Ekspozycja płodu i zmiana epidemiologiczna: rola niedokrwistości we wczesnym okresie życia w przypadku późniejszych chorób niezakaźnych (FOETALforNCD)

Cele szczegółowe to:

1. Scharakteryzuj stan zdrowia kobiet w wieku 18-40 lat przed poczęciem iw czasie ciąży, ze szczególnym uwzględnieniem częstości występowania anemii, infekcji, stanu odżywienia i chorób niezakaźnych (NCD).
2. Opisz, jak niedokrwistość w pierwszym i drugim trymestrze ciąży w porównaniu z niedokrwistością w trzecim trymestrze ciąży wpływa na wzrost płodu i skład ciała noworodków.
3. Oceń, jak niedokrwistość w I i II trymestrze ciąży w porównaniu z niedokrwistością w III trymestrze ciąży wpływa na rozgałęzienia kosmków w łożysku, a także na przepływ krwi w tętnicy macicznej i pępowinowej.
4. Scharakteryzuj, w jaki sposób anemia w 1., 2. i 3. trymestrze różnie zmienia równowagę czynnika wzrostu śródbłonka naczyniowego A (VEGF-A)/łożyskowy czynnik wzrostu (PlGF) oraz oś insulinopodobnego czynnika wzrostu.
5. Określenie, które markery programowania płodu, takie jak metylacja genów regulatorowych związanych z metabolizmem i hematopoezą, można wykryć wcześnie po ekspozycji na anemię w 1. i 2. trymestrze w porównaniu z niedokrwistością w 3. trymestrze.

Parametr wyniku dla badania przed ciążą (i.): 1) Częstość występowania i nasilenie niedokrwistości wśród nieciężarnych tanzańskich kobiet w wieku rozrodczym oraz ich stan odżywienia. 2) Częstość poczęcia wśród takich kobiet.

Parametr wyniku badania ciąży (ii.): 1) Tempo wzrostu płodu w 2. i 3. trymestrze u potomstwa matek z anemią vs Tempo wzrostu płodu u potomstwa matek bez anemii, 2) Porównanie matek z anemią i bez anemii skład ciała noworodka, rozgałęzienia kosmków łożyska, przepływ krwi pępowinowej i macicznej, poziomy VEGF-A/PlGF i oś insulinopodobnego czynnika wzrostu.

We wszystkich analizach główną zmienną narażenia będzie niedokrwistość (Hb<5mmol/L) w 1., 2. i/lub 3. trymestrze ciąży. Zakłócającymi zmiennymi narażenia będą przewlekłe schorzenia (np. HIV), wszystkie przejściowe stany wymienione powyżej (np. malaria), a także status społeczno-ekonomiczny i cechy ojcowskie. Do analiz statystycznych zostanie wykorzystane modelowanie regresji z wykorzystaniem zarówno wielokrotnych regresji liniowych, jak i logistycznych, a także modelowanie dla powtarzanych pomiarów. W przypadku zmian genetycznych i epigenetycznych wyniki w podgrupie 180 innych/noworodków, które pozostają istotne po korekcie dla wielokrotnych porównań, zostaną potwierdzone w pozostałej kohorcie. Umożliwi nam to w ramach jednego badania powtórzenie wstępnych wyników w jednej reprezentatywnej i odrębnej podgrupie w innej większej porównywalnej grupie badawczej z ogólnego jednorodnego badania. Rzeczywiście, odkrycia, które przetrwały obie poprawki dla wielu testów w początkowych podejściach do generowania hipotez, a także zostały powtórzone w pozostałej grupie badawczej za pomocą technik walidacji pojedynczego celu, z dużym prawdopodobieństwem będą miały znaczenie biologiczne. Ewentualne wyniki badań genów kandydujących zostaną poprawione w przypadku wielokrotnych testów, a istotne wyniki zostaną porównane z wcześniejszymi wynikami tych samych genów z badań nad tkanką mięśniową i tłuszczową przeprowadzonych przez Diabetes and Metabolism, Copenhagen University Hospital.