论文部分内容阅读
目的
筛选与妊娠期糖尿病(GDM)相关的母体高危因素、血常规参数和差异表达的circRNA，预测血常规参数和差异表达circRNA筛查GDM的潜力，为妊娠期糖尿病的早期预测提供科学依据。
方法
第一部分：GDM孕妇不同孕期血常规参数变化的前瞻性队列研究。采用前瞻性队列研究方法，按就诊先后顺序，选取在2016年9月至2018年10月期间，在广州市妇女儿童医疗中心产前门诊进行常规产检及分娩的孕妇为研究对象。随访收集研究队列孕妇孕早、中、晚期的产检信息及血常规参数，以及孕妇与新生儿妊娠结局，分析与GDM相关的母体独立危险因素，建立GDM风险预测模型。
第二部分：GDM孕妇外周血中circRNA的验证。采用1∶1配对巢式病例对照研究方法，选取本文队列研究人群中的6对GDM孕妇和正常健康孕妇为研究对象，收集其妊娠中期血细胞标本，选取上调表达FC倍数最大的hsa_circ_0000154、hsa_circ_0006732、hsa_circ_0001016、hsa_circ_0001439进行RT-qPCR实验。应用circRNA功能数据库预测circRNA结合蛋白，ROC曲线预测差异表达的circRNA作为GDM生物标志物的诊断潜力。
结果
第一部分：妊娠期糖尿病孕妇不同孕期血常规参数变化的前瞻性队列研究
1.队列研究共1775名孕妇，其中GDM孕妇272名，GDM发病率为15.32％。
2.人口学资料分析：GDM孕妇平均年龄为（32.80±4.27）岁，正常健康孕妇平均年龄为（30.81±4.17）岁，两组差异具有统计学意义（t=-7.22，P＜0.01）。GDM孕妇孕前BMI为（21.65±2.85）kg/m2，高于正常孕妇（20.68±2.71）kg/m2，两组差异具有统计学意义（t=-5.37，P＜0.01）。
3.妊娠结局分析：孕妇妊娠结局分析结果显示，GDM孕妇妊娠期高压疾病（5.51%）、剖宫产（43.01%）及产后出血（15.81%）的发生率均高于正常健康孕妇（分别为3.00%，28.68%，8.58%），差异均具有统计学意义（P＜0.05）；子代妊娠结局分析结果显示，GDM孕妇子代出生体重（3265.39±416.61）g高于正常孕妇子代出生体重（3205.79±394.47）g，GDM孕妇子代巨大儿（4.78%）发生率高于正常孕妇子代（2.20%），差异均具有统计学意义（P＜0.05）。
4.血常规参数分析：混合效应模型的分析结果显示，GDM孕妇与正常健康孕妇的HCT、HGB、MCH、MCHC、MCV、MPV、PCT、PLT、RBC和WBC水平在时间效应上差异均具有统计学意义（P＜0.05），HCT、HGB、MPV和RBC水平随孕期增加逐渐下降，MCH、MCHC、MCV、PCT、PLT和WBC水平则上升；HCT、HGB和RBC在组别效应上差异均具有统计学意义（P＜0.05）；WBC在时间效应和组别效应具有相乘模型交互作用的影响（P＜0.05）。
5.影响因素的多因素Logistic回归分析：研究结果表明，年龄（RR=1.17，95％CI：1.08-1.26，P＜0.01），孕前BMI（RR=1.20，95％CI：1.07-1.34，P＜0.01），孕早期HGB（RR=1.20，95％CI：1.11-1.28，P=0.03）和孕早期RBC（RR=3.55，95％CI：1.43-8.83，P=0.03）为GDM的危险因素。高龄、孕前肥胖、孕早期HGB及孕早期RBC水平升高都会增加孕妇GDM发病的风险。
6.风险预测模型的ROC曲线分析：联合预测因子PRE1（年龄+孕前BMI+孕早期HGB）预测GDM的曲线下面积为0.82（95%CI:0.78-0.87）；以0.17为临界值，预测GDM发生的灵敏度、特异度、阳性似然比和阴性似然比分别为75%、77%、3.26和032。PRE2（年龄+孕前BMI+孕早期RBC）预测GDM的曲线下面积为0.81（95%CI:0.76-0.87）；以0.15为临界值，预测GDM发生的灵敏度、特异度、阳性似然比和阴性似然比分别为77%、70%、2.57和0.33。PRE3（年龄+孕前BMI+孕早期HGB+孕早期RBC）预测GDM的曲线下面积为0.84（95%CI:0.80-0.89）；以0.18为临界值，预测GDM发生的灵敏度、特异度、阳性似然比和阴性似然比分别为75%、78%、3.41和0.32。
第二部分：GDM孕妇外周血circRNAs的验证
1.基因芯片检测呈现差异表达circRNAs的验证：RT-qPCR实验结果表明，GDM孕妇外周血中的hsa_circ_0006732和hsa_circ_0001439相对质量分别是正常孕妇的1.31倍和3.22倍（P＜0.05）；GDM孕妇外周血中的hsa_circ_0000154和hsa_circ_0001016相对质量分别是正常孕妇的1.14倍和1.15倍（P＞0.05）。
