Diagnostic value of combined MRI features and biochemical markers in predicting the degree of placental accreta

• Victor E. Radzinsky
• Vladislav B. Zubenko
• Roman E. Orekhov
• Kuzmina Elena M.

Abstract

The increasing incidence of placenta accreta spectrum (PAS) determines the need to search for reliable predictors of clinical outcomes. Of particular interest is the combined use of magnetic resonance imaging (MRI) and biochemical markers to predict the degree of invasion and the volume of blood loss.

The aim of the study was to evaluate the diagnostic value of combining MRI features and biochemical markers in determining the severity of placental invasion and predicting the volume of intraoperative blood loss.

Material and methods. The prospective study included 43 patients with histologically confirmed diagnosis of placenta accreta. All patients underwent MRI examination with assessment of qualitative and quantitative signs of invasion, as well as determination of biochemical markers levels (AFP, hCG, PAPP-A, PlGF, sFlt-1). The degree of PAS was determined according to the FIGO classification. Intraoperative indicators and their relationship with MRI characteristics and biochemical markers were evaluated.

Results. The highest diagnostic accuracy was shown by MRI features: abnormal vascularization of the placental bed (AUC=0.934), dark T2 bands (AUC=0.918), and disruption of myometrial integrity (AUC=0.904). Strong correlations were found between blood loss volume and levels of hCG (ρ=0.762) and PAPP-A (ρ=0.708). Multivariate analysis identified two independent predictors of blood loss volume: presence of dark T2 bands (+157.1 ml) and hCG level (+0.009 ml/IU/L), explaining 58.0% of the indicator variability (p<0.001).

Conclusion. The combined use of MRI and biochemical markers effectively predicts PAS severity and intraoperative blood loss volume, which can be used to optimize preoperative preparation and surgical tactics.

Keywords: placenta accreta spectrum; magnetic resonance imaging; biochemical markers; prognostic factors, obstetric complications, blood loss

Введение

Placenta accreta spectrum (PAS, спектр врастания плаценты) представляет собой серьезное акушерское осложнение, частота которого неуклонно растет во всем мире. Основной причиной увеличения распространенности данной нозологии считается рост частоты кесарева сечения в анамнезе [1]. PAS ассоциирована с высоким риском массивного кровотечения, необходимостью гистерэктомии и значительной материнской заболеваемостью и смертностью, что определяет критическую важность точной пре­натальной диагностики [2, 3].

Магнитно-резонансная томография (МРТ) в последние годы становится все более важным инструментом в диагностике PAS. Метаанализы демонстрируют высокую диагностическую точность метода с чувствительностью 88-94% и специфичностью 79-100% [4, 5]. Систематический обзор F. D’Antonio и соавт., включивший 1010 беременностей с риском инвазивной плацентации, показал чувствительность МРТ 94,4% и специфичность 84,0% в выявлении врастания плаценты [6]. Особую ценность МРТ представляет в оценке глубины и топографии плацентарной инвазии, что критически важно для планирования хирургического вмешательства [7, 8].

Однако существуют определенные ограничения метода, связанные с интерпретацией магнитно-резонансных (МР) признаков. Исследования показывают возможность гипердиагностики, особенно при оценке Т2-взвешенных изображений [9, 10]. Ретроспективный анализ показал, что диагностическая точность МРТ при корреляции с гистопатологическими данными может быть значительно ниже ожидаемой, что указывает на существенный разрыв между клиническими ожиданиями и реальной диагностической эффективностью [11].

В связи с этим особый интерес представляет поиск дополнительных диагностических маркеров, способных повысить точность диагностики PAS. Последние исследования демонстрируют перспективность использования биохимических маркеров. Метаанализ A. Alzoubi и соавт., включивший 366 случаев PAS и 518 контрольных случаев, показал статистически значимое снижение уровня растворимой fms-подобной тирозинкиназы-1 (sFlt-1) у пациенток с PAS [стандартизованная разность средних = -7,76, 95% доверительный интервал (ДИ) от -10,42 до -5,10] [12]. Систематический анализ анеуплоидных скрининговых маркеров I и II триместров, охвативший 1886 участниц, вы­явил повышение уровней ассоциированного с беременностью протеина-А плазмы (РАРР-А) при PAS по сравнению с предлежанием плаценты (средняя разность = 0,48 MoM), а также увеличение уровней α-фетопротеина (АФП) и β-хорионического гонадотропина человека (ХГЧ) относительно контрольной группы [13].

Активно изучается роль других потенциальных биомаркеров, включая микроРНК и плацента-специфичную мРНК [14, 15]. Однако, несмотря на многообещающие результаты отдельных исследований, существующие данные о биохимических маркерах недостаточно убедительны для их самостоятельного использования в клинической практике [16, 17].

