Overview of metabolomic aspects in perinatal depression. A review

Full Text

Введение

Депрессивные расстройства перинатального периода – клинически и патогенетически гетерогенные состояния [тревожное, биполярное, обсессивно-компульсивное, посттравматическое и острое стрессовое расстройства, послеродовая депрессия (ПРД), психоз], которые становятся серьезным бременем для системы охраны материнского и детского здоровья, поскольку не только существенно ухудшают качество жизни, но и, воздействуя опосредованно через нейроэндокринные, иммунные и поведенческие механизмы, оказывают неблагоприятное влияние на течение и исходы беременности, а также нервно-психическое развитие ребенка [1]. В Диагностическом и статистическом руководстве по психическим расстройствам 5-го издания (DSM-5) перинатальная депрессия (ПНД) определяется как большое депрессивное расстройство с манифестацией в перинатальный период, т.е. с появлением симптомов во время беременности или в течение года после родов [1, 2]. Накопленный мировой опыт лечения заключается в подборе психотерапии (когнитивно-поведенческая терапия, межличностная терапия), применении антидепрессантов (селективные ингибиторы обратного захвата серотонина, например эсциталопрам и сертралин; селективные ингибиторы обратного захвата норадреналина, например десвенлафаксин, венлафаксин; вспомогательные антипсихотики, например арипипразол, и др.), гормональной терапии (например, брексанолон – препарат на основе стероида аллопрегнанолона, модулирующего активность рецепторов γ-аминомасляной кислоты (ГАМК) типа А) и комплементарных методов (электросудорожная терапия, иглоукалывание, йога, повторяющаяся транскраниальная магнитная стимуляция и фототерапия) [3].

Как и другие аффективные расстройства, ПНД представляет собой сложное нейробиологическое состояние с многомерным фенотипом, включающим психологические и социальные факторы, выходящие за рамки биологических аспектов. Нейропатофизиологическая модель ПНД включает сложное взаимодействие периферических и центральных звеньев. Гормональные колебания в перинатальный период могут стать первичным триггером, который впоследствии приведет к нарушению гипоталамо-гипофизарно-надпочечниковой оси, воспалительной активации иммунной системы и дисбиозу кишечной микробиоты. Эти периферические сигналы сходятся в ключевых областях мозга, таких как префронтальная кора и лимбическая система, вызывая структурную перестройку, нарушения функционального единства и метаболические дисбалансы, которые в совокупности способствуют манифестации ПНД [4].

Значимые факторы риска ПНД – психические заболевания в анамнезе, включая предменструальное дисфорическое расстройство, большие депрессивные эпизоды, перенесенные до беременности (повышение риска на 25–40% по сравнению с общепопуляционным [3]) или в III триместре (оценка по шкале Гамильтона [3]), низкая поддержка со стороны партнера [2]. Также предполагается частичная генетическая детерминированность ПНД: например, полиморфизмы в генах FADS1/FADS2, кодирующих δ-5- и δ-6-десатуразу, ферменты, ограничивающие скорость метаболизма линолевой кислоты в арахидоновую кислоту и α-линоленовой кислоты в эйкозапентаеновую кислоту и докозагексаеновую кислоту, связаны с более высоким риском ПНД. Выявлены опосредованные эстрогеном эпигенетические изменения маркеров-предикторов ПРД в группе женщин высокого риска: HP1BP3 и TTC9B. Также обнаружена значимая взаимосвязь между полиморфизмами генов MAOA, COMT и 5-HTT, регулирующих метаболизм нейромедиаторов (серотонина, дофамина и норадреналина), и развитием депрессивных симптомов во время беременности. В частности, у женщин – носителей комбинации вариантов с низкой активностью MAOA и COMT наблюдалось повышение баллов по Эдинбургской шкале послеродовой депрессии (ЭШПРД) в конце беременности и в послеродовом периоде [2]. Также в современных исследованиях показано, что дисбиоз кишечника патогенетически вовлечен в прогрессирование депрессивных расстройств [4, 5]. Кишечная микробиота участвует в нейрогенезе, синаптической пластичности, поддержании функции гематоэнцефалического барьера (ГЭБ) и нейровоспалении, которые интерпретируются как взаимодействие с мозгом через ось «микробиота – кишечник – мозг» [5]. Боль во время родов – также предрасполагающий и прогностический фактор ПРД [3].

