Un nuevo modelo no invasivo puede ayudar a predecir la preeclampsia antes de los síntomas

En un estudio reciente publicado en la revista Medicina de la naturaleza, Los investigadores desarrollaron una nueva prueba de detección de diagnóstico clínico para identificar embarazos con riesgo de desarrollar preeclampsia (EP), una complicación potencialmente mortal caracterizada por hipertensión.

Utilizaron diferencias de metilación en el ADN libre de células derivado del plasma (cfDNA) para estratificar el riesgo de EP y diagnosticar la afección a las 12 semanas de gestación, significativamente antes que las herramientas de diagnóstico convencionales. Un modelo desarrollado utilizando este enfoque pudo predecir la EP de aparición temprana con un 72 % de precisión y un 80 % de especificidad, lo que lo convierte en una herramienta prometedora para combatir esta afección peripartal en el futuro.

La preeclampsia y la necesidad de un diagnóstico temprano y preciso

La preeclampsia (EP) es una complicación periparto común y potencialmente mortal, identificada como una de las principales causas de morbilidad y mortalidad durante el embarazo. La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que entre el 2% y el 10% de los embarazos en todo el mundo padecen EP, con incidencias mayores en los países en desarrollo que en sus homólogos desarrollados.

Se han identificado dos tipos principales de EP: la EP de aparición temprana, que se manifiesta antes de las 34 semanas de gestación, y la EP de aparición tardía, que se presenta después del período de 34 semanas. Ambos tipos de EP muestran síntomas superpuestos, pero la EP de aparición temprana es mucho más peligrosa, con un riesgo ocho veces mayor de morbilidad y mortalidad fetal que la EP de aparición tardía.

Por lo tanto, identificar la EP en las primeras etapas del período de gestación es imperativo para iniciar intervenciones clínicas para tratar la afección durante el período crítico (antes de las 16 semanas de gestación).

Desafortunadamente, los procedimientos de diagnóstico convencionales son insensibles o dependen de la experiencia del operador, donde la sensibilidad depende de la habilidad de los ecografistas. Si bien la etiopatogenia (factores causales) de la EP sigue siendo poco conocida, se ha identificado que la placenta desempeña un papel vital en la fisiopatología de la enfermedad, especialmente en la EP de aparición temprana.

Las muestras de vellosidades coriónicas (pequeñas proyecciones de tejido placentario) de mujeres embarazadas sugieren que la patogénesis de la EP precede a los síntomas observables y ocurre durante el primer trimestre. La muestra de vellosidades coriónicas, si bien es eficaz para el diagnóstico de EP, es invasiva y se ha asociado con riesgo de aborto espontáneo, lo que hace que su uso sea subóptimo.

La investigación ha explorado el perfilado de ADN libre de células (cfDNA) como una alternativa mínimamente invasiva al muestreo de vellosidades coriónicas. Obtenido del plasma materno, el ADNcf derivado de la placenta entre las 10 y 12 semanas de gestación comprende aproximadamente el 10% del ADNcf materno. Las células hematopoyéticas maternas son la fuente principal de cfDNA. En particular, el cfDNA representa tanto los genotipos placentarios como la información epigenética, incluida la metilación del ADN (DNAme) y las posiciones de los nucleosomas, que los estudios sugieren que pueden usarse para el diagnóstico de EP y la elaboración de perfiles de riesgo durante el primer y segundo trimestre.

Sobre el estudio

El presente estudio tiene como objetivo investigar si la metilación del ADNcf (cfDNAme) se puede utilizar para diagnosticar y evaluar el riesgo de EP en mujeres embarazadas durante las 16 semanas iniciales críticas de gestación, lo que permite una posible intervención clínica. Los investigadores comenzaron recolectando ADN libre de pacientes con EP diagnosticada convencionalmente (cohorte de casos; n = 64) y controles compatibles con la gestación (cohorte de control; n = 38).

Este cfDNA se analizó mediante secuenciación con bisulfito de enriquecimiento objetivo para identificar regiones de interés que representan un ADN bajo en sangre. El análisis reveló 35.411 regiones, de las cuales 28.898 se conservaron tras un filtrado de calidad. Estas regiones fueron sujetas a análisis de metilación diferencial para identificar hipo e hipermetilación. Para comprender las fuentes de metilación, se analizó el cfDName de muestras de sangre periférica.

Luego, los investigadores construyeron un modelo no supervisado para agrupar jerárquicamente regiones metiladas diferencialmente tanto del ADNcf como del ADN de la sangre y las placentas. Utilizando un análisis de regresión regularizada de red elástica, el modelo se entrenó con datos de cfDName para separar casos y controles.

Para evaluar si el ADN se podía observar antes de la manifestación de los síntomas de EP, los investigadores recolectaron y analizaron cfDNA de mujeres en su primer trimestre (n = 199), 75 de las cuales manifestaron síntomas de EP de aparición temprana más tarde.

Los parámetros clínicos, incluida la edad gestacional en el momento de la toma de muestras, la fracción fetal, la edad materna, el índice de masa corporal (IMC), la paridad, el método de concepción, el origen étnico, la diabetes y el tabaquismo, se compararon entre los grupos de casos y controles.

