体-1(TNF-R1),去整合素和金属蛋白酶(ADAM12),基质金属蛋白酶-9(MMP-9),穿透素-3(PTX-3),P-选择素。
简单地根据可用性从每个高血压疾病组选择特定样品。病例和对照在她们的血样储存时间长度上匹配,并且没有样品以前融化并重新冷冻过。PE和GH的定义是国际妊娠高血压研究学会(InternationalSociety for the Study of Hypertension in Pregnancy)的定义。在GH中,在相隔4小时的至少两个场合下舒张血压应该为90mmHg或以上,其在不存在明显蛋白尿的以前血压正常的孕妇中在20孕周后发生,而在PE中,应该是GH伴有蛋白尿,所述蛋白尿是在24小时内排泄300mg或以上蛋白,或者在不能获得24小时收集物的情况下为中段或导管尿液样品的试纸分析时两次读数为至少++。在PE附加慢性高血压时,显著的蛋白尿(如上所定义)在具有已知慢性高血压(怀孕前的高血压史或在不存在滋养层疾病的情况下在20孕周前的预约拜访时存在高血压)的孕妇中应该在20孕周后发生。
统计分析
测量到的MAP、子宫动脉L-PI、PAPP-A和游离β-hCG被转换成预期正常中位数的中位数倍数(MoM),所述中位数按照以前的描述用胎儿顶臀长(CRL)、母体年龄、BMI或体重、吸烟、经产状况、族源和受孕方法进行了校正。对每种生物化学标志物的测量浓度进行了对数转换,以制作高斯分布。然后使用多重回归分析确定母体特征和胎儿CRL中的哪些因子是对照组中每种生物化学标志物的显著预测因子,并从回归模型将每个病例和对照中的值表示成MoM。每个高血压疾病组与对照组之间的比较通过用于分类变量的卡方或Fisher精确检验以及用于连续变量的Mann Whitney-U检验来进行,两种检验都使用了事后Bonferroni校正(临界统计学显著性p<0.0167)。基于母体风险因子和母体风险因子、MAP与子宫动脉L-PI的组合的早期PE、晚期PE和GH的概率,按照以前的描述来确定并进行对数转换。使用向后逐步回归分析来确定任何生物化学标志物的对数转换的概率和对数转换的MoM在预测早期PE、晚期PE和GH中是否具有显著贡献。
筛查的性能由受试者工作特征(ROC)曲线来确定。
使用统计软件包SPSS 15.0(SPSS Inc.,Chicago,IL)进行数据分析。
对照组中的多重回归分析证实了对于log PlGF来说,由胎儿CRL、母体体重、吸烟和族源提供了明显独立的贡献:log预期PlGF=1.199+0.009xCRL(单位为mm)-0.003x体重(单位为Kg)+(如果吸烟为0.196,如果不吸烟为0)+(如果黑人为0.150,如果其他族源为0);R2=0.254,p<0.0001。
对照组中的多重回归分析证实了对于log抑制素-A来说,由母体体重和族源提供了明显独立的贡献:log预期的抑制素-A=2.608-0.003x体重(单位为Kg)+(如果黑人为0.124,如果其他族源为0);R2=0.079,p<0.0001。
对照组中的多重回归分析证实了对于log TNF-R1来说,由母体体重和族源提供了明显独立的贡献:log预期TNF-R1=2.982+0.001x体重(单位为Kg)+(如果黑人为-0.032,如果其他族源为0);R2=0.057,p<0.0001。
对照组中的多重回归分析证实了对于log ADAM12来说,由胎儿CRL、母体体重和吸烟提供了明显独立的贡献:log预期ADAM12=2.784+0.005xCRL(单位为mm)-0.005x体重(单位为Kg)+(如果吸烟为-0.076,如果不吸烟为0);R2=0.247,p<0.0001。
对照组中的多重回归分析证实了对于log MMP-9来说,胎儿CRL和母体特征没有提供明显独立的贡献。
对照组中的多重回归分析证实了对于log活化素A来说,由母体年龄、体重和族源提供了明显独立的贡献:log预期活化素A=0.189+0.009x年龄(单位为岁)-0.003x体重(单位为Kg)+(如果黑人为0.107,如果其他族源为0);R2=0.134,p<0.0001。
对照组中的多重回归分析证实了对于log PTX-3来说,由吸烟提供了明显独立的贡献:log预期PTX-3=-0.285+(如果吸烟为-0.121,如果不吸烟为0);R2=0.020,p<0.0001。
对照组中的多重回归分析证实了对于log P-选择素来说,由族源和受孕方法提供了明显独立的贡献:log预期P-选择素=1.480+(如果黑人为-0.058,如果中国人或日本人为-0.249,如果其他族源为0)+(如果使用排卵药物受孕为-0.191,如果不使用则为0);R2=0.096,p<0.0001。
早期先兆子痫