Метаанализ 291 исследования, проведенный в 2018 г., показал, что совокупный риск развития ПРД составляет 17,7 (11–21)%, т.е. повышен у каждой 6–10-й матери [6]. Женщины в странах с низким уровнем дохода могут сталкиваться с сопоставимой [3, 6] или более высокой распространенностью ПНД [2, 7].

ПНД – одна из наиболее значимых проблем перинатальной психиатрии и психосоматического акушерства, поскольку, сочетаясь с акушерскими осложнениями, хроническим стрессом и социальной уязвимостью, она сопровождается повышенными рисками неблагоприятных исходов как для матери, включая социальную дезадаптацию, нарушение отношений с партнером, суицид (20% всех случаев летальных исходов в послеродовом периоде) [2], так и для ребенка, включая сокращение продолжительности грудного вскармливания, нарушение психомоторного развития, летальный исход вследствие фетоцида. Следует отметить, что самоубийство – одна из предотвратимых причин материнской смертности [6, 8].

Точность и диапазон применения традиционных инструментов скрининга ПНД ограничены. Например, наиболее широко используется ЭШПРД с валидированным пороговым значением в 12 баллов, однако при чувствительности 96% специфичность составляет лишь 49% [9]. Также для уточняющей оценки риска самоубийства применяется Колумбийская шкала оценки тяжести суицидальных мыслей [10], однако диагностическая точность также требует мер по оптимизации (чувствительность – 69%, специфичность – 65–67%). В условиях, когда даже валидированные психометрические шкалы, по сути, субъективны, а универсального биохимического маркера ПНД не обнаружено, особое значение приобретают омиксные технологии, позволяющие на основе анализа метаболома, липидома, протеома и генетических предикторов в образцах крови формировать комплексные панели биомаркеров, способные повысить точность скрининга, диагностики и прогнозирования исходов ПНД [11–13].

Метаболомика – эффективный метод системной биологии, направленный на выявление изменений метаболитов, связанных с заболеваниями. Метаболом человека включает конечные продукты всех генетически контролируемых биохимических путей, на которые, однако, влияют изменения окружающей среды (внешние и внутренние). Профилирование метаболитов позволяет идентифицировать большое количество молекул, дифференциальная представленность которых при исследуемом заболевании отражает связанные с этим заболеванием изменения в определенных биохимических путях [12, 14]. В последние годы метаболомика как высокопроизводительный биомолекулярный анализ стала полезным инструментом в психиатрии, который дает всестороннее представление о метаболических процессах. Метаанализ 2016 г., включающий 17 статей с участием 31 880 человек, показал взаимосвязь депрессии и метаболического синдрома [15], а метаанализ 2020 г., включающий 15 000 участников, выявил дискриминационный профиль циркулирующих липидов у пациентов с депрессией [16].

Метаболомные профили крови при ПНД

Метаболомные исследования сыворотки и плазмы крови, выполненные с использованием масс-спектрометрических (МС) подходов, демонстрируют, что при ПРД пути аминокислотного, энергетического, пуринового и липидного обмена претерпевают изменения, причем ключевыми детектируемыми субстратами становятся именно циркулирующие метаболиты, доступные для стандартизованного лабораторного анализа [11, 13, 17]. Появляется все больше свидетельств роли различных метаболических биомаркеров в многомерном виде, связанных с ПРД: выраженные физиологические изменения, происходящие во время беременности, включая повышение основного обмена веществ, изменения соотношения жировой ткани по отношению к другим, инсулинорезистентность, изменения гормонального профиля и нейротрансмиттеров, а также множества других процессов, наряду с индивидуальными фенотипическими проявлениями последствий таких изменений, могут способствовать повышению риска ПРД [13].

