陳益明,盧莎,顧琳媛,何佩,褚雪蓮,吳蘭芬,連結靜,張敏,謝真
妊娠期高血壓疾病(HDCP)是指懷孕20周以后出現的高血壓、蛋白尿及水腫的綜合征,是臨床上常見的嚴重危害母嬰健康的妊娠合并癥,在妊娠中的發生率近10%。發病時,已造成了腎、胎盤等由功能性發展為器質性損害[1-2]。子癇前期(PE)是妊娠期高血壓疾病最具有代表性的類型,病因和發病機制至今仍未完全闡明,嚴重威脅母體及圍生兒健康,是繼栓塞之后孕產婦死亡的第2大原因[1]。有研究表明妊娠早期和早期妊娠合并臨床特征的血管生成標志物可溶性血管內皮生長因子受體-1(sFlt-1)和胎盤生長因子(PIGF)的變化對預測子癇前期有很強的實用性[3-5]。為了解早孕期血清sFlt-1、PIGF水平及sFlt-1/PIGF比值與后期發生子癇前期的相關性,筆者檢測了93例妊娠期高血壓、子癇前期和同時期41例正常孕婦血清sFlt-1、PIGF水平,并比較了其水平及sFlt-1/PIGF比值情況。現將結果報道如下。
1.1 一般資料 收集2014年 7月至2016年8月在杭州市余杭區婦幼保健院和杭州市婦產科醫院門診參加常規產前篩查,并住院分娩的妊娠期高血壓和子癇前期孕婦93例。根據病情嚴重程度[6]將其分為為妊娠期高血壓組(n=26)、子癇前期組(n=35)和重度子癇前期組(n=32),隨機抽取同時期經隨訪確認正常分娩孕婦41例作為對照組。所有研究對象均為單胎妊娠。在進行檢查前,均知情同意并簽字。
1.1.1 納入標準 病例診斷依據妊娠期高血壓疾病診治指南(2015)的診斷標準[6]進行;其中子癇前期:妊娠20周后出現收縮壓≥140 mmHg(1 mmHg≈0.133 kPa)和/或舒張壓≥90mmHg,或伴隨尿蛋白是否>2.0g/24 h,或是否伴隨嚴重的肝、腎、腦等器官損傷,子癇前期可被劃分為輕度和重度。
1.1.2 排除標準 雙胎、多胎妊娠;合并慢性高血壓、心臟病、腎病、糖尿病、甲狀腺功能亢進、結締組織病、血液病等慢性病史;吸煙;試管嬰兒;隨訪結果為21-三體、18-三體、13-三體以及其他出生缺陷;無免疫治療及輸血史;孕期無特殊用藥史;資料信息不全者;孕婦信息與血清標本不匹配者。
1.2 取材和檢測指標 入選的孕婦均接受B超檢查和必要的產前檢查。妊娠9~13+6周在各定點醫院抽取空腹靜脈血2~3 m l,靜置30 m in后,離心機半徑8 cm,以2500 r/min速度離心10 min并分離血清,保存于2~8℃冰箱,于1周內送檢。檢測產前篩查項目后儲存于-80℃冰箱,完成病例積累后統一進行檢測,檢測指標為sFlt-1和PIGF。
1.3 試劑和儀器 sFlt-1由美國BIM公司生產,批號為20180111EB;PIGF試劑由美國 BIM 公司生產,批號20180105EB。sFlt-1和 PIGF水平檢測應用RT-6100酶標儀(美國Rayto公司)和988洗板機(北京Tianshi公司)。檢測前將病例組和對照組的信息資料與儲存的血清標本進行匹配,并將血清標本進行低溫離心混勻和批量檢測,采用雙抗體一步夾心法酶聯免疫吸附試驗(ELISA)分別檢測sFlt-1和PIGF濃度。檢測步驟按說明書進行。
1.4 統計方法 采用SPSS 21.0統計軟件進行統計學處理。計量資料采用均數±標準差表示,多組比較采用單因素方差分析,兩兩比較采用Dunnett檢驗。用受試者工作特征(ROC)曲線確定最佳臨界值、曲線下面積(AUC)和約登指數,并對sFlt-1、PIGF水平和sFlt-1/PIGF比值的篩查效能進行評價。P<0.05為差異有統計學意義。
2.1 基礎指標比較 4組年齡、孕周、體質量、收縮壓和舒張壓等差異均無統計學意義(均P>0.05)。見表1。
2.2 4 組孕婦血清 sFlt-1、PIGF和sFlt-1/PIGF比值比較 妊娠期高血壓組、子癇前期組、重度子癇前期組sFlt-1水平均高于對照組(均P<0.05),妊娠期高血壓組、子癇前期組、重度子癇前期組PIGF水平均低于對照組差異有統計學意義(均P<0.05),妊娠期高血壓組、子癇前期組、重度子癇前期組 sFlt-1/PIGF比值均高于對照組,差異有統計學意義(均P<0.05)。見表2。
2.3 妊娠期高血壓組、子癇前期組、重度子癇前期組早孕血清sFlt-1、PIGF和sFlt-1/PIGF比值的效能分析 妊娠期高血壓組早孕血清sFlt-1、PIGF和sFlt-1/PIGF比值的 AUC分別為 0.743、0.804和0.787,三者對應的靈敏度分別為92.30%、70.70%和96.20%。見表3。子癇前期組早孕血清 sFlt-1、PIGF和sFlt-1/PIGF比值的AUC分別為0.696、0.761和0.740,其對應的靈敏度分別為70.60%、65.90%和79.40%。見表4。重度子癇前期組早孕血清sFlt-1、PIGF和sFlt-1/PIGF比值的AUC分別為0.703、0.774和 0.762,對應的靈敏度分別為50%、65.90%和84.40%。見表5。
子癇前期是孕20周以后新發高血壓伴有新發蛋白尿或者原有蛋白尿加重或者出現其他臟器功能障礙的妊娠期特有疾病[7]。子癇前期在全球范圍內的發病率為5%~10%,在圍產保健不完善的地區或高寒地區,其發生率可高達15%~ 20%[8]。Anderson 等[2]對 2011—2015年發表的子癇前期相關文獻進行了評估,發現在最近幾年焦點都出現在懷孕前3個月預測子癇前期上,常見的生物標志物有:妊娠相關血漿蛋白A(PAPPA)、PIGF、sFlt-1,這些生物標志物對早發子癇前期具有很高的預測率,在假陽性率5%時檢出率范圍在44%~92%。本研究主要是了解早孕期血清 sFlt-1、PIGF水平及sFlt-1/PIGF比值與妊娠后期是否發生妊娠期高血壓和子癇前期的相關性進行探討。

