«Банкирование» клинических данных в акушерстве: преимущества и недостатки стратегии на примере моделирования риска преждевременных родов при многоплодной беременности

Обоснование. Несмотря на развитие технологий, важнейшим ресурсом для разработки подходов к прогнозированию акушерских осложнений остаются «банкирование» клинических данных и их статистический и биоинформатический анализ. В акушерстве стратификация групп риска является актуальной задачей, так как позволяет дифференцировать частоту и объем антенатального наблюдения, необходимость профилактических мероприятий. Особенно такой подход актуален при многоплодной беременности, так как при многоплодии частота преждевременных родов составляет 40–60%. Так, более половины близнецов рождаются недоношенными, что обусловливает у них высокий риск развития органических и функциональных нарушений, в дальнейшем вызывающих пожизненную инвалидизацию и социальную дезадаптацию.

Цель исследования — на основе базы клинических данных разработать прогностические модели риска преждевременных родов при многоплодии и проанализировать преимущества и недостатки «банкирования» данных в акушерстве.

Методы. Ретроспективное одноцентровое исследование случай–контроль проведено на основе реестра 630 случаев родов дихориальной двойни (№ RU2024621911, дата регистрации 03.05.2024). Все случаи охарактеризованы по 212 клиническим показателям. Сформирован новый подход к определению перспективных направлений коллекционирования биологических образцов близнецов.

Результаты. В основную группу включены спонтанные преждевременные роды (n=204), в контрольную группу — срочные роды (n=323). Мультифакторное моделирование риска преждевременных родов при беременности дихориальной двойней показало, что для реализации очень ранних преждевременных родов (до 31 нед. гестации) наиболее значимы два фактора риска: сахарный диабет 1-го типа и истмико-цервикальная недостаточность. Модель продемонстрировала хорошую предсказательную силу. Для реализации ранних преждевременных родов (в 31–33 нед. гестации) значимы сахарный диабет 2-го типа, искусственный аборт в анамнезе, хронический пиелонефрит и истмико-цервикальная недостаточность. Модель также продемонстрировала хорошую предсказательную силу. В отношении реализации преждевременных родов позже 33 нед. гестации наибольшую значимость показали такие факторы риска, как беременность в результате экстракорпорального оплодотворения, холестатический гепатоз беременных и истмико-цервикальная недостаточность. Модель продемонстрировала среднюю предсказательную силу.

Заключение. Настоящее исследование показало, что «банкирование» клинических данных с формированием реестров может служить важной основой для моделирования риска акушерских осложнений. Тем не менее при изолированном применении предсказательные модели могут демонстрировать умеренную прогностическую силу. Наиболее эффективной платформой для разработки новых технологий прогнозирования осложнений могут быть биобанки, аккумулирующие не только клинические данные, но и биологические образцы пациентов.