Особый научный и практический интерес представляет комбинированное использование методов визуализации и лабораторной диагностики. Интеграция различных диагностических подходов потенциально может повысить точность определения степени врастания плаценты и улучшить прогнозирование исходов беременности [18, 19]. Данное направление требует дальнейшего изучения с проведением крупных когортных исследований для определения оптимальных диагностических алгоритмов [2].

Таким образом, несмотря на существующие достижения в диагностике PAS, остается ряд нерешенных вопросов. В частности, недостаточно изучена взаимосвязь между МР-признаками и биохимическими маркерами при различных степенях врастания плаценты, а также их совместная прогностическая ценность при определении тяжести патологического процесса. Отсутствуют четкие диагностические алгоритмы, основанные на комплексной оценке данных визуализации и лабораторных показателей. Это определяет актуальность изучения диагностической значимости комбинации МР-признаков и биохимических маркеров в прогнозировании степени врастания плаценты и связанных с ней клинических исходов.

Цель исследования - оценить диагностическую значимость комбинации МР-признаков и биохимических маркеров при определении степени тяжести врастания плаценты и прогнозировании объема интраоперационной кровопотери.

Материал и методы

Проспективное исследование проводилось на базе родовспомогательных стационаров Ставропольского края первого, второго и третьего уровней. В исследование были включены 43 пациентки с гистологически подтвержденным диагнозом врастания плаценты (МКБ-10: O43.2 Приращение плаценты). Возраст пациенток составил от 24 до 42 лет [медиана возраста 33 года (Q1-Q3: 29-36)]. Исследование было одобрено локальным этическим комитетом и проводилось в соответствии с принципами Хельсинкской декларации. Все пациентки подписали информированное согласие на участие в исследовании.

Критерии включения: репродуктивный возраст; наличие врастания плаценты, подтвержденного данными ультразвукового исследования во время беременности и верифицированного гистологически после родоразрешения; наличие письменного информированного согласия на участие в исследовании.

Критерии исключения: тяжелые экстрагенитальные заболевания; онкологические заболевания; отсутствие гисто­логического подтверждения диагноза; отказ пациентки от участия в исследовании.

Всем пациенткам было выполнено МР-исследование в сроке беременности 32-34 нед на МР-томографе с напряженностью магнитного поля 1,5 Тл. Протокол МРТ включал получение Т2-взвешенных изображений в трех плоскостях. Оценивались следующие МР-признаки: нарушение целостности миометрия, аномальная васкуляризация плацентарного ложа, наличие темных Т2-полос, фокальные экзофитные массы, неоднородность плаценты, разрыв контура стенки мочевого пузыря и потеря ретроплацентарной линии. Проводились количественные измерения объема врастания плаценты и толщины миометрия в зоне инвазии.

У всех пациенток производили забор венозной крови для определения биохимических маркеров. Исследовали следующие показатели: АФП, плацентарный лактоген, ХГЧ, PAPP-A, плацентарный фактор роста (placental growth factor, PlGF), sFlt-1, тиреотропный гормон и антитела к тиреоглобулину. Все лабораторные исследования выполнялись на автоматических анализаторах с использованием стандартизированных наборов реагентов.

Степень врастания плаценты определяли согласно классификации Международной федерации гинекологии и акушерства (FIGO): PAS 1 (placenta accreta), PAS 2 (placenta increta), PAS 3a и 3b (placenta percreta). Диагноз во всех случаях был подтвержден гистологическим исследованием.

Интраоперационную кровопотерю оценивали гравиметрическим методом с учетом объема аспирированной крови. Послеоперационные осложнения регистрировали в течение всего периода госпитализации.

Статистическую обработку данных проводили с использованием программного обеспечения Statistica версии 10.0 (StatSoft Inc., США). Количественные показатели оценивались на предмет соответствия нормальному распределению с помощью критерия Шапиро-Уилка. При нормальном распределении данные представлялись в виде среднего значения и стандартного отклонения (M±SD), при отсутствии нормального распределения - в виде медианы и межквартильного размаха [Me (Q1-Q3)]. Категориальные переменные представлены абсолютными значениями и процентными долями.

