子痫前期是一种妊娠期高血压疾病，会影响2-8%的妊娠，特征是胎盘功能障碍。在早产的情况下，会给母婴带来较高的发病率和死亡率，然而目前对子痫前期的预测仍旧很有挑战性。胎盘在子痫前期的发育起源中起着明确的作用，但由于胎盘在怀孕期间难以直接获取，通过对孕早期母体血浆的cfDNA检测实现对子痫前期风险的分子特征、提高对潜在生物学的理解以及降低子痫前期风险至关重要。

美国华盛顿州西雅图市Fred Hutchinson癌症中心公共卫生科学和人类生物学部在《Nature Medicine》期刊上发表题为“Preeclampsia risk prediction from prenatal cell-free DNA screening”的研究文章。该研究开发了PEARL框架，使用核小体可及性量化母体和胎儿组织特征，揭示早期胎盘和内皮功能障碍，这些特征为子痫前期风险的预测模型提供了信息。该研究表明从妊娠早期cfDNA序列数据中评估cfDNA核小体可及性能够检测早期胎盘和内皮组织畸变，并可能有助于确定子痫前期风险。

研究人员使用来自华盛顿大学的1854个用于产前cfDNA筛查的低覆盖度全基因组测序数据开发了PEARL框架来准确量化组织对母体血浆的贡献，预测临床发病前数月子痫前期风险。同时基于胎盘特异性特征开发了新的胎儿分数（FF）估计模型，并将其与核小体特征、血压和体重指数（BMI）等临床参数相结合，训练机器学习模型来预测子痫前期风险。研究使用450例产前cfDNA筛查样本训练机器学习二元分类器来预测子痫前期风险，训练模型在预测需要早产的子痫前期时，总体训练性能达到0.76 AUC，对早期子痫前期和晚期子痫前期伴早产的预测性能分别为0.80 AUC和0.69 AUC。在疾病发作前几个月连续收集的831例产前cfDNA筛查样本的内部验证队列及141例外部验证队列中预测需要早产的子痫前期的总体性能分别为0.85 AUC和0.84 AUC。说明使用PEARL框架对孕早期产前cfDNA筛查数据进行游离DNA核小体可及性分析，能在疾病发作前数月对需要早产的子痫前期高风险人群进行分层。

本研究证明通过添加血压和BMI两个临床参数，利用现有的临床检测（产前cfDNA筛查）数据的核小体分析便可以准确估计胎儿分数，对子痫前期的发展进行风险分层，实现对子痫前期的可靠预测。并且，该方法可以应用于低覆盖率的标准测序数据，具备可扩展性、成本效益和降低临床实施门槛的潜力。

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41591-025-03509-w

注：此研究成果摘自《Nature Medicine》期刊，文章内容并不代表本网站的观点和立场，仅供参考。