K. Ling и соавт. проведено аналитическое исследование изменения метаболома крови при ПРД на основании статистических данных базы полногеномных исследований¹ с использованием двунаправленной модели менделевской рандомизации (МР) [14] для изучения причинно-следственной связи между 1091 метаболическим биомаркером крови, 309 соотношениями метаболитов и ПРД. Парадигма МР использует генетические варианты, которые применяются в качестве суррогатных маркеров потенциальных факторов риска. Выборка из 67 205 женщин с полными данными о послеродовом наблюдении, включая 7604 случая и 59 601 контрольную группу, позволила проанализировать 16 376 275 однонуклеотидных полиморфизмов. Авторы использовали 2 набора данных полногеномных ассоциативных исследований: один с данными о полиморфизмах одиночных нуклеотидов у матерей с ПРД, а другой – с данными о метаболитах крови, оба из которых ориентированы на людей европейского происхождения. Генетические варианты выбраны в качестве инструментальных переменных из обоих наборов данных с использованием строгих критериев для повышения надежности анализа МР. Комбинация этих наборов данных позволила провести тщательное изучение генетического влияния на метаболические профили при ПРД. Результаты согласованы при использовании нескольких методов МР, что указывает на значительную корреляцию. Анализ методом МР выявил 7 метаболитов, которые могут быть ассоциированы с ПРД: 1 метаболит оказался протективным, а 6 связаны с повышенным риском развития этого состояния. В частности, обнаружено, что соотношение серина к α-кетобутирату обратно коррелирует с риском ПРД, а генетическая предрасположенность к более высоким уровням 2-о-метиласкорбиновой кислоты, N-формилметионина, 2-гидроксифенилацетата и инозина, а также соотношения инозина к этилендиаминтетрауксусной кислоте (ЭДТА) и карнитина к ацетилкарнитину (C2), напротив, связаны с повышенным риском. Инозин является метаболитом пуринового метаболического пути, участвующего в различных психических расстройствах [18]. Однако пуриновый путь, который часто изменяется при таких метаболических состояниях, как гиперурикемия, и может подвергаться влиянию состояний, связанных с беременностью, таких как преэклампсия, – механизм, посредством которого акушерские осложнения могут влиять на риск ПНД через метаболические нарушения [14, 19].

Несмотря на то что в аналитическом исследовании K. Ling и соавт. не получено прямых доказательств связи таких метаболитов, как 2-о-метиласкорбиновая кислота, N-формилметионин, 2-гидроксифенилацетат, соотношение инозина к ЭДТА или соотношение карнитина к C2 с ПРД, это не исключает их участия, но подчеркивает необходимость дополнительных исследований потенциальных связей между этими метаболитами и ПРД. Отсутствие прямых ассоциаций в литературе предполагает, что роль этих метаболитов при ПРД окончательно не установлена, но дополнительные исследования могли бы значительно способствовать пониманию ПРД [14].

Нарушения β-окисления жирных кислот и митохондриальной функции при ПРД находят отражение в профиле ацилкарнитинов крови, где, по данным двунаправленных МР-исследований, отдельные фракции, включая C2 и ацилкарнитины средней цепи, демонстрируют связи с риском ПРД, что подчеркивает их потенциальную роль в патогенезе и возможную пригодность в качестве предикторов [14].

