Preeclampsia (PE) is a serious pregnancy complication that affects both the mother and fetus, often leading to severe health issues, including premature birth, low birth weight, and maternal organ failure. The condition is characterized by high blood pressure and can develop after the 20th week of pregnancy. When it occurs before 34 weeks, it’s referred to as early-onset preeclampsia (EOP), a particularly dangerous form that requires immediate medical attention and early delivery to prevent life-threatening complications.
The Need for Early Prediction
PE can be life-threatening for both mother and child. It is responsible for a significant number of maternal and perinatal morbidities and mortalities, making early detection critical for effective management. Early detection of EOP, in particular, enables clinicians to intervene in time, potentially preventing premature delivery and mitigating risks for both mother and baby. Despite ongoing research, predicting EOP remains challenging, as current methods have limitations in both accuracy and practical application.
New Research Highlights: The Role of PAPP-A and MAP
A new study by Beyazıt et al. (2025) offers fresh insights into how early markers could improve the prediction of EOP. The study, published in Biomolecules & Biomedicine, suggests that combining PAPP-A (pregnancy-associated plasma protein-A) levels with mean arterial pressure (MAP) in the first trimester can significantly enhance the ability to predict EOP.
PAPP-A is a biomarker secreted by the placenta during early pregnancy, and its levels have been linked to pregnancy complications, including PE. MAP, on the other hand, is a measure of blood pressure that better reflects the overall load on the cardiovascular system than standard systolic or diastolic measurements alone. The researchers hypothesized that a combination of these biomarkers, along with other maternal factors like body mass index (BMI), could create a more accurate prediction model for EOP.
Key Findings from the Study
The study involved 518 pregnant women, including 202 who developed EOP and 316 healthy controls. The researchers found that:
-
Lower levels of PAPP-A were strongly associated with an increased risk of EOP.
-
Higher MAP readings in the first trimester also indicated a greater likelihood of EOP.
-
BMI ≥35 was another significant factor that increased the risk of developing EOP.
Importantly, the study found that the combination of PAPP-A and MAP significantly outperformed individual risk factors in predicting EOP. For instance, the risk of EOP increased by 20.41 times in women with low PAPP-A (<0.88) and high BMI (≥35 kg/m²). Similarly, low PAPP-A combined with elevated MAP further increased the risk.
Why This Matters: Practical Applications
These findings are crucial for the early detection of EOP, offering potential benefits for clinical practices. Currently, the prediction of PE relies heavily on clinical factors like maternal age, BMI, and blood pressure. However, this new model suggests that PAPP-A and MAP, when combined with other factors, can greatly enhance prediction accuracy.
The study demonstrates that incorporating these biomarkers into first-trimester screening could lead to more accurate identification of high-risk pregnancies. This would allow for earlier interventions, such as monitoring, medication, or early delivery. For instance, knowing a woman is at higher risk could prompt the use of preventive measures, like low-dose aspirin, which has been shown to help reduce the likelihood of developing PE.
As the study notes, combining PAPP-A, MAP, and BMI results in a significantly better prediction model compared to traditional methods, which typically rely on just one or two factors. This integrated approach could become an essential tool in prenatal care, offering a more comprehensive, data-driven method for predicting EOP.
Novel Approach to Risk Prediction Models
The study offers an innovative approach to risk prediction by integrating PAPP-A and MAP with other clinical factors. By evaluating their combined impact, the authors found that the predictive performance improved significantly. When these factors were added to a baseline model that considered age, PE history, and BMI, the model’s ability to predict EOP increased markedly. The researchers also compared their model with existing risk models and found that PAPP-A and MAP contributed to higher prediction accuracy.
This model could be a valuable addition to the suite of tools available to clinicians for early screening of preeclampsia, allowing for timely medical interventions. As Dr. Murat Daş, the lead author of the study, explained: “Our results demonstrate that incorporating a combination of early biomarkers with maternal characteristics greatly improves the ability to predict EOP and could lead to better clinical outcomes for both mother and child.”
