Сложности и перспективы прогнозирования преждевременных родов при многоплодной беременности

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

На сегодняшний день близнецы составляют примерно 1,5 % населения нашей планеты. Это более ста миллионов человек, что по численности соответствует населению двух Франций. Число рождающихся близнецов по отношению к общему количеству новорожденных в разных странах и на разных континентах различно, но в целом тенденция такова, что оно продолжает увеличиваться. За последние годы процент многоплодия вырос почти в 2,5 раза, что связывается с широким распространением вспомогательных репродуктивных технологий.

Наряду с этим беременность при многоплодии является чрезвычайно важной проблемой современного акушерства, поскольку сопровождается высоким уровнем осложнений как для матери, так и для плодов. Многоплодная беременность вносит значительный вклад в формирование показателей неблагоприятных перинатальных исходов, что в первую очередь обусловлено высокой частотой преждевременных родов. При рождении недоношенные близнецы подвержены риску развития неврологических и нервно-психических расстройств, респираторного дистресса, эндокринных и метаболических нарушений, которые впоследствии становятся причиной инвалидизации и социальной дезадаптации детей.

В связи этим снижение числа преждевременных родов на сегодняшний день представляется приоритетной задачей, решение которой возможно только путем своевременного и корректного прогнозирования. Многофакторность патогенетических механизмов определяет необходимость поиска диагностических стратегий, способных идентифицировать маркеры различных путей развития преждевременных родов.

Об авторах

Ольга Владимировна Косякова

ФГБНУ «НИИ АГиР им. Д.О. Отта»

Автор, ответственный за переписку.
Email: for.olga.kosyakova@gmail.com

аспирант

Россия, Санкт-Петербург

Олеся Николаевна Беспалова

ФГБНУ «НИИ АГиР им. Д.О. Отта»