Для сравнения количественных показателей между группами использовали критерий Краскела-Уоллиса с последующими попарными сравнениями по критерию Манна-Уитни с поправкой Бонферрони. Сравнение категориальных переменных проводили с помощью точного критерия Фишера или критерия χ² Пирсона. Корреляционный анализ выполняли с использованием коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Для оценки диагностической значимости признаков проводили ROC-анализ с расчетом площади под ROC-кривой (AUC), чувствительности и специфичности. Для оценки силы корреляционной связи использовали шкалу Чеддока: r≤0,3 - слабая связь; 0,3<r≤0,5 - умеренная связь; 0,5<r≤0,7 - заметная связь; 0,7<r≤0,9 - высокая связь; r>0,9 - весьма высокая связь. При проведении регрессионного анализа рассчитывали коэффициент детерминации (R²) для оценки доли объясненной дисперсии. Для количественной оценки зависимостей строили уравнения линейной регрессии вида y=bx+a, где b - коэффициент регрессии, a - свободный член уравнения. Для выявления независимых предикторов объема кровопотери применяли множественный линейный регрессионный анализ. Различия считали статистически значимыми при p<0,05.

Результаты

В исследование были включены 43 пациентки с гистологически верифицированным диагнозом врастания плаценты. МР-томографическое исследование выявило, что в большинстве случаев патологическая плацентация наблюдалась по передней (53,5%, n=23) и задней (41,9%, n=18) стенкам матки. У остальных пациенток (4,6%, n=2) плацента локализовалась в области дна матки либо имела сочетанное расположение.

Анализ взаимоотношений плаценты с внутренним зевом показал, что в 69,8% случаев (n=30) имело место предлежание плацентарной ткани. При этом наиболее часто диагностировалось частичное предлежание (51,2%, n=22). Значительно реже встречались низкая плацентация (11,6%, n=5) и полное предлежание (7,0%, n=3). У оставшихся пациенток (30,2%, n=13) нижний край плаценты располагался более чем на 20 мм выше внутреннего зева.

МР-картина характеризовалась высокой частотой выявления структурных изменений плаценты: неоднородность плацентарной ткани определялась у 65,1% пациенток, темные Т2-полосы визуализировались в 53,5% случаев. Особое внимание привлекали признаки патологической инвазии: аномальная васкуляризация плацентарного ложа была выявлена у 58,1% беременных, нарушение целостности контура стенки мочевого пузыря определялось в 34,9% наблюдений.

При гистологической верификации глубины инвазии placenta increta и percreta диагностировались с одинаковой частотой (по 41,9%), тогда как placenta accreta встречалась существенно реже (16,3%). Согласно классификации FIGO, преобладали пациентки с PAS 2 (37,2%) и PAS 3a степени (32,6%), реже диагностировались PAS 3b (16,3%) и PAS 1 (14,0%).

Медиана объема кровопотери составила 700 мл (600-800 мл), анемия развилась у 19 (44,2%) пациенток. Послеоперационный/послеродовой эндометрит был диагностирован у 7 (16,3%) пациенток. Другие осложнения включали: субинволюцию матки - у 4 (9,3%), геморрагический цистит - у 2 (4,7%), серому - у 1 (2,3%) и сочетание субинволюции матки с серомой - у 1 (2,3%) пациентки. Медиана длительности госпитализации составила 5 дней (4-6).

При анализе зависимости МР-признаков от степени тяжести PAS по классификации FIGO были выявлены статистически значимые различия как в количественных, так и в качественных показателях (p<0,05).

Количественные МР-характеристики демонстрировали четкую зависимость от степени тяжести PAS (табл. 1). Объем врастания плаценты значимо увеличивался с нарастанием степени PAS: при PAS 1 медиана составила 6,0 см² (6,0-8,25), достигая максимальных значений при PAS 3b - 27,0 см² (21,0-31,0), p<0,001. Толщина миометрия в зоне инвазии, напротив, демонстрировала обратную зависимость, снижаясь с 1,75 мм (1,10-2,18) при PAS 1 до 0 мм (0-0,55) при PAS 3b (p=0,003).

Качественные МР-признаки также продемонстрировали значимую связь со степенью тяжести PAS (табл. 2, рис. 1). Наиболее показательными оказались:

• нарушение целостности миометрия: частота признака возрастала с 16,7% при PAS 1 до 100% при PAS 3b (p<0,001);
• аномальная васкуляризация плацентарного ложа: отсутствовала при PAS 1 и определялась у 100% пациенток с PAS 3a и 3b (p<0,001);
• наличие темных Т2-полос: частота увеличивалась с 33,3% при PAS 1 до 100% при PAS 3b (p<0,001);
• разрыв контура стенки мочевого пузыря: не определялся при PAS 1 и выявлялся у всех пациенток с PAS 3b (p<0,001).

Особо стоит отметить, что при тяжелых формах PAS (3a и 3b) наблюдалось сочетание нескольких МР-признаков. Так, при PAS 3b у всех пациенток определялись нарушение целостности миометрия, аномальная васкуляризация плацентарного ложа, темные Т2-полосы и разрыв контура стенки мочевого пузыря.

При анализе биохимических маркеров в зависимости от степени тяжести PAS по классификации FIGO были выявлены статистически значимые различия в уровнях большинства исследуемых показателей (рис. 2, табл. 3).

