Une vaste étude internationale montre que les signatures métabolomiques dans le sang maternel, en particulier plus tard dans la grossesse, révèlent un risque métabolique caché et prédisent le diabète gestationnel et la prééclampsie avec plus de précision que l'IMC seul.
Étude : Une signature métabolomique de l'IMC maternel est associée à des complications de grossesse dans deux cohortes de grossesse indépendantes. Crédit d'image : ibragimova/Shutterstock
Dans une étude récente publiée dans la revue Médecine de la communicationles chercheurs ont analysé des échantillons de sang provenant de deux grandes cohortes indépendantes afin d'identifier des signatures métabolomiques spécifiques associées au syndrome maternel. IMC. L’étude a exploité l’apprentissage automatique pour identifier un profil de 46 métabolites corrélés à l’IMC et montré des associations plus fortes avec certaines complications de la grossesse que l’IMC seul.
L'étude a en outre identifié un sous-ensemble de 16 métabolites qui, dans des analyses basées sur des modèles, ont statistiquement médié la relation entre l'obésité et le diabète, ce qui suggère qu'un profilage sanguin ciblé peut aider à affiner la stratification du risque prénatal.
Sommaire
Augmentation de l’obésité et du risque de grossesse
L’augmentation mondiale de l’obésité, en particulier dans les pays occidentaux, s’est accompagnée d’une augmentation des grossesses à haut risque. L'obésité maternelle a longtemps été associée à des complications telles que le diabète sucré gestationnel (GDM) et la prééclampsie.
Les cliniciens s'appuient généralement sur l'IMC avant la grossesse pour estimer ces risques. Cependant, l’IMC reflète uniquement la taille et le poids et ne rend pas compte de l’état métabolique sous-jacent. En conséquence, les personnes ayant un IMC normal peuvent toujours présenter un risque métabolique, tandis que certaines personnes ayant un IMC plus élevé peuvent être en bonne santé métabolique.
La métabolomique comme lentille biologique
Pour remédier à ces limites, les chercheurs se tournent de plus en plus vers la métabolomique – l’étude des petites molécules circulant dans le sang qui reflètent l’activité métabolique. Le profilage métabolomique offre un aperçu biologique plus précis de la santé métabolique et peut mieux saisir le stress métabolique lié à la grossesse que les mesures anthropométriques seules.
Cohortes, échantillonnage et approche d’apprentissage automatique
L'étude a analysé les données de deux cohortes de grossesses indépendantes : les études prospectives de Copenhague sur l'asthme chez l'enfant (COPSAC) au Danemark et le Vitamin D Antenatal Asthma Reduction Trial (VDAART) aux États-Unis.
Des échantillons de plasma sanguin ont été traités par chromatographie liquide non ciblée et spectrométrie de masse en tandem (LC-MS/MS), permettant la détection de centaines de métabolites. Un modèle d'apprentissage automatique basé sur la régression des moindres carrés partiels clairsemés a été appliqué pour identifier les modèles de métabolites associés à l'IMC et aux résultats de la grossesse.
La cohorte danoise COPSAC2010, qui comprenait des échantillons de sang provenant de 684 femmes à mi-grossesse (24 semaines), a servi de cohorte de découverte. La cohorte VDAART, composée de 775 femmes avec des échantillons prélevés au début (10 à 18 semaines) et à la fin (32 à 38 semaines) de grossesse, a été utilisée pour la validation.
Les profils métaboliques prédisent les complications de la grossesse
Dans les deux cohortes, LC-MS/MS a identifié 640 métabolites candidats associés à l'IMC maternel et aux complications de la grossesse. Les analyses d’apprentissage automatique les ont distillées en une solide signature de 46 métabolites liée à des effets indésirables, en particulier le diabète gestationnel et la prééclampsie. Les principaux contributeurs comprenaient les sphingolipides impliqués dans la signalisation cellulaire et les métabolites liés au métabolisme de la vitamine A.
Dans la cohorte de découverte, un IMC plus élevé était associé au diabète gestationnel (rapport de cotes (OR) 1,90), mais le score des métabolites était un prédicteur plus puissant (OR 2,47). Il est important de noter que même si l’IMC seul ne permettait pas de prédire de manière significative la prééclampsie, le score des métabolites le faisait.
Résultats du calendrier, de la validation et de la médiation
Les analyses de validation dans la cohorte VDAART ont confirmé la robustesse de la signature métabolique dans toutes les populations. Le moment du prélèvement des échantillons s’est avéré critique. Les scores des métabolites mesurés en fin de grossesse étaient fortement prédictifs de la prééclampsie et du diabète gestationnel, alors que les scores en début de grossesse étaient nettement moins informatifs.
Les analyses de médiation ont identifié 16 métabolites expliquant en partie l'association entre l'obésité et le diabète gestationnel. Les métabolites d'origine végétale, tels que le carotène diol, étaient associés à un risque plus faible de diabète, tandis que les métabolites liés aux lipides, notamment les céramides et les sphingomyélines, étaient associés à un risque accru.
Un modèle d'apprentissage automatique distinct utilisant uniquement ces 16 métabolites a surpassé un modèle basé uniquement sur l'IMC pour prédire le diabète gestationnel, comme l'évaluent les tests du rapport de vraisemblance.
Implications pour l'évaluation des risques prénatals
Les résultats mettent en évidence les limites de l’IMC en tant que prédicteur autonome des complications de la grossesse et suggèrent que le profilage métabolomique pourrait offrir une approche plus nuancée et biologiquement significative. La combinaison de l'IMC avec des scores de risque basés sur les métabolites peut améliorer la prédiction du diabète gestationnel et de la prééclampsie.
Bien que observationnelle et menée dans des contextes à ressources élevées, l’étude soutient des recherches plus approfondies sur l’intégration du dépistage métabolomique sanguin dans les soins prénatals. Avec une validation et une comparaison supplémentaires avec les outils de dépistage existants, de telles approches pourraient aider à identifier plus tôt les grossesses à haut risque et permettre un suivi et une intervention plus personnalisés.