每种高血压疾病的患者特异性风险从下列公式计算:几率/(1+几率),其中几率=eY,并且对于预测早期PE来说,Y从所有生物化学标志物的log MoM和基于母体风险因子或母体风险因子、MAP与子宫动脉PI的组合的早期PE的对数转换的概率的向后逐步回归分析来推演。
逻辑回归分析证实,在早期PE的检测中,存在着来自log PlGFMoM、log抑制素-A MoM、log TNF-R1 MoM和log基于母体风险因子的概率的显著贡献:
Y=3.101+2.680xlog概率(母体风险因子)-6.274xlog PlGFMoM+2.858xlog抑制素-A MoM+9.699xlog TNF-R1 MoM;R2=0.524,p<0.0001。
逻辑回归分析证实,在早期PE的检测中,存在着来自log PlGFMoM和log基于母体风险因子、MAP和子宫动脉PI的组合的概率的显著贡献:
Y=2.655+2.550xlog概率(母体风险因子+MAP+子宫动脉PI)-6.035xlog PlGF MoM;R2=0.706,p<0.0001。
在通过母体风险因子、PlGF、抑制素-A和TNF-R1进行的筛查中,早期PE的ROC曲线下面积(AUROC)为0.913(95%CI 0.868-0.946),并且对于10%和5%的假阳性率来说,检出率分别为80.8%(95%CI60.6-93.4)和76.9%(95%CI 56.3-91.0)。在通过母体风险因子、MAP、子宫动脉PI和PlGF进行的筛查中,AUROC为0.962(95%CI0.928-0.983),并且对于10%和5%的假阳性率来说,检出率为92.3%(95%CI 74.8-98.8)。
晚期先兆子痫
为了预测晚期PE,Y从所有生物化学标志物的log MoM和基于母体风险因子或母体风险因子、MAP与子宫动脉PI的组合的晚期PE的对数转换的概率的向后逐步回归分析来推演。
逻辑回归分析证实,在晚期PE的检测中,存在着来自log PlGFMoM、log MMP-9MoM、log活化素A MoM、log P-选择素MoM和log基于母体风险因子的概率的显著贡献:
Y=4.192+3.079xlog概率(母体风险因子)-3.478xlog PlGFMoM+2.086xlog MMP-9MoM+3.667xlog活化素A MoM+4.843xlog P-选择素MoM;R2=0.499,p<0.0001。
逻辑回归分析证实,在晚期PE的检测中,存在着来自log PlGFMoM、log活化素A MoM、log P-选择素MoM和log基于母体风险因子、MAP和子宫动脉PI的组合的概率的显著贡献:
Y=3.837+2.893xlog概率(母体风险因子+MAP+子宫动脉PI)-3.208xlog PlGF MoM+3.884xlog活化素A MoM+3.798xlogP-选择素MoM;R2=0.572,p<0.0001。
在通过母体风险因子、PlGF、MMP-9、活化素A和P-选择素进行的筛查中,晚期PE的AUROC为0.877(95%CI 0.833-0.912),并且对于10%和5%的假阳性率来说检出率分别为61.5%(95%CI 50.8-71.6)和53.8%(95%CI 43.1-64.4)。在通过母体风险因子、MAP、子宫动脉PI、PlGF、活化素A和P-选择素进行的筛查中,AUROC为0.900(95%CI 0.859-0.932),并且对于10%和5%的假阳性率来说检出率分别为71.4%(95%CI 61.0-80.4)和52.7%(95%CI 42.0-63.3)。
妊娠高血压
为了预测GH,Y从所有生物化学标志物的log MoM和基于母体风险因子或母体风险因子、MAP与子宫动脉PI的组合的GH的对数转换的概率的向后逐步回归分析来推演。
逻辑回归分析证实,在GH的检测中,存在着来自log P-选择素MoM和log基于母体风险因子的概率的显著贡献:
Y=2.981+2.183xlog概率(母体风险因子)+2.179xlog P-选择素MoM;R2=0.170,p<0.0001。
逻辑回归分析证实,在GH的检测中,存在着来自log PlGF MoM、log活化素A MoM和log基于母体风险因子、MAP和子宫动脉PI的组合的概率的显著贡献:
Y=3.481+2.511xlog概率(母体风险因子+MAP+子宫动脉PI)-1.572xlog PlGF MoM+2.008x log活化素A MoM;R2=0.322,p<0.0001。