Уровень АФП демонстрировал значимое повышение при тяжелых формах PAS: медиана показателя возрастала с 174,00 при PAS 1 до 295,00 при PAS 3b (p=0,002). Аналогичная тенденция наблюдалась для уровня ХГЧ, который увеличивался с 12971,00±6552,94 при PAS 1 до 32937,43±3320,96 при PAS 3b (p<0,001). Уровень PAPP-A также показал статистически значимое повышение с нарастанием степени тяжести PAS: от 2,22 при PAS 1 до 5,13 при PAS 3b (p<0,001).

Особый интерес представляет динамика маркеров ангиогенеза. Уровень sFlt-1 демонстрировал обратную зависимость, значимо снижаясь с увеличением степени тяжести PAS: от 3402,50 при PAS 1 до 1612,18 при PAS 3b (p<0,001). Соответственно, отношение sFlt-1/PlGF также снижалось: с 10,30 при PAS 1 до 5,05 при PAS 3b (p<0,001). При этом уровень PlGF значимо не различался между группами (p=0,367).

Анализ тиреоидных маркеров выявил статистически значимые различия только для тиреотропного гормона (p<0,001), в то время как уровень антител к тиреоглобулину существенно не менялся при разных степенях PAS (p=0,447). Уровень плацентарного лактогена имел тенденцию к повышению с нарастанием степени тяжести PAS, однако различия не достигли статистической значимости (p=0,126).

При проведении корреляционного анализа была выявлена значимая связь между количественными МР-характеристиками и объемом интраоперационной кровопотери (табл. 4, рис. 3).

Объем врастания плаценты продемонстрировал прямую корреляционную связь заметной силы с объемом крово­потери (ρ=0,697, p<0,001). Регрессионный анализ показал, что при увеличении объема врастания на 1 см² следует ожидать увеличение объема кровопотери на 7,6 мл. Базовый уровень кровопотери (свободный член уравнения регрессии) составил 614,4 мл. Построенная модель объясняет 29,7% наблюдаемой дисперсии объема кровопотери.

Толщина миометрия в зоне инвазии продемонстрировала обратную корреляционную связь заметной силы с объемом кровопотери (ρ=-0,563, p<0,001). Согласно регрессионному анализу, увеличение толщины миометрия на 1 мм ассоциировано со снижением объема кровопотери на 99,1 мл при базовом уровне 830,4 мл. Данная модель объясняет 21,7% наблюдаемой дисперсии показателя.

Анализ качественных МР-признаков показал их значимую связь с объемом кровопотери (табл. 5).

При наличии нарушения целостности миометрия медиана объема кровопотери составила 800 vs 600 мл при его отсутствии (p<0,001). Аналогичную картину наблюдали при наличии аномальной васкуляризации плацентарного ложа (800 vs 600 мл, p<0,001). Наибольшая разница в объеме кровопотери отмечалась при наличии разрыва контура стенки мочевого пузыря (900 vs 600 мл, p<0,001).

ROC-анализ продемонстрировал высокую прогностическую значимость всех изученных МР-признаков (табл. 6).

Наибольшую диагностическую точность показали: аномальная васкуляризация плацентарного ложа (AUC=0,934), темные Т2-полосы (AUC=0,918) и нарушение целостности миометрия (AUC=0,904, рис. 4).

Анализ показал, что наличие этих МР-признаков позволяет прогнозировать риск кровопотери более 700 мл с высокой диагностической точностью. Так, наличие аномальной васкуляризации плацентарного ложа прогнозирует крово­потерю более 700 мл с чувствительностью 88,0% и специфичностью 94,4%, наличие темных Т2-полос - с чувствительностью 73,9% и специфичностью 100% (при пороге 800 мл), а нарушение целостности миометрия - с чувствительностью 87,0% и специфичностью 85,0%.

Следующим этапом был проведен анализ взаимосвязи биохимических маркеров с объемом кровопотери. Установлены статистически значимые корреляционные связи различной силы для большинства исследуемых показателей (табл. 7). Наиболее сильные прямые корреляционные связи с объемом кровопотери продемонстрировали уровни ХГЧ (ρ=0,762) и PAPP-A (ρ=0,708). Заметная прямая корреляция выявлена с уровнем АФП (ρ=0,625), в то время как маркеры ангиогенеза показали обратную корреляционную связь заметной силы (sFlt-1: ρ=-0,542; sFlt-1/PlGF: ρ=-0,669).

При проведении регрессионного анализа установлено, что наиболее сильную прогностическую значимость для объема кровопотери имел уровень ХГЧ. Так, при увеличении уровня ХГЧ на 1 МЕ/л следует ожидать увеличение объема кровопотери на 34,1 мл (базовый уровень -2623,4 мл). Данная модель объясняет 46,5% наблюдаемой дисперсии объема кровопотери.

