Primer panel de sangre para detectar el espectro letal de placenta acreta

De los casi cuatro millones de nacimientos cada año en los EUA, aproximadamente 50.000 están marcados por complicaciones potencialmente mortales y hasta 900 resultan en muerte materna durante el parto. Una complicación importante, a menudo potencialmente mortal, es el espectro de placenta acreta (EPA), que representa una amenaza tanto para la madre como para el bebé. Actualmente, los casos de EPA se identifican mediante ecografías, resonancias magnéticas y condiciones predictivas de confusión, pero estos métodos dejan entre el 33 % y el 50 % de los casos de EPA sin detectar antes del parto. Ahora, un nuevo estudio tiene como objetivo crear una prueba específica para predecir EPA durante el embarazo, y así preparar mejor a pacientes y médicos para el día del parto.

Placenta acreta, una condición en la que la placenta se adhiere excesivamente a la pared uterina, recibe su designación de "espectro" debido a los diversos grados de penetración de la placenta en el cuerpo que pueden ocurrir. En algunos casos, la placenta se adhiere al músculo uterino; en casos más severos, la placenta se adhiere a través de la pared uterina y a otros órganos, como la vejiga. Hay dos complicaciones principales para las pacientes con EPA: parto anormal de la placenta después del nacimiento y sangrado abundante. La identificación de casos de EPA antes del parto puede ayudar a reducir y prepararse para tales complicaciones. Mediante el estudio de paneles de proteína de micropartículas circulantes (CMP) en mujeres embarazadas, los investigadores del Hospital Brigham and Women's (Boston, MA, EUA) han identificado cinco proteínas CMP únicas que pueden predecir EPA ya en el segundo trimestre del embarazo. Los CMP son diminutas vesículas extracelulares que las células utilizan para comunicarse entre sí y se han estudiado ampliamente en otras disciplinas, ya que permiten vislumbrar la interferencia celular.

El equipo se propuso estudiar los CMP en la interfaz materno-fetal, con el objetivo de identificar un biomarcador de EPA clínicamente útil e investigar los mecanismos de CMP de la patogénesis de EPA. El objetivo principal del equipo era construir un panel de sangre para identificar los embarazos EPA. El equipo realizó un estudio anidado de casos y controles con 35 pacientes con EPA y 70 pacientes de control, a quienes se les diagnosticó retroactivamente después del parto. Las proteínas CMP se aislaron e identificaron a partir de muestras de plasma de pacientes durante el segundo y tercer trimestre del embarazo. En muestras recolectadas de pacientes que tenían 26 semanas de embarazo, cinco proteínas CMP distinguieron a las pacientes con EPAS de las pacientes de control; a las 35 semanas de embarazo, cuatro proteínas CMP distinguieron a las pacientes con EPA de las pacientes de control. Además, en el segundo trimestre, la homeostasis del hierro y la señalización de eritropoyetina estaban sobrerrepresentadas, una tendencia que, en el tercer trimestre, reveló una función inmunológica anormal. El estudio identificó con éxito cinco proteínas CMP indicadoras de EPA en el segundo trimestre y cuatro proteínas CMP indicadoras de EPA en el tercer trimestre, lo que permite una predicción segura de EPA mucho antes del parto. Los investigadores señalan que se necesitarán más investigaciones y ensayos clínicos para probar más la aplicabilidad del panel de proteínas. Los próximos pasos incluyen ampliar el tamaño de la muestra de pacientes y crear una prueba comercial estandarizada.

"EPA es un contribuyente significativo a la morbilidad y mortalidad materna en todo el mundo", dijo la autora correspondiente Hope Yu, MD, médico de medicina materno-fetal en el Departamento de Obstetricia y Ginecología de Brigham. “Antes de nuestro estudio, hasta la mitad de estos casos no se podían detectar antes del parto. Nuestro estudio tiene como objetivo mejorar esa tasa de detección mediante un análisis de sangre y, finalmente, mejorar los resultados de salud en todo el mundo".

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Hospital Brigham and Women's