在通过母体风险因子和P-选择素进行的筛查中,GH的AUROC为0.704(95%CI 0.648-0.756),并且对于10%和5%的假阳性率来说检出率分别为36.5%(95%CI 26.3-47.6)和31.8%(95%CI 22.1-42.8)。在通过母体风险因子、MAP、子宫动脉PI、PlGF、活化素A和P-选择素进行的筛查中,AUROC为0.797(95%CI 0.746-0.842),并且对于10%和5%的假阳性率来说检出率分别为52.9%(95%CI 41.8-63.9)和38.8%(95%CI 28.4-50.0)。

Claims (16)

1.一种用于在妊娠个体中确定高血压疾病风险的方法,所述方法包含:在来自个体的至少一个血样中测定包括PlGF和活化素A的生物化学标志物的水平;以及使用测定的生物化学标志物水平确定高血压疾病的风险。
2.权利要求1的方法,其中所述高血压疾病是妊娠高血压。
3.权利要求1的方法,其还包含测定所述来自个体的血样中生物化学标志物P-选择素的水平。
4.权利要求3的方法,其中所述高血压疾病是晚发型先兆子痫。
5.权利要求1或3的方法,其中将所述生物化学标志物的水平与相同生物化学标志物的对照值进行比较,并且样品中至少一种生物化学标志物的水平相对于对照值的差异,表明发生高血压疾病的风险增加。
6.权利要求3的方法,其中所述至少一种生物化学标志物的水平的差异选自:
a.从对象获得的样品中PlGF的水平相对于对照样品中PlGF的水平降低;
b.从对象获得的样品中活化素A的水平相对于对照样品中活化素A的水平增加;
c.从对象获得的样品中P-选择素的水平相对于对照样品中P-选择素的水平增加。
7.权利要求5或6的方法,其中样品中至少两种生物化学标志物的水平相对于对照值的差异,表明发生高血压疾病的风险增加。
8.权利要求1、6或7的方法,其中从对象获得的样品中PlGF水平降低和活化素A水平增加,表明在妊娠个体中妊娠高血压的风险增加。
9.权利要求5或6的方法,其中样品中至少三种生物化学标志物的水平相对于对照值的差异,表明发生高血压疾病的风险增加。
10.权利要求9的方法,其中从对象获得的样品中PlGF水平降低、活化素A水平增加和P-选择素水平增加,表明晚发型先兆子痫的风险增加。
11.前述权利要求任一项的方法,其还包含测定选自个体的子宫动脉博动指数(PI)和个体的平均动脉压(MAP)的至少一种生物物理标志物;以及使用生物化学标志物和至少一种生物物理标志物的水平确定风险。
12.权利要求11的方法,其包含:在来自个体的一个或多个血样中测定包括PlGF、活化素A和P-选择素的生物化学标志物的水平;测定包括个体的子宫动脉博动指数(PI)和平均动脉压(MAP)的至少一种生物物理标志物的水平;使用PlGF、活化素A和P-选择素的水平确定晚发型先兆子痫的风险;使用活化素A和PlGF的水平确定妊娠高血压的风险;以及使用PlGF、PI和MAP的水平确定早发型先兆子痫的风险。
13.前述权利要求任一项的方法,其中风险的确定还包含使用母体史因素。
14.前述权利要求任一项的方法,其中样品在前三个月中收集。
15.前述权利要求任一项的方法,其中对于5%的假阳性率来说,检出率为至少45、优选至少50、更优选至少52.7%。
16.前述权利要求任一项的方法,其中对于10%的假阳性率来说,检出率为至少65、优选至少70、更优选至少71.4%。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI500411B (zh) * 2012-12-19 2015-09-21 Ind Tech Res Inst 脈波與體質健康風險評估系統與方法
CN106796241A (zh) * 2014-09-02 2017-05-31 沃拉克有限公司 确定先兆子痫风险的方法
WO2018076134A1 (en) * 2016-10-24 2018-05-03 Ldx Prognostics Limited Co. Methods and kits for providing a preeclampsia assessment and prognosing preterm birth
CN109196362A (zh) * 2016-05-17 2019-01-11 苏州爱尔迪思生物科技有限公司 用于提供子痫前期评估的方法和组合物
CN111370121A (zh) * 2020-02-21 2020-07-03 杭州市妇产科医院 早孕期非整倍体产前筛查标志物预测妊娠期高血压疾病的风险模型建立方法
CN112086189A (zh) * 2020-08-12 2020-12-15 杭州市妇产科医院 中孕期母血清D-二聚体联合甲胎蛋白及freeβ-hCG预测妊娠期高血压疾病的方法

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2649454B1 (en) * 2010-12-06 2018-06-20 Mycartis N.V. Biomarkers and parameters for hypertensive disorders of pregnancy