Значимая прогностическая способность также показана для PAPP-A, при повышении которого на 1 МЕ/л прогнозируется увеличение объема кровопотери на 5 мл (базовый уровень 688 мл, R²=0,277). Повышение уровня АФП на 1 МЕ/ мл ассоциировано с увеличением объема кровопотери на 0,224 мл (базовый уровень 61,7 мл, R²=0,311).

Среди маркеров ангиогенеза наибольшую прогностическую значимость продемонстрировал уровень sFlt-1, снижение которого на 1 единицу ассоциировано с увеличением объема кровопотери на 2,23 мл (базовый уровень 4085,8 мл, R²=0,159). Соотношение sFlt-1/PlGF также показало обратную зависимость: при его снижении на 1 единицу следует ожидать увеличение объема кровопотери на 0,016 мл (базовый уровень 21,98 мл, R²=0,045).

На заключительном этапе анализа была построена многофакторная линейная регрессионная модель для прогнозирования объема кровопотери. В качестве потенциальных предикторов были включены все исследованные количественные и качественные МР-признаки, а также биохимические маркеры. В результате пошагового отбора в итоговую модель вошли два независимых предиктора объема кровопотери: наличие темных Т2-полос в плаценте и уровень ХГЧ.

Полученная модель описывается следующим уравнением:

Объем кровопотери (мл) = 453,522 + 157,070××(наличие T2-полос) + 0,009×(уровень ХГЧ),

где наличие T2-полос кодируется как 0 (нет) или 1 (да), а уровень ХГЧ измеряется в МЕ/л.

Согласно модели, наличие темных Т2-полос ассоци­ировано с увеличением объема кровопотери на 157,1 мл (p=0,002), а повышение уровня ХГЧ на каждую единицу - с увеличением кровопотери на 0,009 мл (p=0,001). Полученные результаты свидетельствуют о значимой связи модели с фактическими данными (r=0,762); модель объясняет 58,0% вариабельности значений объема кровопотери (p<0,001).

Обсуждение

Проведенное исследование продемонстрировало высокую диагностическую ценность МРТ при оценке степени тяжести PAS и прогнозировании объема интраоперационной кровопотери. В нашем исследовании наибольшую диагностическую точность продемонстрировали 3 МР-признака: аномальная васкуляризация плацентарного ложа (AUC=0,934), темные Т2-полосы (AUC=0,918) и нарушение целостности миометрия (AUC=0,904). Эти результаты согласуются с данными метаанализа A. Familiari и соавт. [7], которые показали высокую диагностическую точность МРТ в выявлении степени тяжести PAS.

Интересно сопоставить наши данные с результатами недавнего исследования B.D. Einerson и соавт. [10], где общая диагностическая точность МРТ составила около 68%. Более высокие показатели в нашем исследовании могут быть обусловлены стандартизированным подходом к оценке МР-изображений и использованием количественных критериев оценки признаков.

Выявленная в нашем исследовании корреляция между объемом врастания плаценты и объемом кровопотери (ρ=0,697, p<0,001) представляет особый интерес. Эти данные дополняют результаты исследования W. Jariyawattanarat и соавт. [20], где была продемонстрирована связь между специфическими МР-характеристиками и хирургическими исходами. Полученная нами регрессионная модель позволяет количественно прогнозировать увеличение объема кровопотери на 7,6 мл при увеличении объема врастания на 1 см².

Особого внимания заслуживает обнаруженная нами закономерность увеличения частоты встречаемости качественных МР-признаков с нарастанием степени тяжести PAS. При тяжелых формах (PAS 3a и 3b) наблюдалось сочетание нескольких МР-признаков, что согласуется с данными систематического обзора N.S. Rahaim и E.H. Whitby [8], акцентирующих внимание на важности комплексной оценки МР-картины.

Перспективным направлением дальнейших исследований представляется интеграция количественных МР-характеристик с современными методами анализа изображений. Недавнее исследование L. Huang и соавт. [11] по применению радиомики в диагностике PAS открывает новые возможности для повышения точности прогнозирования клинических исходов.

В нашем исследовании наиболее сильные прямые корреляционные связи с объемом кровопотери продемонстрировали уровни ХГЧ (ρ=0,762) и PAPP-A (ρ=0,708). Эти данные существенно дополняют современные представления о роли биохимических маркеров в прогнозировании исходов при PAS. T. Zhang и S. Wang [15] в своем обзоре подчеркивают особую значимость β-ХГЧ как потенциального предиктора тяжести PAS, что полностью согласуется с полученными нами результатами. Выявленная в нашем исследовании прогностическая способность PAPP-A (увеличение объема кровопотери на 5 мл при повышении на 1 МЕ/л) также находит подтверждение в литературе [15].