В рамках проекта BASIC («Биология, Аффект, Стресс, Воображение и Познание») к участию приглашены женщины в возрасте ≥18 лет, которым назначено плановое ультразвуковое исследование [13]. Участники проходили онлайн-опросы, в т.ч. ЭШПРД, приблизительно на 17-й и 32-й неделях беременности. Женщины, участвовавшие в проекте BASIC, набравшие ≥12 баллов или 1–8 баллов по ЭШПРД, заполненной на 6-й неделе после родов, приглашены на 10-й неделе для дальнейшего обследования (повторное заполнение ЭШПРД), мини-международного нейропсихиатрического интервью (MINI), а также получения образца крови. В качестве случаев определены женщины с баллами по ЭШПРД 12–30 (n=12) на 6-й неделе после родов, а в качестве контрольной группы – женщины с баллами по ЭШПРД 1–8 (n=12) на всех этапах беременности и послеродового периода и женщины, у которых, согласно интервью MINI, не отмечено депрессивных эпизодов в анамнезе. В исследование E. Bränn и соавт. включены 24 женщины, отобранные на основе строгих критериев включения: возраст 26–39 лет, индекс массы тела от 20,0 до 29,9 кг/м², некурящие и количество родов у которых не превышало 4, с уровнем глюкозы <6,8 ммоль/л во время беременности, не принимавшие каких-либо лекарств на момент участия, кроме антидепрессантов или Левотироксина, кормившие грудью и при условии отсутствия осложнений (диабет, многоплодная беременность), с кровопотерей во время родов <1000 мл, при отсутствии инфекционно-воспалительных процессов, следствием которых могло послужить неполное заживление родовых травм к 10-й неделе после родов. Эти критерии строго сформулированы и использованы с целью изучения четко отобранной когорты на основе медицинских записей с целью исключения влияния на результат значимых конфаундеров. Помимо этого, при организации исследования методологически соблюдены требования по выдержанному интервалу ночного голодания и по времени запланированных визитов для сдачи венозной крови (утро, в среднем 8:54). Также, поскольку ранее сообщалось о сезонных колебаниях метаболитов у беременных, в исследование включены только женщины, сдавшие кровь в летний сезон (апрель – сентябрь) [20].

Метаболомный анализ выявил статистически значимые различия в профилях плазмы крови пациентов с ПРД и женщин, составивших группу контроля: характерно высокое содержание метаболитов, в основном аминокислот треонина, серина, орнитина/аргинина, валина, лейцина, изолейцина, лизина и аминомалоновой кислоты, а также низкое содержание сахаров и сахарных кислот, других метаболитов, включая треонат, сорбитол, глутамат, мочевую кислоту, глиоксилат, глюконат, глицерат и эритронат. Более низкое содержание сахаров в сочетании с более высоким содержанием разветвленных аминокислот обычно считается благоприятным метаболическим профилем. Сочетание более высокого соотношения «орнитин + аргинин» к мочевине в этом кластере образцов ПРД предполагает аномальный цикл мочевины по сравнению с контрольной группой [21]. Во время беременности скорость клубочковой фильтрации увеличивается, что приводит к снижению уровня мочевины и мочевой кислоты [22]. Авторы предполагают, что скорость фильтрации не была восстановлена до уровня, характерного для небеременных женщин, возможно, из-за воздействия окислительного стресса на функцию почек даже после родов. Хотя газовая хроматография с МС не позволяет различить аргинин и орнитин, эти результаты в сочетании с измерением мочевины могут указывать на более низкую активность аргиназы (т.е. более высокое содержание аргинина и более низкое содержание орнитина) в образцах пациентов с ПРД по сравнению с образцами женщин контрольной группы, поскольку как мочевина, так и орнитин – продукты реакции цикла мочевины, катализируемой аргиназой. Такой профиль ассоциируется с инсулинорезистентностью и сахарным диабетом 2-го типа [23], так как активность аргиназы регулируется инсулином. Снижение уровня мочевины связано с повышением артериального давления, а нарушение регуляции артериального давления, в свою очередь, связано с депрессией. Следует отметить, что ни у одной из участниц не отмечено в анамнезе гипертонии до или во время беременности. Кроме того, аминомалоновая кислота идентифицирована как метаболит с наибольшей положительной разницей в образцах пациентов по сравнению с образцами группы контроля. Считается, что ее синтез связан с окислительным повреждением и ранее использовался в потенциальной панели биомаркеров депрессии и тревожности вне перинатального периода [24]. Вторая группа образцов ПРД, включенная во второй анализ чувствительности, демонстрирует типичный неблагоприятный метаболический профиль с более высокими уровнями метаболитов, состоящих в основном из жирных и сахарных кислот. Такой профиль наблюдается у лиц с метаболическим синдромом [25], который связан с депрессией [15]. Примечательно, что содержание метаболитов мочевой кислоты, мочевины, эритроната и глиоксилата оказалось ниже в одном кластере ПРД и выше в другом по сравнению с контрольной группой, что еще раз указывает на необходимость дальнейшего исследования различных подтипов ПРД.

