高通量测序技术在稽留流产孕妇绒毛染色体异常观察中的价值及其发病的影响因素分析

doi:10.3877/cma.j.issn.1674-0785.2021.12.017

目的

研究高通量测序技术在稽留流产孕妇绒毛染色体异常观察中的价值及其发病的影响因素。

方法

回顾性分析安徽医科大学附属宿州医院2018年7月至2020年12月收治的105例稽留流产产妇的临床资料，设为观察组；同时选取同期体检健康的105例正常妊娠产妇的临床资料，设为对照组。观察组患者均行清宫或者药流术，并收集绒毛标本，分别行传统染色体核型分析检测和高通量测序检测。统计并比较观察组2种检测结果差异；比较2组基础资料信息［年龄、居住地区、有无流产史、体质量指数（BMI）、是否吸烟、是否饮酒、是否辐射暴露、有无体育锻炼、有无叶酸补充、雌激素受体α（ERα）基因多态性］，并将2组有差异信息纳入多因素Logistic回归分析模型，明确稽留流产发病的危险因素。

结果

高通量测序检测中105例均成功完成检测，其中正常核型占38.10%（40/105）、数目异常占49.52%（52/105）、结构异常占12.38%（13/105）。传统染色体核型分析检测中7例因培养失败未能进行检测，检测失败率为6.67%，98例成功完成检测，其中正常核型占45.92%（45/98）、数目异常占50.00%（49/98）、结构异常占4.08%（4/98）。高通量测序技术结构异常检出率为12.38%，显著高于传统染色体核型分析的4.08%，差异有统计学意义（P＜0.05）。观察组≥35岁、吸烟、饮酒、辐射暴露、ERα基因PvuⅡ多态性PP及Pp基因分型占比显著多于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05）。多因素Logistic回归分析证实，年龄≥35岁、吸烟、饮酒、辐射暴露、ERα基因PvuⅡ多态性PP及Pp基因分型为稽留流产发病的危险因素（P＜0.05）。

结论

稽留流产发病受到较多因素的影响，如年龄、吸烟、饮酒、辐射暴露、ERα基因PvuⅡ多态性，同时高通量测序技术能对微小片段进行检测，可为稽留流产产妇绒毛染色体异常检测提供帮助。

关键词: 稽留流产, 高通量测序技术, 雌激素受体α, 染色体

Objective

To assess the value of high-throughput sequencing technology in the observation of chromosomal abnormalities in the villus samples of women with missed abortions and identify the risk factors for missed abortion.

Methods

The clinical data of 105 missed abortion women (observation group) admitted to Suzhou Hospital of Anhui Medical University from July 2018 to December 2020 were retrospectively analyzed. Meanwhile, 105 normal pregnant women who were healthy during physical examination during the same period were included as a control group. Patients in the observation group underwent uterine evacuation or drug abortion at our hospital, and villus samples were collected to perform traditional karyotyping and high-throughput sequencing tests. The test results were then compared statistically between the two groups. In addition, basic information [age, area of residence, history of miscarriage, body mass index (BMI), smoking, drinking, radiation exposure, physical exercise, folic acid supplementation, estrogen receptor alpha (ERα) gene polymorphism] was compared between the two groups, and variables with statistical significance were incorporated into multivariate Logistic regression analysis to identify the risk factors for missed abortion.

Results

In the high-throughput sequencing test, 105 cases successfully completed the test, of which 38.10% (40/105) had normal karyotypes, 49.52% (52/105) had abnormal numbers, and 12.38% (13/105) had abnormal structures. In the traditional karyotype analysis, 7 (6.67%) cases failed to be tested due to culture failure, and 98 cases successfully completed the test, of which 45.92% (45/98) had normal karyotypes, 50.00% (49/98) had abnormal numbers, and 4.08% (4/98) had abnormal structures. The detection rate of structural abnormalities by high-throughput sequencing technology was 12.38%, which was significantly higher than that of traditional karyotype analysis (4.08%, P＜0.05). Age (more than 35 years old), smoking, drinking, radiation exposure, ERα gene PvuⅡ polymorphism PP and Pp genotypes differed significantly between the two groups (P＜0.05). Multivariate Logistic regression analysis confirmed that age ≥35 years old, smoking, drinking, radiation exposure, and ERα gene PvuⅡ polymorphism PP and Pp genotypes were risk factors for missed abortion (P＜0.05).