Особого внимания заслуживают полученные нами данные о маркерах ангиогенеза. Обнаруженная обратная корреляционная связь уровня sFlt-1 с объемом крово­потери (ρ=- 0,542) согласуется с результатами метаанализа O. Alzoubi и соавт. [12], где было показано статистически значимое снижение уровня sFlt-1 у пациенток с PAS. При этом наши данные дополняют существующие представления количественной оценкой: снижение sFlt-1 на единицу ассоциировано с увеличением объема кровопотери на 2,23 мл.

Интересно отметить, что в нашем исследовании уровень PlGF значимо не различался между группами (p=0,367), что несколько противоречит данным A. Arakaza и соавт. [21], выявивших корреляцию между повышенными уровнями PlGF и тяжестью заболевания. Это расхождение может быть обусловлено различиями в методологии исследований и требует дальнейшего изучения.

Полученные нами результаты демонстрируют преимущества комплексной оценки биохимических маркеров. Многофакторный анализ показал, что комбинация уровня ХГЧ с МР-признаками (наличие темных Т2-полос) позволяет объяснить 58% вариабельности объема кровопотери. Этот интегративный подход соответствует современным тенденциям, описанным в работе X. Wu и соавт. [17], подчеркивающей важность мультимодального подхода к диагностике PAS.

Важным аспектом нашего исследования является выявленная закономерность изменения уровней биомаркеров при различных степенях тяжести PAS. Уровень АФП демонстрировал значимое повышение при тяжелых формах PAS: от 174,00 при PAS 1 до 295,00 при PAS 3b (p=0,002). Эти данные согласуются с результатами систематического анализа A. Mortaki и соавт. [13], показавшего повышение уровней анеуплоидных скрининговых маркеров при PAS.

При интерпретации полученных результатов необходимо учитывать ряд методологических ограничений. Прежде всего относительно небольшой размер выборки (n=43) мог повлиять на статистическую мощность некоторых выводов, что особенно актуально при оценке множественных биохимических маркеров и их взаимосвязей с МР-характеристиками. Это ограничение становится особенно значимым в свете данных S. Hong и соавт. [5], демонстрирующих важность достаточного объема выборки для надежной оценки диагностической точности визуализационных методов.

Особую ценность нашего исследования представляет разработанная многофакторная линейная регрессионная модель, объединяющая МР-признаки и биохимические маркеры для прогнозирования объема кровопотери. Полученная модель, включающая наличие темных Т2-полос в плаценте и уровень ХГЧ (R²=0,580, p<0,001), демонстрирует существенно более высокую прогностическую ценность по сравнению с изолированным использованием отдельных маркеров. Этот результат согласуется с современными тенденциями в диагностике PAS, описанными в работе M. De Oliveira Carniello и соавт. [18], подчеркивающими важность мультимодального подхода.

При сопоставлении наших данных с результатами систематического обзора X. Wu и соавт. [17], становится очевидным, что интеграция различных диагностических модальностей позволяет компенсировать ограничения каждого метода в отдельности. Так, если МРТ обеспечивает точную топическую диагностику и оценку глубины инвазии, то биохимические маркеры дополняют эту информацию оценкой функциональной активности плацентарной ткани и интенсивности патологической васкуляризации.

Преимущество комбинированного подхода особенно заметно при стратификации риска массивной кровопотери. В нашем исследовании сочетание повышенного уровня ХГЧ с наличием темных Т2-полос позволяло прогнозировать увеличение объема кровопотери на 157,1 мл (p=0,002), что имеет важное клиническое значение для планирования хирургического вмешательства. Этот результат расширяет данные N. Fratelli и соавт. [2] о диагностической эффективности различных методов визуализации, добавляя количественную оценку прогностической значимости комбинированных маркеров.

Интересно отметить, что наблюдаемая в нашем исследовании корреляция между МР-признаками нарушения васкуляризации и изменениями уровней ангиогенных факторов (sFlt-1, sFlt-1/PlGF) подтверждает патофизиологическую основу выявленных взаимосвязей. Это согласуется с современными представлениями о механизмах развития PAS, описанными в работе E. Jauniaux и соавт. [1], и открывает перспективы для разработки новых диагностических алгоритмов.

Заключение

Исследование демонстрирует высокую диагностическую и прогностическую ценность комбинированного использования МРТ и биохимических маркеров в оценке степени тяжести PAS и прогнозировании объема интраоперационной кровопотери.