Пять метаболитов – глицерол, треонин, 2-гидроксибутановая кислота, эритронат и фенилаланин – идентифицированы как имеющие значимые положительные результаты как в кластерах ПРД, так и при общем сравнении профилей ПРД и контрольной группы [13]. Эти метаболиты связаны с состояниями окислительного стресса при ПРД [26]. Например, в исследованиях на животных показано, что стресс вызывает глицерол – спирт, поступающий в кровоток при энергетическом обмене жиров. Второй метаболит, треонин, – незаменимая аминокислота, задействованная в процессах нервной системы, – проникает через ГЭБ и превращается в глицин. В моделях депрессии у крыс показано, что метаболизм глицина – один из путей, измененных при таком состоянии [27], и накопление треонина влияет на баланс нейротрансмиттеров. Изменения уровня треонина и промежуточного продукта его катаболизма (2-гидроксибутановой кислоты) указывают на нарушения метаболизма серина/треонина, связанные с окислительным стрессом: у женщин с ПНД наблюдался повышенный уровень 2-гидроксибутановой кислоты [20]. Повышенный уровень эритритола у пациентов с депрессией может быть реакцией на стресс, но, в свою очередь, он сам – причина оксидативного стресса. Также показано накопление фенилаланина, который усиливает окислительный стресс и сопровождается нейропсихологической дисфункцией и депрессивным настроением [13]. Аналогичные данные о прогностической роли фенилаланина получены в исследовании H. Li и соавт.: фенилаланин связан с повышением риска ПНД, в частности в период гестации [отношение рисков (ОР) 5,121, 95% доверительный интервал (ДИ) 1,725–15,204; p=0,003] [28]. Фенилаланин может конкурентно ингибировать транспорт предшественников дофамина и серотонина, а именно тирозина и триптофана соответственно, через ГЭБ, что считается одним из механизмов патогенеза ПНД. В данном исследовании для α-аминомасляной кислоты (ААМК) [ОР 0,430, 95% ДИ 0,214–0,864; p=0,018] и глутамина (ОР 0,420, 95% ДИ 0,191–0,923; p=0,031) показано протективное действие во время беременности. ААМК структурно похожа на цистеин, оказывает антиоксидантное действие, участвуя в метаболизме глутатиона, что считается ключевым механизмом ее антидепрессивного эффекта. Глутамин – предшественник нейромедиатора глутамата и ингибирующего нейромедиатора ГАМК, дефицит которой характерен при ПРД. Также в рамках исследования авторами показано, что повышение орнитина сопряжено со снижением риска депрессии в раннем послеродовом периоде (ОР 2,415, 95% ДИ 1,057–5,519; p=0,036), а общего белка – в позднем послеродовом периоде (ОР 0,004, 95% ДИ 0,000–0,634; p=0,032). Однако обратный анализ методом МР не выявил значимой причинно-следственной взаимосвязи ПНД и 5 идентифицированных метаболитов крови.

Метаболомные исследования показали, что у женщин с ПРД в сыворотке крови повышены уровни глутатион-дисульфида, аденилсукцината и аденозинтрифосфата (АТФ), что трактуется как маркер оксидативного стресса, активации нуклеотидного синтеза и перераспределения энергетических потоков, причем некоторые маркеры сохраняют значимость после учета демографических и части клинических факторов [11, 17]. Однако, несмотря на то что для глутатион-дисульфида выявлена сильная корреляция с баллом ЭШПРД (r=0,7449; p<0,001) и после корректировки на демографические факторы ассоциации сохранялись для АТФ (p=0,004), глутатион-дисульфида (p=0,006) и аденилсукцината (p=0,049), после учета дислипидемии и заболеваний щитовидной железы статистическая значимость для глутатион-дисульфида стала пограничной (p=0,051), а для аденилсукцината незначимой (p=0,501). Следовательно, эти метаболиты – биологически обоснованные субстраты патогенеза ПНД, но не кандидаты в маркеры до получения валидированных результатов дополнительных исследований.

