《European Journal of Medical Research》：Metabolic profiling and early prediction models for gestational diabetes mellitus in PCOS and non-PCOS pregnant women
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为解决妊娠期糖尿病（GDM）早期诊断和干预问题，研究人员开展了针对 PCOS 和非 PCOS 孕妇的代谢组学研究。通过对 137 名孕妇血清样本分析，构建了 GDM 早期预测模型，为临床管理和高危人群干预提供了新工具。
在女性的孕育旅程中，妊娠期糖尿病（Gestational diabetes mellitus，GDM）像是一个隐藏的 “敌人”，悄然威胁着母婴健康。它是孕期常见的并发症，全球发病率逐年上升，在 5.8% - 14.0% 之间。患有 GDM 的孕妇，不仅自身面临子痫前期、感染等风险，日后发展为 2 型糖尿病的几率也大幅增加，她们的孩子在成长过程中患糖尿病的风险同样不容小觑。而多囊卵巢综合征（Polycystic ovary syndrome，PCOS）作为一种常见的内分泌紊乱疾病，会显著提升孕妇患 GDM 的风险。
目前，GDM 的诊断主要依赖口服葡萄糖耐量试验（Oral glucose tolerance test，OGTT），但该方法存在诸多不足。一方面，检测时间较晚，通常在孕 24 - 28 周进行，使得早期发现和干预的时机被延误；另一方面，其假阳性和假阴性率较高，对于胰岛素抵抗程度不同的个体，预测准确性大打折扣。
为了攻克这些难题，济南市妇幼保健院产前诊断中心联合山东第一医科大学的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们以 137 名孕早期至中期的孕妇为研究对象，根据是否患有 PCOS 分为 PCOS 组（70 人）和非 PCOS 组（67 人） ，利用超高效液相色谱（Ultra-high-performance liquid chromatography，UHPLC）进行非靶向代谢组学分析，旨在探究两组孕妇的代谢特征差异，并分别构建 GDM 早期预测模型。
研究人员在实验过程中运用了多种关键技术方法。首先，按照严格的纳入和排除标准招募孕妇，采集其孕 11 - 13 周的外周静脉血，离心处理后将血浆储存于 - 80°C 冰箱。之后，在孕 24 - 28 周对孕妇进行 75g OGTT，以此诊断 GDM。对于血浆样本，采用 UHPLC 结合质谱仪进行分析，通过主成分分析（Principal component analysis，PCA）和正交偏最小二乘法判别分析（Orthogonal Partial Least Squares–Discriminant Analysis，OPLS-DA）筛选差异代谢物，并基于京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）数据库进行富集分析。此外，运用 Boruta 算法筛选关键代谢物，借助多元逻辑回归算法构建预测模型，通过受试者操作特征曲线（Receiver operating characteristic curve，ROC）及曲线下面积（Area under the curve，AUC）评估模型性能。
临床特征差异
研究结果显示，PCOS 组孕妇的体重指数（Body mass index，BMI）、空腹血糖和胰岛素抵抗指标（Insulin resistance indicators，IRI）显著高于非 PCOS 组，而两组在采血孕周和空腹胰岛素方面无明显差异。这表明 PCOS 孕妇在代谢方面存在明显异常，为后续代谢特征分析奠定了基础。
代谢模式差异
通过 PCA 和 OPLS-DA 分析发现，PCOS 组和非 PCOS 组的代谢特征存在显著差异。研究共注释出 1114 种代谢物，其中 29 种上调，3 种下调。进一步分析 PCOS - GDM 组与 PCOS 组、GDM 组与对照组的代谢物差异，也得到了不同的结果。这些差异代谢物主要富集在谷胱甘肽代谢、乙醛酸和二羧酸代谢、柠檬酸循环（TCA 循环）等与 GDM 密切相关的代谢途径中。这充分说明 PCOS 患者与非 PCOS 患者在代谢模式上存在明显不同，尤其是在与 GDM 相关的代谢途径方面。
生物标志物识别
基于 Boruta 算法，研究筛选出了在区分 GDM 组与对照组、PCOS - GDM 组与 PCOS 组中起关键作用的代谢物。例如，选取排名前 3 的代谢物构建预测模型，在 GDM 组与对照组的预测中，模型 AUC 值达到 0.989；在 PCOS - GDM 组与 PCOS 组的预测中，AUC 值为 0.908。这表明这些模型具有良好的预测能力，能够有效识别不同组别的孕妇，为 GDM 的早期预测提供了有力支持。
在结论和讨论部分，该研究具有重要意义。一方面，研究明确了 PCOS 患者与非 PCOS 患者在代谢模式上的显著差异，尤其是在与 GDM 相关的代谢途径方面，这有助于深入理解 PCOS 患者患 GDM 风险更高的内在机制。另一方面，成功构建的针对 PCOS 患者和正常孕妇的 GDM 预测模型，具有较高的预测准确性，为临床早期识别 GDM 高危人群提供了新的工具，有望实现早期干预，降低 GDM 对母婴健康的不良影响。然而，研究也存在一定局限性，如样本量相对较小，未考虑饮食和运动等因素对代谢的影响，且需要更大规模的靶向数据集进行验证。但总体而言，这项研究为妊娠期糖尿病的研究开辟了新的方向，为后续更深入的研究和临床实践提供了重要参考。
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