De Borre et al. (2023)

Luego, los investigadores construyen un modelo con validación cruzada diez veces para predecir una métrica de riesgo de EP (puntuación) utilizando datos de cfDNAme para 1.542 regiones de interés obtenidas antes o después de las 12 semanas de gestación. Para identificar fuentes de señales que predicen PE, se empleó agrupación de modelos jerárquicos.

Finalmente, la validación del modelo se realizó utilizando un conjunto de datos externo que comprendía 197 embarazos aleatorizados y no seleccionados. Junto con el análisis de regresión logística, se utilizó el modelo de riesgo previo extendido (ePRM) para evaluar la sensibilidad de predicción del modelo.

Hallazgos del estudio

De las 28.898 regiones metiladas diferencialmente retenidas después del filtrado de calidad, 2.068 y 1.547 regiones representaron hipo e hipermetilación. De estas, 132 y 99 regiones, respectivamente, pasaron múltiples correcciones de prueba y se utilizaron para el entrenamiento del modelo.

Los análisis de ADN de sangre periférica revelaron que los cambios en el nombre cfDName se asociaron más fuertemente con el ADN derivado de la placenta que con el ADN derivado de células sanguíneas, y los cambios ocurrieron predominantemente cerca de genes relacionados con el desarrollo (formación de vasos sanguíneos placentarios, diferenciación de trofoblastos y maduración placentaria).

Se descubrió que el modelo no supervisado agrupaba cohortes de casos y controles por separado utilizando ADN libre y ADN derivado de células sanguíneas o placentarias.

Un análisis de validación cruzada de diez veces reveló un rendimiento sólido (área bajo la curva (AUC) = 0,979, intervalo de confianza (IC) del 95 %: 0,956–1,000), lo que indica que el perfil cfDNAme puede confirmar un diagnóstico de EP. En particular, 54 de 64 pacientes con EP recibieron esteroides para acelerar la maduración pulmonar fetal antes del muestreo de cfDNA, pero esto no afectó los cambios de cfDNAme asociados con la EP.

De Borre et al. (2023)

El modelo entrenado final utilizó 1.392 regiones para clasificar la sangre y el ADN derivado de la placenta, y los resultados sugirieron que el ADN placentario era un predictor más preciso de EP de aparición temprana (AUC = 0,678) que la sangre (AUC = 0,527). Esto implica que el modelo puede identificar y utilizar señales de cfDName asociadas a PE de la placenta para diagnosticar PE en embarazos.

Los análisis de modelos entrenados de muestras de cfDNA obtenidas de mujeres antes (n = 38), durante (n = 112) o después (n = 49) de 12 semanas de embarazo revelaron que, si bien todas las cohortes mostraron puntuaciones de cfDName más altas para los casos en comparación con los controles, Los resultados a partir de la semana 12 fueron significativos y capaces de identificar la EP de aparición temprana (AUC = 0,792 para la semana 12 frente a 0,629 antes de la semana 12).

Esto sugirió que el modelo entrenado puede usarse para predecir y diagnosticar EP en mujeres presintomáticas en la semana 12 de gestación, antes que los enfoques de diagnóstico convencionales.

La validación del modelo externo mediante ePRM y regresión logística aclaró que el modelo entrenado tenía un 72 % de precisión y un 80 % de especificidad, más que suficiente para uso en diagnóstico clínico.

Conclusiones

La preeclampsia, a pesar de ser una enfermedad común y grave, es difícil de estudiar porque sólo se produce de forma espontánea en primates. No se pueden reclutar metodologías in vitro convencionales ni modelos murinos in vivo para probar las hipótesis de PE, lo que obliga a los investigadores a centrarse en estudios etiopatogenéticos de PE realizados en pacientes humanos con PE.

Debido a la escasez de investigaciones sobre la EP, los procedimientos de diagnóstico convencionales son altamente invasivos con riesgo de aborto espontáneo o están sujetos a un alto sesgo de experiencia del ecografista. Además, la mayoría de los métodos diagnósticos tradicionales son de baja sensibilidad, especialmente antes de la presentación sintomática de la EP.

La evidencia clínica muestra que la profilaxis puede reducir la incidencia de EP prematuro en un 62% y de EP de aparición temprana en un 82%, pero las estimaciones de riesgo deben estar disponibles mucho antes de las 16 semanas de gestación porque la profilaxis iniciada después de este período es ineficaz.

​​​De Borre et al. (2023)

En el presente estudio, los investigadores emplearon un cribado de metilación diferencial del ADNcf obtenido del plasma de mujeres embarazadas, un procedimiento mínimamente invasivo, para construir un modelo capaz de predecir con precisión la EP y evaluar el riesgo de EP ya a las 12 semanas de gestación.

Se encontró que el modelo tenía una precisión del 72% y una especificidad del 80%, significativamente mayor que los enfoques de diagnóstico actuales y sin el demérito del sesgo del operador.

Por lo tanto, nuestro estudio allana el camino para que estudios de cohortes prospectivos evalúen con precisión el desempeño. Como tal, el poder predictivo del perfil cfDNAme que describimos es prometedor para mejorar la detección de EP (y potencialmente de otros trastornos) y, por lo tanto, puede permitir un seguimiento integral de la salud de la madre y el niño durante el embarazo.

De Borre et al. (2023)