Потенциальная причина ограничений проведенных омиксных исследований – поиск корреляций между психометрическим анализом, проведенным в период гестации, и метаболитами, оценка которых выполняется в послеродовом периоде, когда баллы шкал могут прогрессивно изменяться, что требует мониторинга и статистического анализа таких событий в синхронизированном режиме. Например, в продольном когортном исследовании PROGRESS, включившем 625 беременных женщин на сроке менее 20 нед гестации [29], показано отсутствие влияния пренатального психосоциального стресса (воспринимаемый стресс и негативные жизненные события) на изменения метаболома после родов. Для оценки использованы валидированные психометрические тесты (например, CRISYS, ЭШПРД и шкала воспринимаемого стресса), которые пациентки проходили во II или III триместре беременности. Через 1 мес после родов все участницы сдавали кровь для метаболомного анализа сыворотки с использованием хроматографии высокого разрешения с МС. K. Svensson и соавт. не обнаружили значимых взаимосвязей между показателями пренатального психосоциального стресса и метаболомом женщин через 1 мес после родов: 25 исходно обнаруженных номинально значимых ассоциаций не сохранили статистическую значимость при последующих методах анализа, за исключением метаболита стероидного гормона глюкуронида эпиандростерона и липидоподобной молекулы литохолилтаурина, что требует дальнейших исследований.

С учетом доступности высокопроизводительных платформ, но в условиях отсутствия в настоящее время стандартизованных пороговых значений для большинства метаболомных маркеров крови целесообразно рассматривать их использование в рамках многоступенчатого алгоритма, в котором клинико-психометрический скрининг служит первым уровнем, а определение таргетных панелей крови – вторым уровнем уточняющей стратификации риска. В подобной модели женщины с высоким баллом по ЭШПРД или другой валидированной психометрической шкале во II или III триместре, а также раннем послеродовом периоде направляются на расширенное лабораторное обследование, включающее определение метаболитов (например, гомоцистеина, пуриновых маркеров и ацилкарнитинов), после чего результаты интегрируются в многопараметрическую модель, позволяющую, с использованием методов машинного обучения, выделить подгруппы с различной вероятностью манифестации ПРД и неблагоприятных исходов для своевременного клинического вмешательства в течение заболевания [13].

Данные о диагностической точности и прогностической эффективности метаболомных панелей для решения вопроса о целесообразности их потенциальной интеграции в рутинные исследования с целью потенциальной оптимизации диагностики ПНД приведены в табл. 1.

 

Таблица 1. Данные исследований эффективности применения метаболомных панелей для диагностики и прогнозирования ПНД Table 1. Research data on the effectiveness of using metabolomic panels for diagnosing and predicting perinatal depression.
Метаболит/панель	Показатели модели	Источник
Глутатион-дисульфид + аденилсукцинат + АТФ (ПРД)	Корреляция глутатион-дисульфида с ЭШПРД (r=0,7449; p<0,001). После клинической корректировки: АТФ p<0,001; глутатион-дисульфид p=0,051; аденилсукцинат p=0,501	[11]
Серин/α-кетобутират, инозин, N-формилметионин, 2-гидроксифенилацетат, 2-о-метиласкорбиновая кислота, отношения инозин/ЭДТА и карнитин/C2 (прогноз ПРД)	Диагностические показатели не оценивались. МР-ассоциации: OР 0,78–1,26	[14]
4-гидроксигиппуровая кислота + гомоцистеин + тирозин и другие отобранные мочевые метаболиты (ПРД)	Объединенная модель: чувствительность 93,8%, специфичность 98,0%, AUC 0,995 (95% ДИ 0,981–1,0)	[27]
Бетаин + фосфатидилхолин (16:0/16:0) + янтарная кислота (антенатальная депрессия)	85/95%; AUC 0,960 (95% ДИ 0,911–1,000)	[30]
Холестеринсульфат и фосфатидилхолин [18:2 (2E, 4E)/0:0] (антенатальная депрессия и последующее кесарево сечение)	AUC 0,823 (95% ДИ 0,716–0,930) и AUC 0,778 (95% ДИ 0,662–0,895)	[31]
Цитокины + кинуренин, хинолиновая кислота и соотношение кинуренин/триптофан (прогноз ПНД)	Модель из 15 биомаркеров, AUC>0,83	[32]