2.CircRNAs预测GDM效率的ROC曲线分析：hsa_circ_0001439预测GDM的曲线下面积为0.86（95%CI：0.63-0.99）；以3.99为临界值，预测GDM发生的灵敏度、特异度、阳性似然比和阴性似然比分别为0.83、0.33、1.24和0.52。hsa_circ_0006732预测GDM的曲线下面积为0.78（95%CI：0.51-0.99），以20.25为临界值，预测GDM发生的灵敏度、特异度、阳性似然比和阴性似然比分别为0.83、0.50、1.66和0.60。
3.通过KEGGPATHWAY数据库信号通路预测，预测上调表达的hsa_circ_0006732可能与结合蛋白IGF2BP3结合参与调控“Insulinsignalingpathway”和“PI3K-Aktsignalingpathway”的生物过程。
4.通过KEGGPATHWAY数据库信号通路预测，预测上调表达的hsa_circ_0001439可能与结合蛋白EIF4A3结合参与调控“Insulinsignalingpathway”的生物过程。
结论
1.验证了妊娠年龄与孕前BMI是GDM的独立危险因素。
2.联合孕早期RBC、孕早期HGB、年龄及孕前BMI预测GDM效率较高，可作为GDM早期筛查的相关参考指标。
3.RT-qPCR实验结果显示，妊娠中期GDM孕妇外周血hsa_circ_0006732和hsa_circ_0001439表达水平均高于正常孕妇。
4.hsa_circ_0006732和hsa_circ_0001439预测GDM的曲线下面积分别为0.78和0.86，对GDM具有中等的预测价值。
5.通过KEGGPATHWAY数据库信号通路预测，预测上调表达的hsa_circ_0006732可能与结合蛋白IGF2BP3结合参与调控“Insulinsignalingpathway”和“PI3K-Aktsignalingpathway”的生物过程。
6.通过KEGGPATHWAY数据库信号通路预测，预测上调表达的hsa_circ_0001439可能与结合蛋白EIF4A3结合参与调控“Insulinsignalingpathway”的生物过程。
筛选与妊娠期糖尿病(GDM)相关的母体高危因素、血常规参数和差异表达的circRNA，预测血常规参数和差异表达circRNA筛查GDM的潜力，为妊娠期糖尿病的早期预测提供科学依据。
方法
第一部分：GDM孕妇不同孕期血常规参数变化的前瞻性队列研究。采用前瞻性队列研究方法，按就诊先后顺序，选取在2016年9月至2018年10月期间，在广州市妇女儿童医疗中心产前门诊进行常规产检及分娩的孕妇为研究对象。随访收集研究队列孕妇孕早、中、晚期的产检信息及血常规参数，以及孕妇与新生儿妊娠结局，分析与GDM相关的母体独立危险因素，建立GDM风险预测模型。
第二部分：GDM孕妇外周血中circRNA的验证。采用1∶1配对巢式病例对照研究方法，选取本文队列研究人群中的6对GDM孕妇和正常健康孕妇为研究对象，收集其妊娠中期血细胞标本，选取上调表达FC倍数最大的hsa_circ_0000154、hsa_circ_0006732、hsa_circ_0001016、hsa_circ_0001439进行RT-qPCR实验。应用circRNA功能数据库预测circRNA结合蛋白，ROC曲线预测差异表达的circRNA作为GDM生物标志物的诊断潜力。
结果
第一部分：妊娠期糖尿病孕妇不同孕期血常规参数变化的前瞻性队列研究
1.队列研究共1775名孕妇，其中GDM孕妇272名，GDM发病率为15.32％。
2.人口学资料分析：GDM孕妇平均年龄为（32.80±4.27）岁，正常健康孕妇平均年龄为（30.81±4.17）岁，两组差异具有统计学意义（t=-7.22，P＜0.01）。GDM孕妇孕前BMI为（21.65±2.85）kg/m2，高于正常孕妇（20.68±2.71）kg/m2，两组差异具有统计学意义（t=-5.37，P＜0.01）。
3.妊娠结局分析：孕妇妊娠结局分析结果显示，GDM孕妇妊娠期高压疾病（5.51%）、剖宫产（43.01%）及产后出血（15.81%）的发生率均高于正常健康孕妇（分别为3.00%，28.68%，8.58%），差异均具有统计学意义（P＜0.05）；子代妊娠结局分析结果显示，GDM孕妇子代出生体重（3265.39±416.61）g高于正常孕妇子代出生体重（3205.79±394.47）g，GDM孕妇子代巨大儿（4.78%）发生率高于正常孕妇子代（2.20%），差异均具有统计学意义（P＜0.05）。
