The fetal exposome and preterm birth: a systematic synthesis of environmental exposures and multi-omics evidence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Preterm birth (PTB), defined as delivery before 37 weeks of gestation, is a leading cause of neonatal mortality and long-term developmental impairment. Its complex etiology, spanning environmental, genetic, psychosocial, and socio-economic domains, limits effective prediction and prevention. We systematically synthesized evidence on how environmental exposures influence PTB risk through multi-omic disruptions within a fetal exposome framework. METHODS: A comprehensive literature search was conducted in major biomedical databases, following PRISMA guidelines. Ninety-five human studies published through May 2025 were included, encompassing exposures such as ambient air pollution, endocrine-disrupting chemicals, maternal stress, nutrition, occupational hazards, climate variability, and microbiome alterations. Two reviewers independently extracted data (exposure type, omics platform, biospecimen, PTB subtype) with inter-rater reliability assessment, and study quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. Findings were narratively stratified by exposure category, study design, and spontaneous vs. indicated PTB. RESULTS: Environmental exposures were consistently associated with disruptions in oxidative stress, inflammation, immune regulation, hormonal signaling, placental aging, and microbial ecology, mediated by multi-omic signatures in maternal, placental, and fetal tissues. Candidate biomarkers show promise for early risk stratification but lack validation and population-level predictive performance due to heterogeneous exposure assessment and study design. CONCLUSIONS: Integrating fetal exposome concepts with multi-omics enhances mechanistic insight into PTB risk and may support biomarker discovery and precision-guided prenatal interventions. Clinical translation requires standardized exposure measurement, biomarker validation, and equity-focused implementation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».