В ходе исследования были установлены наиболее информативные МР-признаки врастания плаценты. Особую диагностическую значимость продемонстрировали аномальная васкуляризация плацентарного ложа, темные Т2-полосы и нарушение целостности миометрия, с показателями AUC от 0,904 до 0,934. Выявленная значимая корреляция между объемом врастания плаценты и объемом кровопотери позволяет прогнозировать увеличение кровопотери на 7,6 мл при увеличении объема врастания на каждый квадратный сантиметр.

При анализе биохимических маркеров наибольшую прогностическую значимость продемонстрировали уровни ХГЧ и PAPP-A, а также маркеры ангиогенеза, в частности sFlt-1, снижение которого ассоциировано с увеличением объема кровопотери.

Особую ценность представляет разработанная многофакторная модель, объединяющая МР-признаки и биохимические показатели. Сочетание оценки темных Т2-полос в плаценте с уровнем ХГЧ позволяет объяснить 58% вариабельности объема кровопотери, что существенно превышает прогностическую ценность отдельных маркеров.

Полученные результаты имеют важное практическое значение для клинической практики. Комплексная оценка МР-картины и биохимического профиля позволяет проводить предоперационную стратификацию риска массивной кровопотери, оптимизировать хирургическую тактику и предоперационную подготовку, включая планирование трансфузионной терапии и анестезиологического пособия. Такой подход способствует своевременной активации протокола массивной кровопотери при необходимости.

Интеграция различных диагностических модальностей обеспечивает комплексную оценку патологического процесса, учитывая как структурные, так и функциональные изменения в плацентарной ткани. Это позволяет более точно определять степень тяжести PAS и прогнозировать риск массивной кровопотери, что в конечном итоге способствует улучшению исходов беременности и снижению материнской заболеваемости.

Дальнейшее развитие данного направления исследований представляется перспективным для совершенствования диагностических подходов при PAS. Особый интерес представляет валидация полученных результатов в многоцентровых исследованиях, изучение динамики биохимических маркеров на разных сроках беременности и разработка стандартизированных протоколов комплексной диагностики. Актуальным также является исследование новых потенциальных биомаркеров и их интеграция в существующие прогностические модели.

Полученные результаты представляют собой значимый шаг в развитии персонализированного подхода к ведению пациенток с PAS. Разработанные прогностические модели могут служить основой для создания клинических рекомендаций по диагностике и прогнозированию исходов при врастании плаценты, способствуя оптимизации акушерской помощи и улучшению материнских исходов.

References

1. Jauniaux E., Hussein A.M., Fox K.A., Collins S.L. New evidence-based diagnostic and management strategies for placenta accreta spectrum disorders. Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol. 2019. Vol. 61. P. 75–88. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bpobgyn.2019.04.006

2. Fratelli N., Fichera A., Prefumo F. An update of diagnostic efficacy of ultrasound and magnetic resonance imaging in the diagnosis of clinically significant placenta accreta spectrum disorders. Curr Opin Obstet Gynecol. 2022. Vol. 34, N 5. P. 287–91. DOI: https://doi.org/10.1097/GCO.0000000000000811

3. Neary C., Naheed S., McLernon D.J., Black M. Predicting risk of postpartum haemorrhage: a systematic review. BJOG. 2021. Vol. 128, N 1. P. 46–53. DOI: https://doi.org/10.1111/1471-0528.16379

4. Lin H., Li L., Lin Y., Wang W. Accuracy of magnetic resonance imaging in diagnosing placenta accreta: a systematic review and meta-analysis. Comput Math Methods Med. 2022. Vol. 2022. Article ID 2751559. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/2751559

5. Hong S., Le Y., Lio K.U., Zhang T., Zhang Y., Zhang N. Performance comparison of ultrasonography and magnetic resonance imaging in their diagnostic accuracy of placenta accreta spectrum disorders: systematic review and meta-analysis. Insights Imaging. 2022. Vol. 13, N 1. P. 50. DOI: https://doi.org/10.1186/s13244-022-01192-w

6. D’Antonio F., Iacovella C., Palacios-Jaraquemada J., Bruno C.H., Manzoli L., Bhide A. Prenatal identification of invasive placentation using magnetic resonance imaging: systematic review and meta-analysis. Ultrasound Obstet Gynecol. 2014. Vol. 44, N 1. P. 8–16. DOI: https://doi.org/10.1002/uog.13327

7. Familiari A., Liberati M., Lim P., Pagani G., Cali G., Buca D., et al. Diagnostic accuracy of magnetic resonance imaging in detecting the severity of abnormal invasive placenta: a systematic review and meta-analysis. Acta Obstet Gynecol Scand. 2018. Vol. 97, N 5. P. 507–20. DOI: https://doi.org/10.1111/aogs.13258

