Perfil metabolómico asociado a preeclampsia y su severidad en gestantes colombiana: un análisis de redes de coexpresión

Autores/as

Palabras clave:

Preeclampsia, Biomarcadores, Metabolomica

Resumen

Introducción: la preeclampsia afecta el bienestar materno y fetal (1). A pesar de ser un problema identificado hace décadas, su fisiopatología aún no se conoce por completo (2). La inclusión de la metabolómica es relevante
para comprender mejor la fisiopatología de la enfermedad (3).
Objetivo: establecer la huella metabolómica asociada a la preeclampsia y su gravedad mediante un análisis de redes de coexpresión.
Metodología: estudio de casos y controles derivado del biobanco Gen-PE. Las muestras de gestantes caso (preeclampsia) y control (a término sin complicaciones) fueron seleccionadas aleatoriamente. El estudio metabolómico se realizó en suero mediante RMN+ (Nightingale Health Ltd). Otros desenlaces fueron el momento de inicio y síndrome HELLP. Los metabolitos con datos perdidos fueron imputados y posteriormente estandarizados. Se
construyó una red de coexpresión ponderada (4-5) utilizando un poder 20, R2 0,7, minModuleSize 5 y se evaluó la correlación entre los módulos y desenlaces para identificar módulos significativos.
Hallazgos: se incluyeron 596 mujeres (controles n = 357 y casos n = 239). La edad fue 18,6 años (DE 2,8) y 20,7 años (DE 5,2) respectivamente. Siete módulos fueron identificados, pero solo el módulo rojo presentó una correlación inversa con preeclampsia (corr: -0,21, p = 0 3x10-7), síndrome de HELLP (corr: -0,12, p = 0,004) e inicio <34 sem (corr: -0,2, p=1x10-6). Los metabolitos en el módulo rojo fueron XL-HDL-P, XL-HDL-L, XL-HDL-PL, XLHDL-C, XL-HDL-CE, XL-HDL-FC.
Conclusiones: las moléculas extragrandes de HDL en diferentes lípidos presentaron un papel protector para los tres desenlaces evaluados. Este efecto es también observado en las enfermedades cardiovasculares en población
general (6).

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Biografía del autor/a

Claudia Colmenares-Mejia, Fundacion Cardiovascular de Colombia. Universidad del Valle

  • Estudiante de doctorado en ciencias biomédicas, Universidad del Valle.
  • Centro de Investigaciones, Fundación Cardiovascular de Colombia

Paula Bautista-Nino, Fundación Cardiovascular de colombia

  • Estudiante de doctorado en ciencias biomédicas, Universidad del Valle.

Doris Quintero-Lesmes

  • Estudiante de doctorado en ciencias biomédicas, Universidad del Valle.

Carlos Riaño, Fundación Cardiovascular de colombia

  • Jefe de servicio de Ginecología y Obstetricia, Fundación Cardiovascular de Colombia

 

Norma Serrano-Díaz, Fundación Cardiovascular de colombia

Estudiante de doctorado en ciencias biomédicas, Universidad del Valle

Citas

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Dekker GA, Sibai BM. Etiology and Pathogenesis of Preeclampsia. Obst Anesth Dig [Internet]. 2007;19(1):8. https://doi.org/10.1097/00132582-199903000-000103.

Qureshi W, Yeboah J. Metabolomics: The-Omics of Tomorrow. Metabolomics [Internet]. 2014;4(2):1000e130. https://doi.org/10.4172/2153-0769.1000e130

Langfelder P, Horvath S. WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis. BMC bioinformatics [Internet]. 2008;9. https://doi.org/10.1186/1471-2105-9-559

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Publicado

27-10-2023

Cómo citar

1.
Colmenares-Mejia C, Bautista-Nino P, Quintero-Lesmes D, Riaño C, Serrano-Díaz N. Perfil metabolómico asociado a preeclampsia y su severidad en gestantes colombiana: un análisis de redes de coexpresión. Iatreia [Internet]. 27 de octubre de 2023 [citado 20 de junio de 2024];36(2-S). Disponible en: https://revistas.udea.edu.co/index.php/iatreia/article/view/354479

Número

Sección

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