Чтобы спрогнозировать время родов, врачи смотрят на данные ультразвукового исследования беременной и на дату, когда у неё были последние месячные. Дата последних месячных позволяет приблизительно понять, когда было зачатие, а ультразвук помогает оценить, насколько ребёнок уже развился. Но погрешность во времени родов всё равно получается довольно большой: наиболее вероятный срок попадает в пятинедельное окно. Есть другие параметры, например, длина шейки матки, но и с ними прогноз не становится настолько уж более точным.

Сотрудники Стэнфордского университета пишут в статье в Science Translational Medicine что предсказание времени родов можно сузить с пяти недель до двух с помощью анализа крови. В исследовании участвовали несколько десятков женщин, которым до родов оставалось около ста дней. За эти сто дней у них один, два или три раза брали кровь, чтобы оценить уровень различных биомаркеров – белков, небольших молекул, появляющихся в результате обмена веществ, и др. Биохимические показатели сопоставили с днём, когда участницы исследования начали рожать.

В итоге удалось найти 45 молекул, которые достаточно достоверно указывали на время родов. Для проверки эти 45 молекул проанализировали у десяти будущих рожениц, и у них «окно предсказания» удалось сузить с пяти недель до двух–четырёх.

Разумеется, речь идёт не об однократном анализе, но о нескольких, чтобы оценить динамику «предсказательных» молекул. Например, сам по себе уровень плацентарного гормона 17-гидроксипрогестерона вряд ли о чём-то скажет, но когда его резко становится больше, это значит, что роды буквально на носу. Точно так же увеличение концентрации иммунного белка IL-1R4 (рецептора четвёртого типа к интерлейкину-1) говорит о том, что роды начнутся в пределах 30 дней.

В перспективе точность прогноза может увеличиться, особенно, если удастся расширить набор диагностических параметров. Важно, что таким образом получается точнее предсказывать дату как обычных родов, так и преждевременных – а если врачи и мать смогут подготовиться к преждевременным родам, у ребёнка в случае чего будет больше шансов выжить.

По материалам The Scientist