Дальневосточный государственный медицинский университет Поиск | Личный кабинет | Авторизация
Поиск статьи по названию
Поиск книги по названию
Каталог рубрик
в коллекциюДобавить в коллекцию

ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ ПPOTEOMHOГO АНАЛИЗА ПЛАЗМЫ КРОВИ ПРИ ЗАДЕРЖКЕ РОСТА ПЛОДА


Аннотация:

Цель: Определить критерии диагностики задержки роста плода на основании количественного протеомного анализа плазмы крови беременной. Материалыиметоды: B исследование «случай-контроль» были включены 50 беременных, разделенных на 5 групп. Группа I — беременные с ранней задержкой роста плода (<32 недель) (n=10), группа II — спозднейзадержкой роста плода (>32недель) (n=10), группы IIIu IV — пациентки,родоразрешенные до и после 32 недель (n=10/n=10) соответственно, группа V — беременные с плодами, маловесными к сроку гестации (>32 недель) (n=10). Постнатальная оценка массо-ростовых показателей у новорожденных (n=50) проводилась согласно центильным кривым INTERGR0WTH-21 для подтверждения антенатального диагноза задержки роста и маловесного плода, а также установления нормальной массы тела в группе с преждевременными родами (до 32 и после 32 недель). Количественный анализ 125 белков плазмы крови проведен с использованием набора BAK 125(MRM Proteomics Inc., Монреаль, Канада) методом высокоэффективной жидкостной хроматографии с тандемной масс-спектрометрией (ВЭЖХ-МС/МС). Ha основелогистической регрессии были созданы диагностическиемодели-для задержки роста и маловесного плода после предварительного процессинга данных. Результаты: Ha основании полученных результатов количественного протеомного анализа белков плазмы крови матери были разработаны 3 диагностические модели. Модель «1» (AUC=0,86), включающая альфа-2-макроглобулин в качестве переменной, с чувствительностью и специфичностью 90% позволяет Проводить диагностику ранней формы задержки роста плода. Модель «2» (AUC=0,88), включающая в качестве переменной белки альфа-2-макроглобулин и аполипопротеин A-IV, с чувствительностью 90%) и специфичностью 80%) позволяет диагностировать позднюю формузадержки роста плода. Модель «3» (AUC=0,80), в основу которой в качестве переменной введены белки антитромбин-3 и аполипопротеин C-I, с чувствительностью 80% и специфичностью 80%) может быть использована для проведения дифференциальной диагностики поздней формы задержки роста и маловесного к сроку гестации плода. Заключение: Результаты данного исследования могут быть использованы в формировании подходов к новымметодам диагностики различныхформ задержки роста и маловесного плода, а также явиться отправной точкой для будущих исследований по изучению, в том числе, потенциальных терапевтических мишеней.

Авторы:

Волочаева М.В.
Токарева А.О.
Кононихин А.С.
Кукаев Е.Н.
Тютюнник В.Л.
Кан Н.Е.
Стародубцева Н.Л.

Издание: Акушерство и гинекология
Год издания: 2024
Объем: 10с.
Дополнительная информация: 2024.-N 4.-С.59-68. Библ. 30 назв.
Просмотров: 7

Рубрики
Ключевые слова
in
iva
mr
n=5
pro
альфа
анализ
антенатальный
антитромбин
аполипопротеин
белки
белковый
беременности
беременных
будущего
бытовые
введен
включения
включениями
высокоэффективный
вэжх
групп
данные
данных
диагноз
диагностика
диагностическая
диагностических
дифференциальная
жидкостная
жизнеспособность
задержка
значимость
изучение
использование
использованием
исследование
исследования
канада
качества
клинические
ключ
количественная
количественного
кривая
критерии
крови
маловесные
массы
матери
материал
метод
мишени
модели
мониторинг
набор
новорожденных
новые
нормальная
осложнения
основа
основание
оценка
пациент
переменным
плазма
плазмы
плод
плода
подход
поза
поздние
показатели
пола
после
постнатальный
потенциальный
предварительной
преждевременная
проведение
проведения
протеом
протеомный
процессинг
развития
разделение
различный
раннего
регрессия
результата
риска
родами
родоразрешения
роста
слова
случай-контроль
создания
специфичность
сравнительные
сроки
тандемных
тела
терапевтическая
точка
факторы
формирование
формы
хроматография
цель
цены
число
чувствительность
эпидемиологические
эпидемиологический
Ваш уровень доступа: Посетитель (IP-адрес: 18.222.164.45)
Яндекс.Метрика