banner
Дом / Новости / Новые подходы к разработке биомаркеров применения гормональных контрацептивов
Новости

Новые подходы к разработке биомаркеров применения гормональных контрацептивов

Jul 22, 2023Jul 22, 2023

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 245 (2023) Цитировать эту статью

813 Доступов

1 Цитаты

2 Альтметрика

Подробности о метриках

Чтобы выявить биомаркеры использования гормональных контрацептивов (ГК) в моче и слюне, мы провели пилотное исследование с участием 30 женщин, начавших прием левоноргестрела (ЛНГ), содержащих комбинированные оральные контрацептивы (КОК) или депо-медроксипрогестерона ацетат (ДМПА) (15 в группе). Основываясь на установленной фармакокинетике КОК, мы собрали образцы сыворотки и мочи перед приемом КОК, в течение первого и третьего дней применения или перед инъекцией ДМПА и на 21-й и 60-й дни после инъекции. Мы использовали жидкостную хроматографию-тандемную масс-спектрометрию (ЖХ-МС/МС) для измерения ЛНГ и МПА в сыворотке/моче. СПГ не обнаруживался на исходном уровне (специфичность 100%); после приема внутрь в большинстве образцов мочи обнаруживались уровни ЛНГ (чувствительность: 80% через 6 часов после приема первой дозы, 93% через 6 часов после приема третьей дозы). Мы использовали набор для иммуноанализа DetectX LNG и показали 100% чувствительность измерения LNG в моче. Уровни МПА в моче не определялись у 14 из 15 женщин на исходном уровне (специфичность 91%); после инъекции во всех образцах мочи обнаруживались уровни МПА (чувствительность: 100% на 21-й и 60-й дни). Результаты показывают, что анализ мочи можно использовать для выявления биомаркеров использования СПГ и МФК. Основываясь на данных других стероидных гормональных исследований, показывающих изменения, влияющие на профиль транскриптома слюны через 24 часа, мы использовали те же временные точки (COC, DMPA) для сбора слюны. Мы провели анализ транскриптома и обнаружили несколько дифференциально экспрессируемых генов в слюне пользователей DMPA на 21 и 60 дни по сравнению с исходным уровнем; среди пользователей КОК нет. Мы планируем дальнейшие исследования дифференциальной экспрессии генов в слюне в качестве биомаркера HC использования DMPA, а также будем изучать более длительные периоды использования КОК и время сбора слюны, а также применение секвенирования микроРНК для поддержки использования слюны в качестве биомаркера КОК.

Точные данные об использовании противозачаточных средств имеют значение для установления целей общественного здравоохранения, оказания клинической помощи и проведения клинических исследований. В сфере общественного здравоохранения статистика по показателям распространенности противозачаточных средств (ПРК) влияет на планирование достижения реалистичных национальных и международных целей в области услуг по сексуальному и репродуктивному здоровью1,2,3. Точность данных СЛР особенно важна в регионах, где уровень беременности остается высоким, несмотря на сообщения о высоких показателях использования противозачаточных средств. В результате предоставление акушерской и неонатальной клинической помощи может не соответствовать местным, региональным или страновым потребностям4,5,6. Доступ к информации об использовании противозачаточных средств также может способствовать совместному принятию решений между врачами и клиентами относительно выбора метода контрацепции, наиболее подходящего для достижения индивидуальных целей планирования семьи7. Что касается клинических испытаний, данные, полученные от добровольцев об использовании ими метода, составляют основу для анализа и отчетности о результатах безопасности, эффективности и приемлемости, а также имеют основополагающее значение для проверок со стороны регулирующих органов и принятия решений об одобрении новых методов8.

Учитывая общую важность информации об использовании противозачаточных средств, многие исследователи размышляли о текущих проблемах, связанных с получением точных данных, основанных на самоотчетах7,8,9,10,11,12,13. Недавно несколько исследователей описали более обнадеживающие результаты в получении точных данных, но рекомендуют использовать объективные меры для подтверждения самооценки использования противозачаточных средств14,15. Измерение уровней концентрации синтетических прогестинов (активного компонента гормональных контрацептивов) в сыворотке крови считается «золотым стандартом»16 для оценки использования гормональных контрацептивов (ГК). Однако такое тестирование требует инвазивной венопункции, опирается на лаборатории, обладающие специальными возможностями для оценки экзогенных гормональных концентраций, и непрактично для использования в опросах домохозяйств или клинических исследованиях на поздних стадиях с тысячами участников. Разрабатываются исследовательские подходы к измерению уровня гормонов в моче, хотя они, как правило, основаны на отборе проб эндогенного прогестерона и эстрогена (например, эстрадиола) в контексте клинического лечения17. Как было хорошо описано, как эндогенные, так и синтетические стероидные гормоны в основном метаболизируются в печени и частично выводятся с мочой в виде конъюгированных метаболитов и интактных гормонов. Мы ожидали, что сможем использовать хорошо описанные и высокочувствительные методы для измерения этих гормонов или их метаболитов в образцах мочи в качестве маркеров использования гормонов17,18,19,20. В частности, мы предположили, что можем использовать проверенные методы жидкостной хроматографии-масс-спектрометрии (ЖХ-МС/МС) для измерения уровней СПГ и МФК как в образцах крови, так и в моче, а также высокочувствительный набор для иммуноферментного анализа СПГ (DetectX; Arbor Assays, Мичиган, США) для измерения иммунореактивного ЛНГ в моче. Таким образом, мы стремились определить, можно ли использовать мочу, сбор которой проще и дешевле, чем сыворотку, в качестве объективного биомаркера широко используемых контрацептивов, в состав которых входят прогестины, такие как левоноргестрел (ЛНГ), который содержится во многих комбинированных пероральных контрацептивах. (КОК) или ацетат медроксипрогестерона (МПА), используемый в инъекционных препаратах, например депо-медроксипрогестерона ацетат (ДМПА).

 1 to determine DEGs for each comparison. We then generated volcano plots using the top 500 genes, selected by Log2 fold change and adjusted p-values. We performed a gene ontology analysis on the statistically significant set of genes via the software GeneSCF v.1.1-p2. We used the gene ontology annotation (GOA) human GO list to cluster the set of genes based on their biological processes and determined their statistical significance. We generated a list of genes clustered based on their gene ontologies./p>