Email: shiggerra@mail.ru

д-р мед. наук, заместитель директора по научной работе

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Сичинава Л.Г. Многоплодие. Современные подходы к тактике ведения беременности // Акушерство, гинекология и репродукция. - 2014. - Т. 8. - № 2. - С. 131-138. [Sichinava LG. Current approaches to management of multiple pregnancies. Akusherstvo, ginekologija i reprodukcija. 2014;8(2):131-8. (In Russ.)]
  2. Мальгина Г.Б., Башмакова Н.В. Многоплодная беременность как причина сверхранних преждевременных родов // Российский вестник акушера-гинеколога. - 2016. - Т. 16. - № 6. - С. 58-62. [Malgina GB, Bashmakova NV. Multiple pregnancy as a cause of very early preterm birth. Rossiyskiy vestnik akushera-ginekologa. 2016;16(6):58-62. (In Russ.)]. doi: 10.17116/rosakush201616658-62.
  3. Klein K, Gregor H, Hirtenlehner-Ferber K, et al. Prediction of spontaneous preterm delivery in twin pregnancies by cervical length at mid-gestation. Twin Res Hum Genet. 2008;11(5):552-7. doi: 10.1375/twin.11.5.552.
  4. Althabe F, et al. Рожденные слишком рано: доклад о глобальных действиях в отношении преждевременных родов / Науч. ред. Ch. Howson, M. Kinney, J. Lawn. - Geneva: Всемирная организация здравоохранения, 2014. - 112 с. [Althabe F, et al. Rozhdennye slishkom rano: doklad o global’nyh dejstvijah v otnoshenii prezhdevremennyh rodov. Ed by Ch. Howson, M. Kinney, J. Lawn. Geneva: World Health Organization; 2014. (In Russ.)]
  5. Bang H, Bae GE, Park HY, et al. Chronic placental inflammation in twin pregnancies. J Pathol Transl Med. 2015;49(6):489-96. doi: 10.4132/jptm.2015.09.09.
  6. Multiple Pregnancy: The Management of Twin and Triplet Pregnancies in the Antenatal Period. NICE Clinical Guidelines. No 129. National Collaborating Centre for Women’s and Children’s Health. London: RCOG Press; 2011.
  7. Multiple pregnancy: twin and triplet pregnancies. Quality standard - NHS Evidence. 2013. Available at: nice.org.uk/guidance/qs46.
  8. Murray SR, Stock SJ, Cowan S, et al. Spontaneous preterm birth prevention in multiple pregnancy. Obstet Gynaecol. 2018;20(1):57-63. doi: 10.1111/tog.12460.
  9. Pharoah PO. Twins and locomotor disorder in children. J Bone Joint Surg Br. 2006;88(3):295-7. doi: 10.1302/0301-620X.88B3.17357.
  10. Агеева Л.И., Александрова Г.А., Зайченко Н.М., и др. Здравоохранение в России: статистический сборник. - М.: Росстат, 2017. - 170 с. [Ageeva LI, Aleksandrova GA, Zajchenko NM, et al. Zdravoohranenie v Rossii: statisticheskij sbornik. Moscow: Rosstat; 2017. 170 p. (In Russ.)]
  11. Aboulghar M, Yomna I. Twin and preterm labor: prediction and treatment. Curr Obstet Gynecol Rep. 2013;2(4):232-239. doi: 10.1007/s13669-013-0058-3.
  12. Ayodele A, Fox NS, Gupta S, et al. The Association between Fetal Fibronectin, Cervical Length, and Amniotic Fluid Sludge with Histological Indicators of Placental Inflammation in Twin estations. Am J Perinatol. 2018;35(3):242-6. doi: 10.1055/s-0037-1606631.
  13. Swaggart KA, Pavlicev M, Muglia LJ. Genomics of preterm birth. Cold Spring Harb Perspect Med. 2015;5(2):a023127. doi: 10.1101/cshperspect.a023127.
  14. Weiner E, Dekalo A, Feldstein O, et al. The placental factor in spontaneous preterm birth in twin vs. singleton pregnancies. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2017;214:1-5. doi: 10.1016/j.ejogrb.2017.04.035.
  15. Беспалова О.Н., Саргсян Г.С. Эффективность применения акушерского пессария при угрожающих преждевременных родах и короткой шейке матки // Медицинский совет. - 2017. - № 13. - С. 118-126. [Bespalova ON, Sargsjan GS. Jeffektivnost’ primenenija akusherskogo pessarija pri ugrozhajushhih prezhdevremennyh rodah i korotkoj shejke matki. Medicinskij Sovet. 2017;(13):118-26. (In Russ.)]
  16. Gyamfi-Bannerman C, Menon R, Bonney EA, et al. Novel thoughts on preterm birth research proceedings of the 13th annual preterm birth international collaborative (PREBIC) meeting. Semin Perinatol. 2017;41(7):438-41. doi: 10.1053/j.semperi.2017.07.015.
  17. Преждевременные роды: клинические рекомендации (протокол лечения) / Министерство Здравоохранения Российской Федерации; Письмо Минздрава России № 15-4/10/2-9480 от 17 декабря 2013 г. [Prezhdevremennye rody: klinicheskie rekomendacii (protokol lechenija). Ministerstvo Zdravoohranenija Rossijskoj Federacii; Pis’mo Minzdrava Rossii No 15-4/10/2-9480 ot 17 dekabrja 2013 g. (In Russ.)]. http://zdrav.spb.ru/media/komzdrav/documents/document/file/prezhdevremennie_rodi.pdf.
  18. Rahkonen L. Predicting premature births using phosphorylated protein-1 binding insulin-like growth factor. Europ Obst Gynaecol. 2011;6(2):95-9.
  19. Khalil A, Rodgers M, Baschat A, et al. ISUOG Practice Guidelines: role of ultrasound in twin pregnancy. Ultrasound Obstet Gynecol. 2016;47(2):247-63. doi: 10.1002/uog.15821.
