INTRODUCCIÓN
La diabetes gestacional (DG) se define como la alteración en el metabolismo de los hidratos de carbono, generadora de un estado de hiperglucemia que se detecta por primera vez durante el embarazo™. Los resultados observados™ definen el parto por cesárea como la principal complicación materna, con una mediana de incidencia del 43.8%. Las siguientes en orden de frecuencia son la candidiasis vaginal (20%) y la hipertensión arterial inducida por el embarazo (10,5%). La repercusión fetal más importante es el ingreso en las unidades de cuidados especiales para recién nacidos, con una mediana de incidencia del 20,6%, seguida de otras entidades como el peso elevado para edad gestacional (17,9%), la ictericia (17,1%), la macrosomía (17%) y la hipoglucemia (13,5%). Es por lo tanto un problema de salud pública de cierta intensidad.
Por otra parte, la proteína plasmática asociada al embarazo o PAPPA es un producto de la placenta y la decidua. El trofoblasto, es quien secreta la hormona a la sangre™.
La PAPPA es una metaloproteinasa de la matriz extracelular dependiente de zinc que tiene como diana el IGFBP-4 (Insulin- like growth factor-binding protein 4). Su función, como proteasa, es la escisión. El efecto de la proteína plasmática asociada al embarazo es un aumento de IGF sobre sus receptores de la membrana trofoblástica para la regulación positiva de incorporación de aminoácidos y glucosa. Es decir, estimular el crecimiento. Es utilizada en diversos supuestos clínicos como biomarcador<4.
La P-hCG fue descubierta por Aschein y Zondek en el año 1927 en la orina de embarazadas. Se trata de una glicoproteína que es producida por el sincitiotrofoblasto y es una de las primeras hormonas en detectarse durante el embarazo. La función principal de la P-hCG es producir hormonas como la progesterona o los estrógenos, que hacen que el endometrio siga creciendo y produciendo nutrientes. Si el cuerpo lúteo se elimina antes de la 7° semana de gestación, casi siempre se produce una interrupción de la misma™. En la práctica clínica se emplea también para el diagnóstico de tumores trofoblásticos y no trofoblásticos.
Dada la importancia obstétrica y metabólica de la DG, nosotros hemos querido estudiar las correlaciones de estos biomarcadores con el peso del feto en las 20 semanas y con el de la madre en las 28 semanas para gestantes con y sin diabetes gestacional.
MATERIALES Y MÉTODOS
En la fase preliminar del análisis de la cohorte CRIVENTOS- CRIOBES que trata de desarrollar modelos predictivos de Diabetes Gestacional y de Sobrepeso y Obesidad en Gestantes sevillanas, hemos querido realizar este trabajo de correlación entre biomarcadores y peso fetal y materno. El armazón epidemiológico de nuestro diseño es un estudio de casos y controles.
Las variables cuantitativas analizadas han sido: PAPPA (mU/ml), Betahidroxicoriónica (ngrs/ml), TSH (p.UI/ml) y T4 libre (ngrs/dl) a las 12 semanas, peso fetal a las 20 semanas (según estimación ecográfica) y peso materno en kilogramos a las 28 semanas. Como variable complementaria descriptiva hemos utilizado la edad en años de la gestante. En el momento de la confección de este artículo el proyecto CRIVENTOS poseía 455 registros de otras tantas mujeres que habían aportado sólo un embarazo a esta cohorte dinámica. Se han muestreado seis centros de salud (Amante Laffón, Esperanza Macarena, Las Palmeritas, El Greco, Ronda Histórica y Montequinto) del Distrito Sanitario de Atención Primaria de Sevilla (DSAPSe). Los datos de PAPP-A, b-HCG y la estimación ecográfica del peso fetal fueron recogidos de la aplicación corporativa siPACAC<6 en donde se registra el programa de cromosomopatías del primer trimestre.
En un primer paso hemos realizado un correlograma de todas las variables estudiadas para detectar las correlaciones más importantes. En un segundo paso hemos realizado una matriz de nubes de puntos, con peso fetal a las 20 semanas y con peso materno a las 28 semanas. En la diagonal de esas nubes de puntos se podían observar las gráficas cuantil-cuantil con respecto a una normal de cada una de las correlaciones bivariantes para intentar vislumbrar el grado de distribución paramétrica de cada una de ellas. Después seleccionamos visualmente las correlaciones más interesantes y si existían cambios o no al discriminar por la variable resultado (Diabetes Gestacional). Utilizamos la regresión lineal simple por el método de los mínimos cuadrados y la técnica de suavización denominada LOESS (Locally Weighted Scatterplot Smoothing)(7,8,9). Se realizó básicamente un análisis visual de la matriz de correlaciones. El cálculo del tamaño muestral se realizó con la calculadora GRANMO del IMIM11 en el supuesto de la utilización del coeficiente de correlación. El análisis estadístico se llevó a cabo mediante el paquete R versión 3.5.3 ("Great Truth") y mediante la interfaz R Commander12 versión 2.5-2 (plug-in KMggplot2, ROC, NMBU, Optim Classifier, Pca Robust y Plot by Groups)°3). El correlograma se confeccionó mediante el paquete "Corrgram" de la biblioteca de R°4). No se aplicaron técnicas de imputación de datos perdidos°5).