Conclusion

The incidence of missed abortion is affected by many factors, such as age, smoking, drinking, radiation exposure, and ERα gene PvuⅡ polymorphism, and high-throughput sequencing technology can detect small fragments, which can provide assistance for the detection of villus chromosome abnormalities in women with missed abortion.

Key words: Missed abortion, High-throughput sequencing technology, Estrogen receptor α, Chromosome

表1 传统染色体核型检测结果分析

检测结果		例数	百分率（%）
标本未见异常		45	45.92
数目异常
三体
	16-三体	8	8.16
	22三体	7	7.14
	9-三体	6	6.12
	18-三体	4	4.08
	20-三体	2	2.04
多倍体
	三倍体	13	13.27
	四倍体	9	9.18
结构异常
染色体部分缺失		2	2.04
染色体部分重复		2	2.04

表1 传统染色体核型检测结果分析

检测结果		例数	百分率（%）
标本未见异常		45	45.92
数目异常
三体
	16-三体	8	8.16
	22三体	7	7.14
	9-三体	6	6.12
	18-三体	4	4.08
	20-三体	2	2.04
多倍体
	三倍体	13	13.27
	四倍体	9	9.18
结构异常
染色体部分缺失		2	2.04
染色体部分重复		2	2.04

表2 高通量测序检测结果分析

检测结果		例数	百分率（%）
标本未见异常		40	38.10
数目异常
三体
	16-三体	7	6.67
	22-三体	6	5.71
	9-三体	4	3.81
	18-三体	4	3.81
	20-三体	3	2.86
多倍体
	三倍体	15	14.29
	四倍体	13	12.38
结构异常
染色体部分缺失		8	7.62
染色体部分重复		5	4.76

表2 高通量测序检测结果分析

检测结果		例数	百分率（%）
标本未见异常		40	38.10
数目异常
三体
	16-三体	7	6.67
	22-三体	6	5.71
	9-三体	4	3.81
	18-三体	4	3.81
	20-三体	3	2.86
多倍体
	三倍体	15	14.29
	四倍体	13	12.38
结构异常
染色体部分缺失		8	7.62
染色体部分重复		5	4.76

表3 2种检测技术结果比较［例（%）］

检测方式	例数	正常核型	数目异常	结构异常
传统染色体核型分析	98	45（45.92）	49（50.00）	4（4.08）
高通量测序技术	105	40（38.10）	52（49.52）	13（12.38）
χ²值		1.275	0.005	4.550
P值		0.259	0.946	0.033

表3 2种检测技术结果比较［例（%）］

检测方式	例数	正常核型	数目异常	结构异常
传统染色体核型分析	98	45（45.92）	49（50.00）	4（4.08）
高通量测序技术	105	40（38.10）	52（49.52）	13（12.38）
χ²值		1.275	0.005	4.550
P值		0.259	0.946	0.033

表4 稽留流产发病的单因素分析

影响因素	观察组（105例）	对照组（105例）	t/χ²值	P值
年龄［例（%）］			4.311	0.038
≥35岁	64（60.95）	49（46.67）
＜35岁	41（39.05）	56（53.33）
居住地区［例（%）］			0.172	0.679
城镇	52（49.52）	55（52.38）
农村	53（50.48）	50（47.62）	0.108	0.914
BMI（kg/m²， $x ¯$ ±s）	21.43±1.33	21.45±1.35
流产史［例（%）］			0.177	0.674
有	60（57.14）	63（60.00）
无	45（42.86）	42（40.00）
吸烟［例（%）］			5.926	0.015
是	47（44.76）	30（28.57）
否	58（55.24）	75（71.43）
饮酒［例（%）］			10.109	0.001
是	61（58.10）	38（36.19）
否	44（41.90）	67（63.81）
辐射暴露［例（%）］			10.135	0.001
是	60（57.14）	37（35.24）
否	45（42.86）	68（64.76）
体育锻炼［例（%）］			0.514	0.473
是	88（83.81）	84（80.00）
否	17（16.19）	21（20.00）
补充叶酸［例（%）］			0.085	0.771
是	35（33.33）	37（35.24）
否	70（66.67）	68（64.76）
ERα基因PvuⅡ多态性［例（%）］			7.149	0.028
PP	15（14.29）	10（9.52）
Pp	56（53.33）	42（40.00）
pp	34（32.38）	53（5.048）

