Китайские исследователи разработали инновационную прогностическую модель для оценки риска преждевременных родов, основанную на комплексном анализе вагинальной микрофлоры и стандартных клинических показателей. В масштабном исследовании приняли участие 4558 беременных женщин, из которых 1228 вошли в финальный анализ.

Модель объединяет несколько ключевых параметров: показатели вагинальной микробиоты (особенно уровень лактобактерий), биохимические анализы, показатели крови и данные о состоянии шейки матки. Наиболее значимыми факторами риска оказались снижение количества лактобактерий во влагалище, подтекание околоплодных вод, нарушение уровня глюкозы и повышение уровня цистатина С.

Исследование показало, что снижение количества лактобактерий увеличивает риск преждевременных родов в 1,7 раза, подтекание околоплодных вод — в 3,3 раза, а повышенный уровень цистатина С — в 4,3 раза. Разработанная модель продемонстрировала высокую клиническую значимость с показателем AUC = 0,753.

Важное преимущество новой модели заключается в том, что для её применения не требуются дополнительные дорогостоящие исследования — используются только стандартные анализы, которые уже входят в программу наблюдения беременных. Это делает модель доступной для широкого клинического применения.

Особое внимание в исследовании было уделено оценке влияния различных показателей на точность прогноза. Было установлено, что сочетание данных о состоянии вагинальной микрофлоры с клиническими параметрами значительно повышает точность предсказания преждевременных родов по сравнению с использованием отдельных маркеров.

Источник. Kang L, Su Y, Li S, Zhang T, Li S, Li C, Cheng W. Regression-based model for predicting preterm birth using vaginal lactobacilli and routine clinical data. BMC Pregnancy Childbirth. 2026 May 16. doi: 10.1186/s12884-026-09111-3. Epub ahead of print. PMID: 42141389.

Новость подготовлена компанией SH PHARMA.