基于核磁共振（NMR）的临床代谢组学技术在妊娠糖尿病（GDM）早期筛查中的应用：一项针对北印度人群的初步研究

《Metabolomics》：NMR-based clinical metabolomics for predictive screening of gestational diabetes mellitus (GDM) during the first trimester: a pilot study on North Indian population

本研究通过血清代谢组学分析，探讨孕早期代谢特征对妊娠糖尿病（GDM）的预测价值。采用800 MHz NMR光谱结合sparse PLS-DA方法，对100例孕早期孕妇（29例GDM高危，71例非GDM）进行分组比较，发现15项代谢物特征可区分两组，其中丙氨酸、肌醇、缬氨酸和葡萄糖具有最佳诊断潜力。结果证实NMR代谢组学可有效预测GDM，为早期筛查提供新方法，但需进一步多中心验证。

　　

摘要

背景与假设

妊娠糖尿病（GDM）是孕妇中常见的代谢紊乱疾病，其特征是高血糖和葡萄糖耐受不良，通常在妊娠期间首次出现。这种疾病对母亲和胎儿的健康都构成严重威胁，增加了早产、先兆子痫和胎儿巨大儿等并发症的风险。早期发现和及时干预对于降低这些风险至关重要。然而，目前用于筛查GDM的方法（如口服葡萄糖耐量试验（OGTT）通常在妊娠24至28周之间进行，这期间代谢变化可能已经对母婴结局产生了影响。我们假设血清代谢组学分析可以作为妊娠第一孕期预测GDM的潜在方法。基于这一假设，本研究旨在识别妊娠第一孕期孕妇血清样本中能够预测后期GDM发生的独特代谢模式。

方法

本研究招募了100名（N = 100）处于妊娠第一孕期的孕妇，并根据她们随后是否发展为GDM（分为GDM前期组，N = 29）和非GDM组（即血糖正常组，N = 71）进行分组。使用800 MHz核磁共振（NMR）光谱技术测量血清代谢谱，并通过稀疏偏最小二乘判别分析（sparse PLS-DA）进行比较。

结果

三维评分图显示GDM前期组与非GDM组之间存在明显的聚类差异。通过交叉验证验证了sPLS-DA模型的性能，VIP评分图突出了几种在区分两组中起关键作用的代谢物。此外，接收者操作特征（ROC）曲线分析进一步证实了这些代谢物在区分GDM前期组和非GDM组方面的诊断潜力。总体而言，15个代谢特征为区分GDM前期组和非GDM组提供了可靠的依据，其中丙氨酸、肌醇、缬氨酸和葡萄糖的诊断潜力最高。

结论

研究表明，基于NMR的血清代谢组学技术能够识别妊娠第一孕期具有预测价值的独特代谢特征。这些发现表明该方法有望成为孕妇早期筛查和风险分层的辅助工具，需要在更大规模的多中心队列中进行验证。