表4 稽留流产发病的单因素分析

影响因素	观察组（105例）	对照组（105例）	t/χ²值	P值
年龄［例（%）］			4.311	0.038
≥35岁	64（60.95）	49（46.67）
＜35岁	41（39.05）	56（53.33）
居住地区［例（%）］			0.172	0.679
城镇	52（49.52）	55（52.38）
农村	53（50.48）	50（47.62）	0.108	0.914
BMI（kg/m²， $x ¯$ ±s）	21.43±1.33	21.45±1.35
流产史［例（%）］			0.177	0.674
有	60（57.14）	63（60.00）
无	45（42.86）	42（40.00）
吸烟［例（%）］			5.926	0.015
是	47（44.76）	30（28.57）
否	58（55.24）	75（71.43）
饮酒［例（%）］			10.109	0.001
是	61（58.10）	38（36.19）
否	44（41.90）	67（63.81）
辐射暴露［例（%）］			10.135	0.001
是	60（57.14）	37（35.24）
否	45（42.86）	68（64.76）
体育锻炼［例（%）］			0.514	0.473
是	88（83.81）	84（80.00）
否	17（16.19）	21（20.00）
补充叶酸［例（%）］			0.085	0.771
是	35（33.33）	37（35.24）
否	70（66.67）	68（64.76）
ERα基因PvuⅡ多态性［例（%）］			7.149	0.028
PP	15（14.29）	10（9.52）
Pp	56（53.33）	42（40.00）
pp	34（32.38）	53（5.048）

表5 量化赋值表

影响因素	量化赋值
年龄	≥35岁=1，＜35岁=0
吸烟	是=1，否=0
饮酒	是=1，否=0
辐射暴露	是=1，否=0
ERα基因PvuⅡ多态性	PP或Pp=1，pp=0
发生稽留流产	是=1，否=0

表5 量化赋值表

影响因素	量化赋值
年龄	≥35岁=1，＜35岁=0
吸烟	是=1，否=0
饮酒	是=1，否=0
辐射暴露	是=1，否=0
ERα基因PvuⅡ多态性	PP或Pp=1，pp=0
发生稽留流产	是=1，否=0

表6 稽留流产发病的多因素Logistic回归分析

影响因素	β值	SE	Wald值	P值	OR值	95%CI
年龄≥35岁	0.453	0.180	6.354	0.012	1.573	1.106~2.237
吸烟	1.349	0.576	5.484	0.019	3.853	1.246~11.915
饮酒	1.062	0.312	11.604	0.001	2.893	1.570~5.331
辐射暴露	0.628	0.184	11.587	0.001	1.873	1.305~2.688
ERα基因PvuⅡ多态性	0.363	0.136	7.070	0.007	1.437	1.100~1.877

表6 稽留流产发病的多因素Logistic回归分析

影响因素	β值	SE	Wald值	P值	OR值	95%CI
年龄≥35岁	0.453	0.180	6.354	0.012	1.573	1.106~2.237
吸烟	1.349	0.576	5.484	0.019	3.853	1.246~11.915
饮酒	1.062	0.312	11.604	0.001	2.893	1.570~5.331
辐射暴露	0.628	0.184	11.587	0.001	1.873	1.305~2.688
ERα基因PvuⅡ多态性	0.363	0.136	7.070	0.007	1.437	1.100~1.877

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Value of high-throughput sequencing technology in observation of chromosomal abnormalities in the villus samples of women with missed abortion and risk factors for missed abortion

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