El parto prematuro, definido como aquel que ocurre antes de la semana 37 de gestación, es una de las principales causas de morbilidad y mortalidad neonatal en todo el mundo. Identificar de forma temprana qué embarazos tienen más riesgo de terminar antes de tiempo permitiría aplicar intervenciones preventivas y mejorar los resultados para madres y recién nacidos. Ahora, un nuevo estudio publicado en PLOS Medicine propone una solución innovadora: usar el ADN libre circulante (cfDNA) en sangre materna para predecir partos prematuros desde el segundo trimestre.
El análisis se basa en una tecnología ya usada en pruebas prenatales no invasivas, lo que significa que podría integrarse en los protocolos clínicos sin procedimientos adicionales ni costos extra.
Una prueba basada en el perfil del ADN circulante
El cfDNA son fragmentos de ADN que circulan libremente en el plasma sanguíneo y provienen de la madre, la placenta y el feto. Su utilidad como marcador para aneuploidías está bien establecida, pero este estudio explora una función diferente: el análisis del patrón de cobertura en regiones promotoras del ADN, donde se regula la expresión de genes clave durante el embarazo.
El estudio incluyó a 2.590 mujeres embarazadas de tres hospitales en China, con partos registrados entre 2020 y 2023. Entre ellas, 518 tuvieron partos prematuros y 2.072 llegaron a término.
Se excluyeron casos con embarazos múltiples, anormalidades congénitas o fecundación asistida. Todas las muestras se tomaron entre las semanas 12 y 28 de gestación.
Tras la secuenciación completa del genoma del cfDNA, los investigadores analizaron regiones promotoras de más de 27.000 genes para detectar diferencias entre embarazos a término y prematuros.
Un modelo predictivo con alta precisión
De este análisis emergió un modelo llamado PTerm, construido con aprendizaje automático (support vector machine), que pudo distinguir con alta precisión entre los embarazos que terminarían en parto prematuro y los que no.
El modelo alcanzó una AUC de 0,878 en validación interna y 0,849 en validación externa, lo que indica un rendimiento muy robusto.
El clasificador fue eficaz incluso en subtipos complejos de parto prematuro, como aquellos con ruptura prematura de membranas o partos espontáneos sin causa aparente. Además, los resultados fueron consistentes en diferentes hospitales y cohortes independientes.
Lo más destacable es que la prueba puede realizarse con el mismo procedimiento y datos de secuenciación que ya se utilizan para pruebas prenatales no invasivas (NIPT), por lo que no implica ninguna carga adicional para las pacientes ni para los sistemas de salud.
Genes implicados: un reflejo de los procesos biológicos en el embarazo
El estudio identificó 277 genes cuyas regiones promotoras mostraban diferencias significativas en la cobertura del cfDNA entre partos prematuros y a término. Entre ellos, se encuentran genes implicados en inflamación, apoptosis, regulación hormonal y función placentaria.
Algunos de los genes con mayor peso en el modelo fueron ERBB2, NFKBIA, RAF1 y GSN, todos ellos previamente asociados a complicaciones del embarazo, desarrollo fetal o respuestas inflamatorias.
La cobertura reducida en los sitios de inicio de transcripción de genes muy expresados coincidió con los patrones observados en tejidos como la placenta y la sangre materna.
Estos hallazgos sugieren que el perfil de nucleosomas en el cfDNA es un reflejo indirecto, pero informativo de la actividad genética en los tejidos clave del embarazo, lo que lo convierte en una fuente de información diagnóstica sin necesidad de acceso directo a los órganos fetales o placentarios.
Aplicaciones clínicas y futuro del modelo PTerm
Los autores concluyen que este tipo de análisis tiene un alto potencial para incorporarse a la práctica clínica. Si se implementa a gran escala, podría mejorar la identificación precoz de embarazos con riesgo de parto prematuro, permitiendo aplicar medidas como la administración de progesterona, el cerclaje cervical o el seguimiento especializado.
Además, los investigadores sugieren que la combinación del modelo con datos longitudinales a lo largo del embarazo podría mejorar aún más su precisión, llegando incluso a predecir la fecha estimada de parto con mayor exactitud.
El siguiente paso será validar la herramienta en cohortes más amplias y diversas, incluyendo poblaciones fuera de Asia, y explorar su utilidad en embarazos múltiples o con factores de riesgo preexistentes.
Una oportunidad para reducir los nacimientos prematuros en todo el mundo
Cada año, se estima que 1 de cada 10 nacimientos en el mundo es prematuro, lo que conlleva riesgos importantes como complicaciones respiratorias, neurológicas y del desarrollo.
Identificar el riesgo con semanas o meses de anticipación es clave para implementar estrategias preventivas.
El modelo PTerm representa un paso importante hacia una medicina prenatal más precisa, personalizada y proactiva, aprovechando tecnologías ya disponibles y aplicándolas a nuevos retos clínicos.
Con una sola muestra de sangre tomada en una visita de rutina, las futuras madres podrían obtener información clave sobre el riesgo de parto prematuro, mejorando su cuidado y el de sus hijos por nacer.
Referencias
- Guo Z, Wang K, Huang X, et al. Genome-wide nucleosome footprints of plasma cfDNA predict preterm birth: a case-control study. PLoS Med. (2025). doi:10.1371/journal.pmed.1004571