CN102058435B (zh) * 2011-01-17 2012-05-09 北京工业大学 基于理化和血流动力学信息的妊娠期高血压风险监测装置
EP2766726A1 (en) 2011-10-14 2014-08-20 Aarhus Universitet Diagnostic and prognostic use of prombp-complexes
ES2681955T3 (es) 2013-01-17 2018-09-17 Astute Medical, Inc. Métodos y composiciones para el diagnóstico y pronóstico de lesión renal e insuficiencia renal
CN105917232B (zh) * 2013-12-03 2020-10-16 塞尚公司 用于选择性确定胎盘生长因子2的方法
JP2018175850A (ja) * 2017-04-14 2018-11-15 株式会社Nttドコモ データ収集装置及びデータ収集方法
WO2019075411A1 (en) * 2017-10-12 2019-04-18 Cedars-Sinai Medical Center BIOMARKERS OF PROGNOSIS AND PROGRESSION OF CHRONIC NEPHROPATHY
EP3502696A1 (de) * 2017-12-21 2019-06-26 Universität zu Köln Nachweis von autoantikörpern zur diagnose von degenerativen erkrankungen des skelettsystems
WO2020041529A1 (en) * 2018-08-21 2020-02-27 California Institute Of Technology A wireless ultrasound monitoring device
EP4070113A4 (en) 2019-12-04 2023-12-20 Biora Therapeutics, Inc. ASSESSMENT OF PREECAMPSIA USING FREE AND DISSOCIATE PLACENTAL GROWTH FACTOR ASSAYS
US20210302436A1 (en) * 2020-03-23 2021-09-30 Baseline Viral Diagnostics, Inc. Method, Systems, and a Kit for Detection, Diagnosis, Monitoring and Treatment of COVID-19
US20220349905A1 (en) * 2021-04-28 2022-11-03 Richard Eng Methods and devices for quantitatively estimating syndecan-1

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060067937A1 (en) * 2004-09-24 2006-03-30 Karumanchi S A Methods of diagnosing and treating complications of pregnancy
WO2008005814A2 (en) * 2006-06-30 2008-01-10 Abbott Laboratories Method and apparatus for diagnosing pre-eclampsia
CN101517078A (zh) * 2006-05-31 2009-08-26 貝丝以色列女执事医疗中心 诊断和治疗妊娠并发症的方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0308967D0 (en) * 2003-04-17 2003-05-28 Univ London Screen for pre-eclampsia

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060067937A1 (en) * 2004-09-24 2006-03-30 Karumanchi S A Methods of diagnosing and treating complications of pregnancy