8. Rahaim N.S., Whitby E.H. The MRI features of placental adhesion disorder and their diagnostic significance: systematic review. Clin Radiol. 2015. Vol. 70, N 9. P. 917–25. DOI: https://doi.org/10.1016/j.crad.2015.04.010

9. Tinari S., Buca D., Cali G., Timor-Tritsch I., Palacios-Jaraquemada J., Rizzo G., et al. Risk factors, histopathology and diagnostic accuracy in posterior placenta accreta spectrum disorders: systematic review and meta-analysis. Ultrasound Obstet Gynecol. 2021. Vol. 57, N 6. P. 903–9. DOI: https://doi.org/10.1002/uog.22183

10. Einerson B.D., Rodriguez C.E., Silver R.M., Donnelly M.A., Kennedy A.M., Woodward P.J. Accuracy and interobserver reliability of magnetic resonance imaging for placenta accreta spectrum disorders. Am J Perinatol. 2021. Vol. 38, N 9. P. 960–7. DOI: https://doi.org/10.1055/s-0040-1701196

11. Huang L., Ma L., Zhou Q., Hu Y., Hu L., Luo Y., et al. Accuracy of MRI-based radiomics in diagnosis of placenta accreta spectrum: a PRISMA systematic review and meta-analysis. Med Sci Monit. 2024. Vol. 3. Article ID e943461. DOI: https://doi.org/10.12659/MSM.943461

12. Alzoubi O., Maaita W., Madain Z., Alzoubi M., Sweis J.J.G., Arar A.R., et al. Association between placenta accreta spectrum and third-trimester serum levels of vascular endothelial growth factor, placental growth factor, and soluble Fms-like tyrosine kinase-1: a meta-analysis. J Obstet Gynaecol Res. 2022. Vol. 48, N 9. P. 2363–76. DOI: https://doi.org/10.1111/jog.15330

13. Mortaki A., Douligeris A., Panagiotopoulos M., Daskalaki M.A., Pergialiotis V., Antsaklis P., et al. First- and second-trimester aneuploidy screening biomarkers and risk assessment of placenta previa and accreta: a systematic review and meta-analysis. J Obstet Gynaecol Can. 2024. Vol. 46, N 11. Article ID 102663 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jogc.2024.102663

14. Guo Z., Yang H., Ma J. Maternal circulating biomarkers associated with placenta accreta spectrum disorders. Chin Med J. 2023. Vol. 136, N 8. P. 995–7. DOI: https://doi.org/10.1097/CM9.0000000000002241

15. Zhang T., Wang S. Potential serum biomarkers in prenatal diagnosis of placenta accreta spectrum. Front Med. 2022. Vol. 9. Article ID 860186. DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2022.860186

16. Al-Khan A., Youssef Y.H., Feldman K.M., llsley N.P., Remache Y., Alvarez-Perez J., et al. Biomarkers of abnormally invasive placenta. Placenta. 2020. Vol. 91. P. 37–42. DOI: https://doi.org/10.1016/j.placenta.2020.01.007

17. Wu X., Yang H., Yu X., Zeng J., Qiao J., Qi H., et al. The prenatal diagnostic indicators of placenta accreta spectrum disorders. Heliyon. 2023. Vol. 9, N 5. Article ID e16241. DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e16241

18. De Oliveira Carniello M., Oliveira Brito L.G., Sarian L.O., Bennini J.R. Diagnosis of placenta accreta spectrum in high-risk women using ultrasonography or magnetic resonance imaging: systematic review and meta-analysis. Ultrasound Obstet Gynecol. 2022. Vol. 59, N 4. P. 428–36. DOI: https://doi.org/10.1002/uog.24861

19. Baumann H.E., Pawlik L.K.A., Hoesli I., Schoetzau A., Schoenberger H., Butenschoen A., et al. Accuracy of ultrasound for the detection of placenta accreta spectrum in a universal screening population. Int J Gynaecol Obstet. 2023. Vol. 161, N 3. P. 920–6. DOI: https://doi.org/10.1002/ijgo.14595

20. Jariyawattanarat W., Thiravit S., Suvannarerg V., Srisajjakul S., Sutchritpongsa P. Bladder involvement in placenta accreta spectrum disorder with placenta previa: MRI findings and outcomes correlation. Eur J Radiol. 2023. Vol. 160. Article ID 110695. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2023.110695 PMID: 36657210.

21. Arakaza A., Liu X., Zhu J., Zou L. Assessment of serum levels and placental bed tissue expression of IGF-1, bFGF, and PLGF in patients with placenta previa complicated with placenta accreta spectrum disorders, J Matern Fetal Neonatal Med. 2024. Vol. 37, N 1. Article ID 2305264 DOI: https://doi.org/10.1080/14767058.2024.2305264 PMID: 38247274.

All articles in our journal are distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International)