 

Заключение

ПНД охватывает эпизоды депрессивного расстройства во время наиболее уязвимых периодов – беременности и в течение года после родов [2]. В последнее десятилетие научный интерес закономерно сместился в сторону объективизации диагностического процесса посредством интеграции омиксных технологий как высокопроизводительных методов, позволяющих одномоментно охарактеризовать изменения молекулярного профиля крови и других субстратов. Совершенствование инструментов своевременного скрининга психиатрических расстройств и надлежащие стратегии ведения пациентов группы повышенного риска – меры, которые могут не только улучшить качество жизни, но и спасти жизнь.

Метаболомные исследования позволяют оценить сложное взаимодействие между генетическими факторами, влиянием окружающей среды и патологическими процессами в биологических системах. Помимо многочисленных гормональных изменений, обнаружено, что у женщин с ПНД в патогенез заболевания вовлечено множество различных метаболических путей, включая изменения энергетического обмена, метаболизма триптофана и аминокислот, метаболизма стероидов, пуринового цикла, а также метаболизма нейротрансмиттеров. В настоящее время проведено множество исследований, посвященных изменениям метаболитов при ПНД. Эти новые результаты вносят значительный вклад в лучшее понимание вовлеченности различных метаболических путей в патофизиологию заболевания. Тем не менее зависимость этой области от наблюдательных исследований часто создает трудности из-за конфаундеров, и данные литературы об изменениях при ПНД противоречивы. Это может быть связано со сложностью и гетерогенностью ПНД, а также с особенностями организации исследований. Ограничения исследований открывают перспективы всесторонней интерпретации сложных сетевых взаимосвязей между метаболитами и лежащими в их основе биологическими механизмами. Таким образом, определение специфических метаболитов для ПНД высокоинформативно для понимания ее патофизиологии и создает возможности для будущих оригинальных исследований в области оптимизации скрининга и своевременных целенаправленных стратегий лечения.

Раскрытие конфликта интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Disclosure of interest. The authors declare that they have no competing interests.

Вклад авторов. Авторы декларируют соответствие своего авторства международным критериям ICMJE. М.В. Юрова – концептуализация, написание – первоначальный вариант; Н.Л. Стародубцева, С.В. Павлович – концептуализация, методология, написание – рецензирование и редактирование; В.Е. Франкевич – управление проектом, написание – рецензирование и редактирование.

Authors’ contribution. The authors declare the compliance of their authorship according to the international ICMJE criteria. M.V. Iurova – conceptualization, writing – original draft preparation; N.L. Starodubtseva, S.V. Pavlovich – conceptualization, methodology, writing – review & editing; V.E. Frankevich – project administration, writing – review & editing.

Источник финансирования. Исследование выполнено при поддержке государственного задания «Разработка объективных биомаркеров для диагностики послеродовой депрессии (ПРД) с применением масс-спектрометрии и искусственного интеллекта» (регистрационный номер 126020516657-5).

Funding source. The study was supported by a state assignment “Development of objective biomarkers for the diagnosis of postpartum depression (PPD) using mass spectrometry and artificial intelligence” (registration number 126020516657-5).

Раскрытие информации об использовании ИИ. При написании статьи ИИ не использовался.

Disclosing the use of AI. No AI was used when writing the article.

 

¹ https://gwas.mrcieu.ac.uk/

About the authors

Mariia V. Iurova

Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology; Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Author for correspondence.
Email: m_yurova@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0002-0179-7635

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow; Moscow

Natalia L. Starodubtseva

Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology

Email: m_yurova@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0001-6650-5915

Cand. Sci. (Biol.), Assoc. Prof.

Russian Federation, Moscow

Stanislav V. Pavlovich

Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology; Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: m_yurova@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0002-1313-7079

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow; Moscow

Vladimir E. Frankevich

Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology

Email: m_yurova@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0002-9780-4579

D. Sci. (Phys.-Math.)

Russian Federation, Moscow

References

Supplementary files