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

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).