Prueba de orina en primeras etapas del embarazo podría predecir la preeclampsia

La preeclampsia es una complicación peligrosa del embarazo y una de las tres principales causas de muerte materna en todo el mundo. Caracterizada por presión arterial alta al final del embarazo, afecta del 3 % al 5 % de los embarazos en los EUA y hasta el 8 % de los embarazos en todo el mundo. La preeclampsia puede provocar eclampsia, una emergencia obstétrica relacionada con convulsiones, accidentes cerebrovasculares, daño permanente de órganos y muerte. En la actualidad, la preeclampsia solo se puede diagnosticar en la segunda mitad del embarazo y el único tratamiento es dar a luz, lo que pone a los bebés en riesgo de nacimiento prematuro. Ahora, los investigadores han descubierto biomarcadores en la sangre y la orina de mujeres con preeclampsia que podrían conducir a una prueba de bajo costo para predecir la afección meses antes de que una mujer embarazada muestre síntomas. Las pruebas predictivas permitirían un mejor control del embarazo y el desarrollo de tratamientos más efectivos.

Para descubrir qué señales biológicas podrían proporcionar un sistema de alerta temprana para la preeclampsia, los investigadores de Stanford Medicine (Stanford, CA, EUA) recolectaron muestras biológicas de mujeres embarazadas que desarrollaron y no desarrollaron preeclampsia. Llevaron a cabo análisis muy detallados de todas las muestras, midieron los cambios en la mayor cantidad posible de señales biológicas y luego se enfocaron en un pequeño conjunto de las señales predictivas más útiles. El equipo de investigación recolectó muestras biológicas en dos o tres puntos del embarazo (temprano, medio y tardío) en 49 mujeres, de las cuales 29 desarrollaron preeclampsia durante sus embarazos y 20 no. Las participantes fueron seleccionadas de una cohorte más grande de mujeres que habían donado muestras biológicas para la investigación del embarazo en Stanford Medicine.

Para cada punto de tiempo, las participantes dieron muestras de sangre, orina y exudado vaginal. Las muestras se usaron para medir seis tipos de señales biológicas: todo el ARN libre de células en el plasma sanguíneo, una medida de qué genes están activos; todas las proteínas en plasma; todos los productos metabólicos en plasma; todos los productos metabólicos en la orina; todas las moléculas similares a las grasas en el plasma; y todos los microbios/bacterias en hisopos vaginales. Los científicos también realizaron mediciones de todas las células inmunitarias en plasma en un subconjunto de 19 de las participantes. Usando las miles de mediciones resultantes, así como información sobre qué participantes desarrollaron preeclampsia y cuándo se recolectó cada muestra durante el embarazo, los científicos utilizaron el aprendizaje automático para determinar qué señales biológicas predijeron mejor quién progresaba a la preeclampsia.

Su objetivo era identificar un pequeño conjunto de señales detectables en las primeras 16 semanas de embarazo que podrían formar la base de una prueba de diagnóstico simple y de bajo costo factible de usar en países de ingresos bajos, medios y altos. Para estimar la precisión de los modelos de aprendizaje automático, los investigadores construyeron inicialmente los modelos con datos de la cohorte de descubrimiento y luego confirmaron los resultados probando su desempeño con datos de mujeres en la cohorte de validación. Los investigadores encontraron que un modelo de predicción que usaba un conjunto de nueve metabolitos en la orina era muy preciso. Estos marcadores de orina, en muestras recolectadas antes de la semana 16 de embarazo, predijeron fuertemente quién desarrollaría preeclampsia más adelante. El desempeño de la prueba se midió mediante un estándar estadístico utilizado en el aprendizaje automático conocido como área bajo la curva característica. Un AUC de 1 para una prueba con dos posibles resultados indica una predicción perfecta, mientras que un AUC de 0,5 indica que no hay valor predictivo, al igual que los resultados obtenidos al lanzar una moneda. Para los marcadores de orina, el AUC fue de 0,88 en la cohorte de descubrimiento y de 0,83 en la cohorte de validación, lo que indica una alta capacidad de predicción.

La medición del mismo conjunto de metabolitos de la orina en muestras recolectadas durante el embarazo produjo un poder predictivo similar, con un AUC de 0,89 en la cohorte de descubrimiento y 0,87 en la cohorte de validación. Los investigadores confirmaron que su modelo tenía un poder predictivo más fuerte que el uso exclusivo de características clínicas relacionadas con el riesgo de preeclampsia de una mujer embarazada, como hipertensión crónica, alto índice de masa corporal y embarazo de mellizos. Un conjunto de nueve proteínas medidas en la sangre se desempeñó casi con la misma fuerza, con un AUC de 0,84. Los investigadores también crearon un modelo predictivo que combinó las características clínicas de las participantes con los metabolitos de la orina, lo que les permitió predecir la preeclampsia al  comienzo del embarazo con un AUC de 0,96. Las características clínicas del modelo combinado son datos que ya se recopilan como parte de los registros médicos estándar, como la edad, la estatura, el índice de masa corporal y la hipertensión antes del embarazo de las pacientes.

“Utilizamos una serie de tecnologías de vanguardia en el campus de la Universidad de Stanford para analizar la preeclampsia con un nivel de detalle biológico sin precedentes”, dijo la autora principal del estudio, Nima Aghaeepour, PhD, profesora asociada de pediatría y anestesiología, medicina perioperatoria y del dolor. “Aprendimos que una prueba de orina bastante temprana durante el embarazo tiene un fuerte poder estadístico para predecir la preeclampsia”.

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