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Prueba económica de ADN libre celular predice con precisión parto prematuro

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 24 Apr 2025

El parto prematuro (PP) ocurre en aproximadamente el 11 % de los nacimientos a nivel mundial, lo que conlleva una considerable morbilidad y mortalidad tanto para las madres como para sus recién nacidos. Más...

Identificar los embarazos con riesgo de PP en las primeras etapas de la gestación puede mejorar las estrategias de intervención y ayudar a reducir la incidencia de esta afección. Un nuevo estudio ha demostrado que una prueba no invasiva y de bajo costo que utiliza ADN libre celular (ADNlc) recolectado durante las pruebas de embarazo tempranas de rutina puede servir como método para predecir el riesgo de PP.

En un amplio estudio multicéntrico de casos y controles realizado por la Universidad Tecnológica del Sur de China (Guangzhou, China), el equipo de investigación evaluó el potencial del ADNlc para predecir el parto prematuro. Los investigadores obtuvieron el ADNlc mediante secuenciación del genoma completo, centrándose en el perfil de promotores. Las muestras se recogieron entre las 12 y las 28 semanas de gestación en tres hospitales independientes de China. Los criterios de exclusión incluyeron embarazos múltiples, corioamnionitis, fibromas uterinos, anomalías congénitas y el uso de técnicas de reproducción asistida. Las participantes se agruparon según el resultado de su parto, incluyendo parto prematuro espontáneo antes de las 37 semanas de gestación y parto a término después de las 38 semanas. El emparejamiento se realizó en función de la edad gestacional en el momento del muestreo, la edad materna y el índice de masa corporal.

La información genética necesaria se obtuvo de Ref-Seq de la base de datos Genome Browser de la Universidad de California en Santa Cruz, con regiones promotoras que van desde -1 a 1 kb para cada transcripción. Las lecturas sin procesar se alinearon con el genoma de referencia humano utilizando Bwa-mem (versión 3.5.0). Los perfiles de expresión para placenta y sangre completa se evaluaron a través de la base de datos Gene Expression Omnibus. Para analizar la expresión génica, los investigadores identificaron los 500 genes más expresados y los 500 genes menos expresados. Se calculó un valor P a partir de las coberturas del sitio de inicio de la transcripción primaria (pTSS) entre muestras de prematuros y de término. Las relaciones funcionales de la base de datos String se utilizaron para construir una red de correlación génica. Se desarrollaron clasificadores para predecir el parto prematuro espontáneo (PPE) basados en la secuenciación del genoma completo. El análisis incluyó datos de secuenciación del genoma completo de 20 embarazos prematuros y 20 embarazos a término, junto con perfiles de expresión de ARN de embarazos prematuros.

Al comparar la cobertura de pTSS entre los 500 genes más expresados y los 500 menos expresados, se observó que los genes más expresados presentaban una profundidad de lectura reducida en sus regiones pTSS. También se observó una menor profundidad de lectura en los genes constitutivos con altos niveles de expresión, mientras que una mayor profundidad de lectura se observó en los genes con baja expresión. Los datos de sangre materna mostraron tendencias similares, lo que sugiere una correlación entre la cobertura plasmática de ADNlc en las regiones pTSS y los perfiles de expresión de los tejidos originales. El estudio también evaluó los perfiles de ADNlc de los genes enriquecidos en plaquetas, encontrando una cobertura reducida en las regiones pTSS de estos genes en los embarazos que resultaron en parto prematuro, en comparación con aquellos con partos a término. Esto sugiere que el perfil promotor podría diferir significativamente entre estos dos grupos.

Un análisis más detallado del perfil promotor de ADNlc reveló 277 genes con cobertura diferencial en el pTSS. De estos, 146 presentaron una cobertura mayor, mientras que 131 presentaron una cobertura menor. Cabe destacar que los genes clave asociados con la incidencia de PP incluyeron ERBB2, ESR1, NFKBIA, HSPA5, PRKCB, RAF1, NFE2LE, SNAI1, GSN y ATF3. Estos hallazgos, publicados en PLOS Medicine, sugieren que el clasificador basado en el perfil promotor (PTerm) tiene potencial para predecir el riesgo de PP en las primeras etapas del embarazo. Los investigadores concluyeron que este método podría integrarse fácilmente en las pruebas prenatales no invasivas sin necesidad de procedimientos adicionales ni mayores costos.

Actualmente, PTerm puede distinguir con gran precisión los embarazos pretérmino de los embarazos a término. En el futuro, el aprovechamiento de datos adicionales sobre los perfiles de promotores en diferentes edades gestacionales podría facilitar el desarrollo de un modelo para predecir con precisión el momento del parto, afirmaron los investigadores.


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