4.血常规参数分析：混合效应模型的分析结果显示，GDM孕妇与正常健康孕妇的HCT、HGB、MCH、MCHC、MCV、MPV、PCT、PLT、RBC和WBC水平在时间效应上差异均具有统计学意义（P＜0.05），HCT、HGB、MPV和RBC水平随孕期增加逐渐下降，MCH、MCHC、MCV、PCT、PLT和WBC水平则上升；HCT、HGB和RBC在组别效应上差异均具有统计学意义（P＜0.05）；WBC在时间效应和组别效应具有相乘模型交互作用的影响（P＜0.05）。
5.影响因素的多因素Logistic回归分析：研究结果表明，年龄（RR=1.17，95％CI：1.08-1.26，P＜0.01），孕前BMI（RR=1.20，95％CI：1.07-1.34，P＜0.01），孕早期HGB（RR=1.20，95％CI：1.11-1.28，P=0.03）和孕早期RBC（RR=3.55，95％CI：1.43-8.83，P=0.03）为GDM的危险因素。高龄、孕前肥胖、孕早期HGB及孕早期RBC水平升高都会增加孕妇GDM发病的风险。
6.风险预测模型的ROC曲线分析：联合预测因子PRE1（年龄+孕前BMI+孕早期HGB）预测GDM的曲线下面积为0.82（95%CI:0.78-0.87）；以0.17为临界值，预测GDM发生的灵敏度、特异度、阳性似然比和阴性似然比分别为75%、77%、3.26和032。PRE2（年龄+孕前BMI+孕早期RBC）预测GDM的曲线下面积为0.81（95%CI:0.76-0.87）；以0.15为临界值，预测GDM发生的灵敏度、特异度、阳性似然比和阴性似然比分别为77%、70%、2.57和0.33。PRE3（年龄+孕前BMI+孕早期HGB+孕早期RBC）预测GDM的曲线下面积为0.84（95%CI:0.80-0.89）；以0.18为临界值，预测GDM发生的灵敏度、特异度、阳性似然比和阴性似然比分别为75%、78%、3.41和0.32。
第二部分：GDM孕妇外周血circRNAs的验证
1.基因芯片检测呈现差异表达circRNAs的验证：RT-qPCR实验结果表明，GDM孕妇外周血中的hsa_circ_0006732和hsa_circ_0001439相对质量分别是正常孕妇的1.31倍和3.22倍（P＜0.05）；GDM孕妇外周血中的hsa_circ_0000154和hsa_circ_0001016相对质量分别是正常孕妇的1.14倍和1.15倍（P＞0.05）。
2.CircRNAs预测GDM效率的ROC曲线分析：hsa_circ_0001439预测GDM的曲线下面积为0.86（95%CI：0.63-0.99）；以3.99为临界值，预测GDM发生的灵敏度、特异度、阳性似然比和阴性似然比分别为0.83、0.33、1.24和0.52。hsa_circ_0006732预测GDM的曲线下面积为0.78（95%CI：0.51-0.99），以20.25为临界值，预测GDM发生的灵敏度、特异度、阳性似然比和阴性似然比分别为0.83、0.50、1.66和0.60。
3.通过KEGGPATHWAY数据库信号通路预测，预测上调表达的hsa_circ_0006732可能与结合蛋白IGF2BP3结合参与调控“Insulinsignalingpathway”和“PI3K-Aktsignalingpathway”的生物过程。
4.通过KEGGPATHWAY数据库信号通路预测，预测上调表达的hsa_circ_0001439可能与结合蛋白EIF4A3结合参与调控“Insulinsignalingpathway”的生物过程。
结论
1.验证了妊娠年龄与孕前BMI是GDM的独立危险因素。
2.联合孕早期RBC、孕早期HGB、年龄及孕前BMI预测GDM效率较高，可作为GDM早期筛查的相关参考指标。
3.RT-qPCR实验结果显示，妊娠中期GDM孕妇外周血hsa_circ_0006732和hsa_circ_0001439表达水平均高于正常孕妇。
4.hsa_circ_0006732和hsa_circ_0001439预测GDM的曲线下面积分别为0.78和0.86，对GDM具有中等的预测价值。
5.通过KEGGPATHWAY数据库信号通路预测，预测上调表达的hsa_circ_0006732可能与结合蛋白IGF2BP3结合参与调控“Insulinsignalingpathway”和“PI3K-Aktsignalingpathway”的生物过程。
6.通过KEGGPATHWAY数据库信号通路预测，预测上调表达的hsa_circ_0001439可能与结合蛋白EIF4A3结合参与调控“Insulinsignalingpathway”的生物过程。