CN101517078A (zh) * 2006-05-31 2009-08-26 貝丝以色列女执事医疗中心 诊断和治疗妊娠并发症的方法
WO2008005814A2 (en) * 2006-06-30 2008-01-10 Abbott Laboratories Method and apparatus for diagnosing pre-eclampsia

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
EVA M.L.SMETS ET AL.: "Novel biomarkers in preeclampsia", 《CLINICA CHIMICA ACTA》, vol. 364, 31 December 2006 (2006-12-31), pages 22 - 32 *
MARC U. BAUMANN等: "Serum markers for predicting pre-eclampsia", 《MOLECULAR ASPECTS OF MEDICINE》, vol. 28, 31 December 2007 (2007-12-31) *
N.A.BERSINGER ET AL.: "Serum markers for pre-eclampsia: An update on the analytes to be determined in the first, second, and third trimester", 《IMMUNO-ANALYSE ET BIOLOGIE SPECIALISEE》, vol. 24, 23 March 2009 (2009-03-23), XP002693785, DOI: doi:10.1016/j.immbio.2009.01.001 *
NICK A. BERSINGER ET AL.: "Pre-eclampsia:increased, unchanged, and decreased serum markers in comparison to healthy third trimester pregnancy.A synopsis", 《IMMUNO-ANALYSE ET BIOLOGIE SPECIALISEE》, vol. 20, 31 December 2005 (2005-12-31) *
P.M. BOSIO ET AL.: "Plasma P-selectin is elevated in the first trimester in women who subsequently develop pre-eclampsia", 《BRITISH JOURNAL OF OBSTETRICS AND GYNAECOLOGY》, vol. 108, 31 July 2001 (2001-07-31), XP055056018, DOI: doi:10.1111/j.1471-0528.2001.00170.x *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI500411B (zh) * 2012-12-19 2015-09-21 Ind Tech Res Inst 脈波與體質健康風險評估系統與方法
CN106796241A (zh) * 2014-09-02 2017-05-31 沃拉克有限公司 确定先兆子痫风险的方法
CN106796241B (zh) * 2014-09-02 2019-07-12 沃拉克有限公司 确定先兆子痫风险的方法
CN109196362A (zh) * 2016-05-17 2019-01-11 苏州爱尔迪思生物科技有限公司 用于提供子痫前期评估的方法和组合物
WO2018076134A1 (en) * 2016-10-24 2018-05-03 Ldx Prognostics Limited Co. Methods and kits for providing a preeclampsia assessment and prognosing preterm birth
CN111370121A (zh) * 2020-02-21 2020-07-03 杭州市妇产科医院 早孕期非整倍体产前筛查标志物预测妊娠期高血压疾病的风险模型建立方法
CN112086189A (zh) * 2020-08-12 2020-12-15 杭州市妇产科医院 中孕期母血清D-二聚体联合甲胎蛋白及freeβ-hCG预测妊娠期高血压疾病的方法

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