來源：科研圈

懷孕是對母親和胎兒都十分重要的生理過程，也伴隨着巨大的風險和不確定性。近日Cell發表的一項研究發現，孕婦血液中的近一萬種小分子代謝物每週發生着變化，僅根據其中2到5種代謝物就可以準確判斷懷孕進程和預產期。

該研究由來自斯坦福大學遺傳系Mike Snyder教授課題組與丹麥血清研究所的 Mads Melbye 教授合作完成，不僅在醫學上有着良好的應用前景，還鎖定了一些過去沒有得到重視的代謝物，有助於深入理解懷孕的生理過程。

記者對論文第一作者、Snyder教授課題組的梁靚博士進行了採訪。

在所有的懷孕事件中，大約 20% 最終流產（<20 周），大約 10% 會早產（<37 周），並且早產是全球新生兒死亡的首要原因。全球每年大約有 2 億次懷孕，其中大約 30 萬名女性因懷孕或分娩而死亡，700 萬早產兒死亡。

爲了更好地瞭解胎兒的健康狀況，學界針對孕婦外周血中胎兒遊離 DNA、RNA 進行了許多研究，部分成果已經被應用到產前篩查當中。但是另一方面，對女性懷孕過程中最直接的生理變化和系統內代謝分子的水平變化，目前仍缺乏系統和高精度的認知。

梁靚認爲針對代謝物的分析有助於瞭解到底哪些血液分子在懷孕中發生着伴隨時間的變化。她說：“孕婦血液中包含重要的小分子信息，比如孕酮，已被發現近一百年；但是，隨着孕周進展和生產，女性體內系統性的分子水平變化，我們之前還不清楚。這個研究在每週精度上開展，我們的目標是系統性揭示血液分子的孕期精細時間圖譜。”

研究團隊對 30 位孕婦在孕期和產後每週採集血樣，對一共 784 份血樣進行代謝組學分析。研究發現，在分析的 9651 種代謝物中，超過一半（4995 種）在懷孕期間發生了顯著改變。這其中，68 種代謝物的水平變化超過了 50%。

升高最爲顯著的主要是一些激素類物質，例如雌三醇-16-葡萄糖苷酸、硫酸雌酮和 THDOC，其波動幅度都超過了目前學界瞭解最多的孕酮。而水平降低比較明顯的主要是脂類以及類脂類的分子，例如單酰基甘油、磷脂酰膽鹼等。

研究團隊通過機器學習方法，利用這些代謝物建立了預測模型，發現在三組獨立的人羣當中，該模型均能準確預測懷孕的具體時期。對模型進行進一步精簡後，研究團隊發現僅用母親血液中的 5 個代謝物就能準確預測懷孕的具體時期。

除此之外，包含 2 個或 3 個血液分子的預測模型就可以準確判斷孕期女性是否已經超過 20 周、24 周、28 周、32 周和 37 周等，這是與流產、胎兒存活以及不同早產時期相關的孕期關鍵時間點。

“分子時鐘”的進度也和分娩時機密切相關。研究發現，在自然分娩的女性中（排除使用誘導分娩或擇期剖腹產的樣本），和使用超聲檢測估算的預產期相比，分子時鐘進度較快的女性會更早分娩，而分子時鐘進度落後的女性會更晚分娩。作者於是進一步建立了新的生產預測模型，發現僅用 3 個以內的血液分子，就可以判斷孕晚期女性在之後的 2 周，4 周或者 8 周內是否會生產。

梁靚介紹，上面結果表明，代謝物分子中包含着很多超聲無法涵蓋的信息。因爲超聲檢查對預產期的預測主要基於對胎兒大小的測量，所以隨着孕期進展準確度降低；相比之下，代謝物孕期“分子時鐘”的預測準確性更高，分子譜中還包涵相關母親壓力、營養狀況等信息。

研究還鎖定了一些之前不被關注的代謝物，爲理解孕婦體內生理變化提供了新的信息。梁靚說：“（模型使用的）這 5 種化合物，其中 4 種是荷爾蒙類的化合物，還有 1 種是新的脂類分子。這 4 種荷爾蒙的重要性排序很有意思。我們研究最清楚的孕酮在其中僅排名第三，而預測模型中還包含重要的新分子。這表明，我們在對人類懷孕的分子認知上更近了一步。”

除了和生殖系統密切相關的代謝物之外，在研究分析的將近一萬種信號中還包括了參與情緒、認知的代謝物。這有助於理解女性生育過程中的精神健康狀況，包括目前備受關注的產後抑鬱問題。

當然，這項研究本身的樣本量還比較小，樣本組成也相對單一。研究作者們寫道，由於參與者主要是健康的高加索女性，因此還需要在種族構成更多元的羣體和患有併發症的羣體中檢驗模型。

梁靚說：“懷孕在不同人種之間（研究的）可重複性應該是很高的。我們在做不同的隊列（研究），同時也在觀察不同健康因素的影響，並進一步針對例如早產等孕期疾病，最終目標是能夠提升不同背景下女性和新生兒的健康水平。”

準確估計懷孕和分娩時間在婦產科臨牀決策中往往具有重要作用。目前婦產科醫生主要依靠最後一次月經時間或懷孕早期超聲檢查進行判斷，但依靠月經估計不夠準確，而早期超聲檢查對患者依從性和醫療資源都有較高的要求。

即使在美國這樣的發達國家，每年也有大約 90 萬孕婦沒有在妊娠中期之前進行產檢。經過完善之後，這個模型有望提供一種簡便的方式，讓醫生更好地評估胎兒發育情況和預測預產期，促進不同國家和地區的孕產婦和新生兒健康。