  20. To MS, Fonseca EB, Molina FS, et al. Maternal characteristics and cervical length in the prediction of spontaneous early preterm delivery in twins. Am J Obstet Gynecol. 2006;194(5):1360-5. doi: 10.1016/j.ajog.2005.11.001.
  21. Conde-Agudelo A, Romero R, Hassan SS, Yeo L. Transvaginal sonographic cervical length for the prediction of spontaneous preterm birth in twin pregnancies: a systematic review and metaanalysis. Am J Obstet Gynecol. 2010;203(2):128.1-12. doi: 10.1016/j.ajog.2010.02.064.
  22. Герасимова А.А. Ультразвуковые критерии состояния шейки матки при двойне. Прогнозирование преждевременных родов: автореф. дис.. канд. мед. наук. - М., 2005. [Gerasimova AA. Ul’trazvukovye kriterii sostojanija shejki matki pri dvojne. Prognozirovanie prezhdevremennyh rodov. [dissertation] Moscow; 2005. (In Russ.)]
  23. Lim AC, Hegeman MA, Huis In ‘T Veld MA, et al. Cervical length measurement for the prediction of preterm birth in multiple pregnancies: a systematic review and bivariate meta-analysis. Ultrasound Obstet Gynecol. 2011;38(1):10-7. doi: 10.1002/uog.9013.
  24. Leman H, Marque C, Gondry J. Use of the electrohysterogram signal for characterization of contractions during pregnancy. IEEE Trans Biomed Eng. 1999;46(10):1222-9.
  25. Rabotti C. Characterization of uterine activity by electrohysterography. Eindhoven : Technische Universteit Eindhoven; 2010. doi: 10.6100/IR672724.
  26. Diab MO, El-Merhie A, El-Halabi N, Layal Khoder. Classification of uterine EMG signals using supervised classification method. J Biomed Sci Engineering. 2010;3(9). doi: 10.4236/jbise.2010.39113.
  27. A multicenter randomized controlled trial of home uterine monitoring: active versus sham device. The Collaborative Home Uterine Monitoring Study (CHUMS) Group. Am J ObstetGynecol. 1995;173(4):1120-7.
  28. Wapner RJ, Ross MG. The CHUMS (Collaborative Home Uterine Monitoring Study) clinical trial - what does it really say? Am J Obstet Gynecol. 1996;174(6):1943-4. doi: 10.1016/0002-9378(95)91337-8.
  29. Urquhart C, Currell R, Harlow F, Callow L. Home uterine monitoring for detecting preterm labour. Cochrane Database of Systematic Reviews. 2017;2:CD006172. doi: 10.1002/14651858.
  30. D’Antonio F, Khalil A, Pagani G, et al. Crown-rump length discordance and adverse perinatal outcome in twin pregnancies: systematic review and meta analysis. Ultrasound ObstetGynecol. 2014;44(2):138-46. doi: 10.1002/uog.13335.
  31. O’Connor C, McAuliffe FM, Breathnach FM, et al. Prediction of outcome in twin pregnancy with first and early second trimester ultrasound. J Matern Fetal Neonatal Med. 2013;26:1030-5. doi: 10.3109/14767058.2013.766701.
  32. Conde-Agudelo A, Romero R. Prediction of preterm birth in twin gestations using biophysical and biochemical tests. Am J Obstet Gynecol. 2014;211(6):583-95. doi: 10.1016/j.ajog.2014.07.047.
  33. Dos Santos F, Daru J, Rogozińska E, Cooper N. Accuracy of fetal fibronectin for assessing preterm birth risk in asymptomatic pregnant women: a systematic review and meta-analysis. Acta Obstet Gynecol Scand. 2018;97(6):657-667. doi: 10.1111/aogs.13299.
  34. Conde-Agudelo A, Romero R. Cervicovaginal fetal fibronectin for the prediction of spontaneous preterm birth in multiple pregnancies: a systematic review and meta-analysis. The Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine. 2010;23(12):1365-76. doi: 10.3109/14767058.2010.499484.
  35. Fuchs F, Lefevre C, Senat M, Fernandez H. Accuracy of fetal fibronectin for the prediction of preterm birth in symptomatic twin pregnancies: a pilot study. Sci Rep. 2018;8(1):2160. doi: 10.1038/s41598-018-20447-5.
  36. Goyal M, Kriplani A, Kachhawa G, Badiger S. Prediction of preterm labor by a rapid bedside test detecting phosphorylated insulin-like growth factor-binding protein 1 in cervical secretions. Int J Gynaecol Obstet. 2016;134(2):165-8. doi: 10.1016/j.ijgo.2016.01.019.
  37. Mešić Ðogić L, Mićić D, Omeragić F, et al. IGFBP-1 marker of cervical ripening and predictor of preterm birth. Med Glas (Zenica). 2016;13(2):118-24. doi: 10.17392/856-16.
  38. Fichera A, Prefumo F, Zanardini C, et al. Rapid cervical phIGFBP-1 test in asymptomatic twinpregnancies: role in mid-pregnancyprediction of spontaneous preterm delivery. Prenat Diagn. 2014;34(5):450-9. doi: 10.1002/pd.4328.
  39. Kosińska-Kaczyńska K, Szymusik I, Bomba-Opoń D, et al. Rapid cervical phIGFBP-1 test in asymptomatic twin pregnancies is inefficient in predicting preterm delivery prior to 34 gestational weeks. Ginekol Pol. 2018;89(6):321-325. doi: 10.5603/GP.a2018.0055.
  40. Holst RM. Cervical and Intraamniotic markers of preterm birth and infection. [dissertation] Gothenburg: Gothenburg University; 2009. https://gupea.ub.gu.se/bitstream/2077/19056/1/gupea_2077_19056_1.pdf.
