Lipidomic signatures in maternal blood and placenta: Systematic evidence linking lipid profiles to pregnancy outcomes and fetal growth
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Pregnancy involves profound metabolic adaptations, particularly in lipid metabolism. Disruptions in lipid profiles have been implicated in obstetric complications, yet no systematic synthesis of lipidomic evidence exists across diverse pregnancy outcomes. The primary objective of this review was to identify and synthesize consistent lipid species and lipid classes across studies of maternal and fetal biospecimens, in relation to adverse pregnancy outcomes.The secondary objective was to evaluate the potential predictive and prognostic utility of lipidomic signatures for risk stratification, including their capacity to provide early biomarkers and to inform postpartum metabolic surveillance. Methods: A systematic search of five databases (PubMed, Scopus, EMBASE, Web of Science, Cochrane Library) was conducted up to 2024. Eligible studies involved pregnant or postpartum women undergoing lipidomic analysis by mass spectrometry or nuclear magnetic resonance (NMR), with outcomes including preeclampsia, gestational diabetes (GDM), preterm birth, fetal growth restriction (FGR), and postpartum metabolic risk. Data extraction and quality assessment were performed in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) and the Newcastle-Ottawa Scale quality assessment tool. Results: Sixteen studies with over 5000 participants were included, spanning multiple countries and employing targeted or untargeted lipidomic methods. Maternal plasma, serum, placenta, and cord blood were commonly analyzed. Lipidomic alterations were consistently observed in relation to preeclampsia, GDM, FGR, and congenital anomalies. Key lipid classes included phosphatidylcholines, phosphatidylethanolamines, triglycerides, ceramides, cholesteryl esters, and diacylglycerols. These lipids mapped to metabolic pathways involving insulin resistance, inflammation, and endothelial dysfunction. Some profiles were detectable in early pregnancy, indicating potential for early risk prediction. Conclusions: Lipidomic profile analysis can reveal consistent metabolic disruptions associated with certain perinatal outcomes (such as preeclampsia, gestational diabetes, preterm birth, fetal intrauterine growth restriction, postpartum cardiometabolic risk and congenital anomalies). Lipidomic profiling reveals consistent metabolic disruptions across pregnancy complications. Lipid signatures hold promise as early biomarkers for obstetric risk stratification and may inform postpartum metabolic surveillance. Standardized approaches and mechanistic validation are needed to support clinical translation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».