Ученый НовГУ разработал модель для раннего предсказания преэклампсии с участием новгородского специалиста
Учёные из Великого Новгорода и Челябинска создали прогностическую модель, которая позволит заранее оценить риск развития преэклампсии у беременных женщин.
Как рассказали в НовГУ, это новшество направлено на повышение качества медицинской помощи, снижение рисков для здоровья матери и ребёнка, а также оптимизацию расходов в здравоохранении. В числе авторов данной модели находится Василий Чулков, директор Медицинского института НовГУ.
Преэклампсия — одно из наиболее распространённых осложнений во время беременности, проявляющееся повышенным артериальным давлением, нарушениями зрения, тошнотой, болями в верхней части живота, головными болями и отёками. Это состояние может быстро ухудшаться и представлять угрозу как для матери, так и для плода.
В исследовании участвовали 95 женщин, рожавших в клинике Южно-Уральского государственного медицинского университета в 2021 году. Из них у 66 наблюдалась эклампсия умеренной и тяжёлой степени, в то время как 29 женщин не имели этого осложнения. Ученые проанализировали семейный и личный анамнез, исходы беременности и молекулярно-генетические характеристики пациенток, уделяя особое внимание генам PAI-1, NOs3, CYP11B2 и AGTR1.
По словам Василия Чулкова, ген PAI-1 имеет несколько генетических вариантов, которые влияют на свёртываемость крови. Исследования показали, что у женщин с преэклампсией чаще встречаются определённые генотипы. Ген NOs3 также связан с продукцией оксида азота и его варианты были диагностированы у пациенток с преэклампсией значительно чаще.
На основе собранных данных была создана модель раннего прогноза преэклампсии с высокой точностью: специфичность составила 84%, чувствительность — 95,2%, а общая точность — 92%.
Для разработки модели использовался метод логистической регрессии, который позволяет прогнозировать вероятность возникновения события на основании множества факторов. В модель включены анамнестические данные, результаты первичного осмотра до 12 недель беременности и молекулярно-генетические характеристики пациенток. Учитывается влияние различных факторов, таких как питание, физическая активность и экология.
Прогностическая модель уже внедрена в роддоме клиники ЮУГМУ.
фото: НовГУ