RESULTADOS
En la tabla I se pueden observar los estimadores de tendencia central y de desviación de las variables estudiadas en este artículo. Se describen también los valores perdidos.
Aceptando un riesgo alfa del 5%, una potencia del 80% para un contraste bilateral de hipótesis, el tamaño de la muestra fue de 95 registros aceptando un coeficiente de regresión de 0,3 con una tasa de pérdidas del 10%.
En la Figura 1 se aprecian el correlograma general entre las variables sin discriminar por la variable resultado Diabetes Gestacional. El color rojo más intenso corresponde a una correlación positiva entre TSH y T4 libre a las doce semanas y el color azul más intenso corresponde a la correlación negativa entre peso fetal a las 20 semanas y peso materno a las 28 semanas.Tabla I. Estimadores descriptivos de biomarcadores de primer trimestre y del peso fetal a las 20 semanas y de la madre a las 28 semanas de gestación discriminados por tener o no tener Diabetes Gestacional (DG)(n=455). P-50=Percentil 50. Valores perdidos para ambos grupos.
DISCUSIÓN
Este trabajo original forma parte de la primera etapa de análisis del proyecto CRiVENTOS-CRIOBES<16). En la Tabla I quedan representados los estimadores de tendencia central y de dispersión de los datos con fines puramente descriptivos. Aunque conocíamos las técnicas de imputación de valores perdidos, no las hemos aplicado en este trabajo<15).
En el análisis visual de la Figura 3, destaca sobre todas las demás, las correlaciones inversas y las líneas de mínimos cuadrados de las variables PAPPA y TSH en las 12 semanas de gestación, y las correlaciones entre el Peso fetal a las 20 semanas con Betahidroxicoriónica y con la PAPPA. El más importante sin duda es el primero de ellos por el cambio de signo y la magnitud de la R2 de Pearson <0,10) en las gestantes con diabetes gestacional (Tabla II). Para nosotros éste es el hallazgo más valioso. Con un error estándar en el modelo de 0,11, ellculo de los intervalos de confianza al 95% arroja unos límites de -0,11 y +0,31. El límite superior cumple con los criterios marcados para el cálculo del tamaño muestral.
El cambio de signo del R2 se puede apreciar gráficamente en la Figura 4 en donde tras la aplicación de la técnica LOESS (Locally Weighted Scatterplot Smoothing)<17,18) de suavización se aprecia que una parte es negativa y otra positiva. A pesar de que los acercamientos a la curva normal en las gráficas cuantil- cuantil (Q-Q) no sean absolutamente ortodoxos en estas variables, nosotros confiamos en la fortaleza estadística del coeficiente ("El R2 de Pearson va a Misa")<19).
Una relación inversa parecida encontró Caballero Sanz y cols.<20) pero su artículo está basado en pruebas diagnósticas y no en estudios de correlación. Derbent y cols. sin embargo no encontraron relación entre PAPPA y marcadores de función tiroidea en pacientes con hiperémesis gravídica<21). Aytan y cols. tampoco encontraron correlación en una cohorte de 375 embarazadas<22).
Una posible explicación fisiopatológica para la correlación encontrada en nuestro trabajo, podría ser la acción de la TSH sobre los factores de crecimiento similares a insulina en células osteoblásticas humanas(23). La TSH promueve la proliferación y diferenciación de células osteoblásticas humanas (SaOS2) regulando al alza los IGF y sus proteínas estimulantes de unión a IGF y regulando negativamente las proteínas inhibidoras de unión a IGF(24). Se podría explicar de esta forma la elevación de TSH y de PAPPA encontrada en pacientes con diabetes gestacional. Como hemos referido al principio de este artículo, la PAPPA actúa como proteasa de IGFBP-4. El cambio de signo en la gráfica suavizada (Figura 4) se observa a partir de unos valores cercanos a 3,5 mU/ml de PAPPA. No encontramos cambios de correlación interesantes para la Betahidroxicoriónica aunque esta variable ha tenido valor predictivo para DG en otros estudios<25).
Nosotros hemos estudiado la edad de las gestantes en un plano puramente descriptivo, aunque según han demostrado Slifierz y cols<26) en cerdos, puede tener valor en futuros estudios analíticos. El correlograma (Figura 1) presenta resultados lógicos de correlación positiva entre TSH y T4 libre y de correlación negativa entre el peso estimado fetal a las 20 semanas y el peso de la madre a las 28 semanas.
En resumen, hemos encontrado un cambio en la correlación de la PAPPA con la TSH cuando se discrimina por la variable resultado tener o no tener Diabetes Gestacional (DG) (Figuras 2 y 3). El intervalo de confianza superior del coeficiente de correlación llega a alcanzar +0,3 en los casos con DG.
Contribución de autoría:
NPF ha participado en el desarrollo de este proyecto, en la recogida y análisis de datos y en la redacción de este original. Este artículo forma parte de su Trabajo Fin de Grado. CFM, IGR, YCA y JMSL han participado en el desarrollo de este proyecto, en la recogida y análisis de los datos y en la redacción de este original. MOC ha intervenido en el diseño y realización de esta investigación, ha realizado un trabajo especial en la preparación y "curetaje" de la base de datos ("data curator") y en su análisis estadístico posterior. Asimismo, ha contribuido a la redacción de este original.