表1 4組一般資料比較

表2 4組早孕期孕婦sFlt-1、PIGF及sFlt-1/PIGF比值比較

表3 早孕期sFlt-1、PIGF和sFlt-1/PIGF比值篩查妊娠期高血壓孕婦效率

表4 早孕期sFlt-1、PIGF和sFlt-1/PIGF比值篩查子癇前期孕婦效率

表5 早孕期sFlt-1、PIGF和sFlt-1/PIGF比值篩查重度子癇前期孕婦效率
本研究結果顯示,妊娠期高血壓組、子癇前期組、重度子癇前期組sFlt-1水平高于對照組;隨著子癇前期病情的進一步發展,孕婦血清sFlt-1水平呈上升趨勢,sFlt-1在子癇前期的發生、發展中起促進作用。PIGF水平低于對照組,隨著子癇前期病情的加重,血清PIGF水平呈下降趨勢,PIGF可能與子癇前期的發生有關。sFlt-1/PIGF比值高于對照組,差異均有統計學意義(均P<0.05)。本文結果表明低水平的PIGF和高水平的sFlt-1是妊娠期高血壓和子癇前期發生的重要原因之一,與文獻報道一致[9]。Lynch等[10]結果表明妊娠早期婦女中PIGF水平顯著降低(P<0.05)。PIGF水平降低與妊娠晚期子癇前期的發展有關。Foidart等[11]結果表明妊娠11~13周時,母體因素可溶內皮糖蛋白(sEng)、PlGF和子宮動脈最低脈動指數(L-PI)的組合可以有效篩查早期子癇前期。Nevalainen等[4]結果也表明早發型子癇前期最好的早孕生物標志物是 AFP、PIGF、RBP4和 sTNFR1。但 K leinrouweler等[12]研究表明假陽性率為5%時,PlGF、sFlt-1和sEng發生子癇前期對應的靈敏度分別為32%、26%和18%,對于臨床實踐中準確預測子癇前期,這些標記物的測試準確性都很差。
本研究結果還顯示,妊娠期高血壓組早孕血清sFlt-1、PIGF和sFlt-1/PIGF比值的AUC分別為0.743、0.804和0.787,三者對應的靈敏度分別為92.30%、70.70%和96.20%;子癇前期組早孕血清sFlt-1、PIGF和sFlt-1/PIGF比值的AUC分別為0.696、0.761和0.740,其對應的靈敏度分別為70.60%、65.90%和79.40%;重度子癇前期組早孕血清sFlt-1、PIGF和sFlt-1/PIGF比值的AUC分別為0.703、0.774和 0.762,對應的靈敏度分別為50%、65.90%和84.40%。上述這些結果與何雪儀[9]研究結果相似。Keikkala等[3]研究表明妊娠早期孕婦血清游離人絨毛膜促性腺激素 亞基(free--hCG)與PlGF、PAPP-A和母親危險因素結合后,傾向于改善早產和早發性子癇前期的預測。Myatt等[13]研究表明sEng、PlGF和sFlt-1具有臨床特征的早孕期和中孕期的早期變化的AUC分別為0.88、0.84和0.86,并且對于具有88%的敏感性的早發性子癇前期。在妊娠早期和妊娠早期結合臨床特征的血管生成標志物的變化對預測早發性子癇前期具有很強的實用性。
在 sFlt-1/PIGF比值篩查子癇前期方面,目前研究主要集中在對中晚期妊娠孕婦的檢查[14-15]。本研究結果顯示,妊娠期高血壓組、子癇前期組、重度子癇前期組的早孕期血清 sFlt-1/PIGF比值高于對照組(均P<0.05)。3種標志物對3組疾病的篩查靈敏度以sFlt-1/PIGF比值最高,早孕期孕婦血清sFlt-1/PIGF比值篩查子癇前期也同中孕期相似,明顯優于單獨sFlt-1、PIGF篩查。因此,早孕期婦女血清高水平sFlt-1、低水平PIGF和高sFlt-1/PIGF比值的是妊娠期高血壓和子癇前期的危險因素,采用sFlt-1/PIGF比值篩查妊娠期高血壓和子癇前期的效率優于單用sFlt-1、PIGF的篩查效率。志謝 杭州市余杭區婦幼保健院病案室張萍,杭州市婦產科醫院病案室陳松鶴,杭州博圣生物技術有限公司技術部呂少磊、汪曉瑩等老師對本項目確診病例收集及數據匹配等方面提供幫助,在此表示感謝!