  41. Agrawal V, Hirsch E. Intrauterine infection and preterm labor. Semin Fetal Neonat Med. 2012;17(1):12-19. doi: 10.1016/j.siny.2011.09.001.
  42. Kemp MW. Preterm Birth, Intrauterine Infection, and Fetal Inflammation. Front Immunol. 2014;5:574. doi: 10.3389/fimmu.2014.00574.
  43. Di Renzo GC, Tosto V, Giardina I. The biological basis and prevention of preterm birth. Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol. 2018 Feb 16. pii:S1521-6934(18)30040-3. doi: 10.1016/j.bpobgyn.2018.01.022.
  44. Robertson SA, Wahid HH, Chin PY, et al. A Toll-like Receptor-4: A New Target for Preterm Labour Pharmacotherapies? Curr Pharm Des. 2018;24(9):960-73. doi: 10.2174/1381612824666180130122450.
  45. Баранова Е., Батенева Е., Галкина И., и др. ПЦР в реальном времени: новые возможности технологии в решении репродуктивных проблем: пособие для врачей-клиницистов. - М.: ДНК-Технология, 2017. [Baranova E, Bateneva E, Galkina I, et al. PCR v real’nom vremeni: novye vozmozhnosti tehnologii v reshenii reproduktivnyh problem: posobie dlja vrachej-klinicistov. Mosciw: DNK-Tehnologija; 2017. (In Russ.)]. http://www.dna-technology.ru/sites/default/files/pcr_v_realnom_vremeni_novye_vozmozhnosti_texnologii_v_reshenii_reproduktivnyh_problem.pdf.
  46. Каткова Н.Ю., Бодрикова О.И., Сергеева А.В., и др. Состояние локального иммунного статуса при различных вариантах преждевременных родов // Вестник Российского государственного медицинского университета. - 2017. - № 3. - С. 57-62. [Katkova NJu, Bodrikova OI, Sergeeva AV, et al. Sostojanie lokal’nogo immunnogo statusa pri razlichnyh variantah prezhdevremennyh rodov. Vestnik Rossijskogo gosudarstvennogo medicinskogo universiteta. 2017;(3):57-62. (In Russ.)]
  47. Каткова Н., Бодрикова О., Сергеева А., и др. Состояние локального иммунного статуса, содержание неоптерина и кортизола при различных вариантах преждевременных родов // Журнал акушерства и женских болезней. - 2017. - Т. 66. - № 3. - С. 60-70. [Katkova NY, Bodrikova OI, Sergeeva AV, et al. The state of the local immune status, the content of neopterin and cortisol in different variants of preterm labor. Journal of Obstetrics and Women’s Diseases. 2017;66(3):60-70. (In Russ.)]. doi: 10.17816/JOWD66360-70.
  48. Vrachnis N, Karavolos S, Iliodromiti Z, et al. Review: Impact of mediators present in amniotic fluid on preterm labour. In Vivo. 2012;26(5):799-812.
  49. Bell RJ, Eddie LW, Lester AR, et al. Antenatal serum levels of relaxin in patients having preterm labour. Br J ObstetGynaecol. 1988;95(12):1264-7. doi: 10.1111/j.1471-0528.1988.tb06816.x.
  50. Vogel I, Salvig JD, Secher NJ, Uldbjerg N. Association between raised serum relaxin levels during the eighteenth gestational week and very preterm delivery. Am J Obstet Gynecol. 2001;184(3):390-3. doi: 10.1067/mob.2001.109395.
  51. Platek D, Chazotte C, Girz B, et al. Elevated relaxin levels may predict preterm delivery in spontaneous twin gestations. Am J Obstet Gynecol. 1997;176(1). doi: 10.1016/S0002-9378(97)80227-X.
  52. Iams JD, Goldsmith LT, Weiss G. The preterm prediction study: maternal serum relaxin, 2 sonographic cervical length, and spontaneous preterm birth in twins. J Soc Gynecol Investig. 2001;8(1):39-42. doi: 10.1177/ 107155760100800107.
  53. Косякова О., Беспалова О. Прогностические возможности релаксина как маркера преждевременных родов // Журнал акушерства и женских болезней. - 2018. - Т. 67. - № 2. - С. 16-25. [Kosyakova OV, Bespalova ОN. Prognostic possibilities of relaxin as a marker of preterm birth. Journal of Obstetrics and Women’s Diseases. 2018;67(2):16-25. (In Russ.)]. doi: 10.17816/JOWD67216-25.
  54. Jelliffe-Pawlowski LL, Shaw GM, Currier RJ, et al. Association of Early Preterm Birth with Abnormal Levels of Routinely Collected First and Second Trimester Biomarkers. Am J ObstetGynecol. 2013;208(6):492.e1-492.e11. doi: 10.1016/j.ajog.2013.02.012.
  55. Iskender C, Tarım E, Çok T, et al. Obstetrical complications associated with first-trimester screening markers in twin pregnancies. J Obstet Gynaecol Res. 2013;39(11):1495-9. doi: 10.1111/jog.12091.
  56. Kuessel L, Grimm C, Knöfler M, et al. Common oxytocin receptor gene polymorphisms and the risk for preterm birth. Dis Markers. 2013;34(1):51-6. doi: 10.3233/DMA-2012-00936.
  57. Marrs C, Chesmore K, Menon R, Williams S. Maternal human telomerase reverse transcriptase variants are associated with preterm labor and preterm premature rupture of membranes. PLoS One. 2018 May 17;13(5):e0195963. doi: 10.1371/journal.pone.0195963.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Диагностическая точность методов прогнозирования преждевременных родов при многоплодной беременности

Скачать (251KB)
Метаданные

© Косякова О.В., Беспалова О.Н., 2018

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».