摘要
背景 早产是一个全球性的孕产妇和婴儿健康问题，约35％的自发性早产和50％的未足月胎膜早破是由羊膜腔内感染引起的，认为最常见的细菌进入羊膜腔的途径是由阴道上行的细菌感染。异常的阴道微生态已被证明是PTB的一个危险因素，但目前临床上缺乏有效的通过阴道微生态来预测PTB的方法。已有研究利用阴道拭子样本扩增的16SrRNA基因可变区序列进行定量和定性分析阴道微生态的信息，进行群落状态类型(communitystatetypes,CSTs)分型，但是其与早产关系的研究结果并不一致。且异常阴道微生态导致不良妊娠结局的病理生理机制需要进一步地探索。 目的 本研究的目的如下:(1)第一部分，将多种微生物的检测相结合，即采用16SrRNA基因分类分析和定量聚合酶链反应(quantitativepolymerasechainreaction,qPCR)方法，通过使用能够完成更复杂预测模型构建任务的机器学习策略，尝试多特征筛选方法评估阴道微生物特征，构建一个模型，以提高PTB预测的准确性。(2)第二部分，通过在新的前瞻性队列中进行预测模型的验证和完善。并通过蛋白质组学和代谢组学的检测手段探索早产患者阴道分泌物内的免疫炎症反应。 方法 (1)前瞻性收集妊娠早、中、晚期孕妇阴道穹窿分泌物，提取DNA后进行16SrRNA和30种菌靶向qPCR检测，对检测到的基因序列进行物种注释,得到每例样本的阴道菌群信息。根据妊娠结局将患者分为自发早产组和足月分娩组，比较两组患者孕期阴道微生态的动态变化、CST分型和特殊菌种。通过两组间对比得出差异性菌种，应用机器学习方法建立早产预测模型。 (2)前瞻性收集妊娠中期孕妇阴道穹窿分泌物，对自发早产组和足月分娩组应用与第一部分相同实验方法，将结果带入已建立的早产预测模型中验证其敏感性和特异性。并通过蛋白质组学技术对入组患者进行阴道分泌物的蛋白质检测，通过液相色谱串联质谱分析，采用数据非依赖采集模式蛋白质组学定量方法对两组间差异蛋白进行经典通路分析，探索与早产相关联程度较高的免疫炎症通路。另外通过代谢组学技术进行色谱分离和分析，分析两组间代谢组学的差异性，对找到的差异代谢物进行代谢通路富集分析，探索与早产相关联程度较高的代谢通路。 结果 (1)共纳入自发早产组26例，足月分娩组247例，未发现特定的细菌多样性趋势和动态变化、阴道的CST分型与sPTB之间存在显著相关性。两组之间的主要差异菌群为sPTB组中解脲支原体、人型支原体和脆弱拟杆菌/动弯杆菌的阳性率及菌群丰度更高。利用采样孕早、中期的样本检测结果，使用多机器学习的策略和多特征筛选方法分析阴道微生物特征，建立了一个sPTB的预测模型。 (2)将自发早产组5例和足月分娩组16例患者菌群结果带入前期建立的早产预测模型，其阳性预测率低。蛋白质组学共筛选出270种差异蛋白，IPA经典通路分析结果显示，早产组上调的差异蛋白与糖皮质激素受体信号传导、B细胞发育、巨噬细胞通路中的MSP-RON信号、eIF2信号通路和NRF2介导的氧化应激反应相关。代谢组学筛选出差异代谢物共有159种，主要显著的差异代谢物为脂质。通过KEGG通路分析可以看到早产组中上调的通路分别为甘油磷脂代谢、鞘脂类代谢、初级胆汁酸生物合成、嘌呤代谢和类固醇激素生物合成。 结论 本研究通过孕早、中期的阴道分泌物采样，使用多机器学习的策略和多特征筛选方法分析阴道微生物特征，建立了一个sPTB的预测模型，但模型经新的队列外部验证效能有待商榷。通过蛋白质组学的差异蛋白IPA经典通路分析发现早产组患者阴道分泌物内的免疫炎症相关调节通路被广泛激活。提示早产组患者阴道局部潜在的免疫炎症反应是被激活的状态。代谢组学发现一些代谢通路紊乱可能刺激炎性细胞因子或通过改变羊膜性质等机制继发PTB的发生发展，这可能是造成PTB的病理原理及其可能的分子机制。
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