Urinary prostaglandin metabolites as biomarkers for human labour: Insights into future predictors
Notice bibliographique
Résumé
Prostaglandins and other related molecules in the eicosanoid family have long been implicated in the process of both term and preterm labour. Although, exactly which eicosanoids are involved and whether they have utility as biomarkers for labour, remains to be shown. The objective of this study was to determine whether urinary prostaglandins and related molecules a) change with labour and/or cervical changes, at term and preterm, and/or b) are associated with timing of delivery in individuals with threatened preterm labour. Pregnant individuals were recruited into the following groups: n = 32 term non-labour, n = 49 term labour, n = 15 preterm non-labour controls, n = 43 threatened preterm labour with preterm delivery, and n = 44 threatened preterm labour with term delivery. Metabolites of prostaglandins PGE2, PGF2α, PGD2, and PGI2 as well as 8-isoprostane were measured by ELISA. In addition, in a small (n = 24) subset of samples, 147 eicosanoids were measured using a mass-spectrometry based targeted lipidomics panel. At term labour prostaglandin PGF2α and PGE2 and PGF2α metabolites were increased compared to term non-labour. There were no changes in any prostaglandin metabolites prior to labour onset. Prostaglandin I2 metabolite was lower in individuals with threatened preterm labour who delivered preterm compared to those who went on to deliver at term. In our discovery cohort, we identified 20 additional eicosanoids as highly expressed in maternal urine, include members of the prostaglandin, hydroxyeicosatetraenoic acid (HETE), epoxyeicosatrienoic acid (EET), dihydroxy-octadecenoic acid (DiHOME), dihydroxy-eicosatrienoic acid (diHETrE), isoprostane, and nitro fatty acid eicosanoid families. In conclusion, we did not identify any prostaglandins that would have utility as predictors for term or preterm labour, however, we have identified diverse eicosanoids that have not been previously explored in the context of pregnancy and labour, highlighting novel areas for biomarker research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».