Técnica nueva predice los nacimientos prematuros en las mujeres de riesgo alto

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 12 Aug 2020
A nivel mundial, el parto prematuro es la causa principal de muerte en niños menores de 5 años, con 15 millones de bebés que nacen antes de las 37 semanas de gestación, cada año. El parto prematuro espontáneo es un síndrome que se puede precipitar por diversos factores.

La asociación entre la vaginosis bacteriana (VB) detectada mediante técnicas de laboratorio y el trabajo de parto prematuro ha sido reconocida durante muchos años. Su presencia, detectada al inicio del embarazo, se asocia con un mayor riesgo de parto prematuro. Sin embargo, no se ha demostrado que el tratamiento de la VB con antibióticos prevenga el parto prematuro.

Imagen: Salida típica de un estudio de GC-IMS de un frotis vaginal. Los puntos rojos indican sustancias químicas individuales y el aprendizaje automático identifica cuáles de estas sustancias contienen información discriminatoria (Fotografía cortesía de la Universidad de Warwick).

Los ginecólogos y bioingenieros de la Universidad de Warwick (Coventry, Reino Unido), llevaron a cabo un estudio en una cohorte observacional prospectiva de muestreo repetido de 216 pacientes entre las 10 y 29 semanas de embarazo (se tomaron un total de 493 juegos de frotis, con al menos dos frotis por paciente), de mujeres que asistieron a la clínica de prevención de nacimiento prematuro de alto riesgo, en un hospital universitario de nivel terciario, desde enero de 2017 hasta agosto de 2018. El equipo analizó inicialmente compuestos orgánicos volátiles (COV) presentes en la vagina para una afección llamada vaginosis bacteriana, en la que la proporción de la flora bacteriana vaginal se ha desequilibrado. Se tomaron frotis vaginales durante el segundo y tercer trimestre del embarazo y se realizó un seguimiento del resultado de todos los embarazos.

La tecnología que utilizaron funciona separando las moléculas de vapor mediante la combinación de dos técnicas que primero separan previamente las moléculas en función de su reacción con un revestimiento de fase estacionaria (un cromatógrafo de gases), seguido de la medición de su movilidad en un campo eléctrico alto (un Espectrómetro de Movilidad Iónica). Los olores/COV emanados de las muestras se analizaron utilizando un instrumento GC-IMS (G.A.S., Dortmund, Alemania), que se basa en los principios del cromatógrafo de gases-espectrometría de movilidad iónica (GC-IMS). Mediante técnicas de aprendizaje automático, el equipo ‘entrenó’ la tecnología para detectar patrones de COV que eran signos de vaginosis bacteriana.

El equipo informó que el análisis de los COV de hisopos vaginales, tomados en el segundo trimestre, es una prueba aceptable (AUC 0,79) para la predicción de bebés prematuros, con una sensibilidad de 0,66 (IC del 95%: 0,56 a 0,75) y una especificidad de 0,89 (IC del 95%: 0,82 –0,94). A través del uso de hisopos vaginales tomados más cerca del parto, el análisis de los COV es una buena prueba (AUC 0,84) para la predicción del parto prematuro con una sensibilidad de 0,73 (IC del 95%: 0,64 a 0,81) y una especificidad de 0,90 (IC del 95%: 0,82 a 0,95).

Lauren Lacey, MD, profesora asociada y autora principal del estudio, dijo: “Hemos demostrado que la tecnología tiene una buena exactitud diagnóstica y que, en el futuro, podría formar parte de una ruta de atención para determinar que mujeres darían a luz prematuramente. La tecnología de análisis de COV es realmente interesante porque refleja tanto el microbioma como la respuesta del huésped, mientras que otras tecnologías buscan un biomarcador específico. Es el comienzo del estudio de la asociación de los COV con el parto prematuro. Queremos desarrollar este enfoque y ver si estos patrones se podrían implementar en una vía de atención”.

Los autores concluyeron que este trabajo novedoso demostró que el análisis de los COV tiene el potencial de ser utilizado como una herramienta predictiva para respaldar el pronóstico del parto prematuro y ayudar a las estrategias de prevención personalizadas. El estudio fue publicado el 22 de julio de 2020 en la revista Scientific Reports.

Enlace relacionado:
Universidad de Warwick
G.A.S Dortmund


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