Looking Forward: The Future of PE Screening
While the study’s results are promising, there are limitations. The sample size for the EOP group was relatively small, and the study was conducted at a single center. The authors also noted that the model’s performance could be further enhanced by including additional biomarkers, such as placental growth factor (PlGF) and uterine artery Doppler measurements, which were excluded due to cost and accessibility concerns. Future research could explore these avenues and validate the model across larger, more diverse populations.
Despite these limitations, the study paves the way for a more accurate, reliable method for predicting early-onset preeclampsia. By identifying high-risk pregnancies earlier, this approach could significantly improve outcomes for both mothers and babies, reducing the incidence of severe complications and ultimately saving lives.
Conclusion
In summary, the combination of PAPP-A and MAP in the first trimester shows great potential as an early predictor of early-onset preeclampsia. This research provides a novel and promising approach to improving risk assessment and management of EOP, offering clinicians a more effective tool for identifying and intervening in high-risk pregnancies. The integration of biomarkers into standard screening practices could be a game-changer for maternal and fetal health, particularly when combined with other established risk factors like BMI and PE history.
As the study authors conclude, “This integrated predictive model marks a significant step toward improving early identification of EOP, and its broader implementation could lead to better health outcomes for both mothers and their babies.”
The translation of the preceding English text in Turkish:
Preeklampsi (PE), hem anneyi hem de fetüsü etkileyen, sıklıkla erken doğum, düşük doğum ağırlığı ve maternal organ yetmezliği gibi ciddi sağlık sorunlarına yol açabilen önemli bir gebelik komplikasyonudur. Bu durum yüksek tansiyon ile karakterizedir ve gebeliğin 20. haftasından sonra gelişebilir. 34. haftadan önce ortaya çıktığında ise, yaşamı tehdit eden komplikasyonları önlemek için acil tıbbi müdahale ve erken doğum gerektiren, özellikle tehlikeli bir form olan erken başlangıçlı preeklampsi (EOP) olarak adlandırılır.
Erken Öngörü Gereksinimi
PE hem anne hem de çocuk için yaşamı tehdit edici olabilir. Maternal ve perinatal morbidite ve mortalitenin önemli bir kısmından sorumludur ve bu da etkin yönetim için erken tanıyı kritik hale getirir. Özellikle EOP’nin erken saptanması, klinisyenlerin zamanında müdahale etmesine olanak tanıyarak erken doğumu potansiyel olarak önleyebilir ve hem anne hem de bebek için riskleri azaltabilir. Devam eden araştırmalara rağmen, EOP’nin öngörülmesi hâlâ zorludur; zira mevcut yöntemlerin hem doğruluk hem de pratik uygulama açısından sınırlılıkları bulunmaktadır.
Yeni Araştırma Bulguları: PAPP-A ve MAP’in Rolü
Beyazıt ve ark. (2025) tarafından yapılan yeni bir çalışma, erken belirteçlerin EOP öngörüsünü nasıl iyileştirebileceğine dair yeni bakış açıları sunmaktadır. Biomolecules & Biomedicine dergisinde yayımlanan çalışma, birinci trimesterde PAPP-A (gebelikle ilişkili plazma proteini-A) düzeylerinin ortalama arter basıncı (MAP) ile birlikte değerlendirilmesinin EOP’yi öngörme yeteneğini anlamlı ölçüde artırabileceğini öne sürmektedir.
PAPP-A, erken gebelik döneminde plasenta tarafından salgılanan bir biyobelirteçtir ve düzeyleri PE dahil olmak üzere çeşitli gebelik komplikasyonları ile ilişkilendirilmiştir. MAP ise, yalnızca standart sistolik veya diyastolik ölçümlere kıyasla kardiyovasküler sistem üzerindeki toplam yükü daha iyi yansıtan bir kan basıncı göstergesidir. Araştırmacılar, bu biyobelirteçlerin vücut kitle indeksi (VKİ) gibi diğer maternal faktörlerle birlikte değerlendirilmesinin EOP için daha doğru bir öngörü modeli oluşturabileceğini varsaymıştır.
Çalışmanın Temel Bulguları
Çalışmaya, 202’sinde EOP gelişen ve 316’sı sağlıklı kontrol olmak üzere toplam 518 gebe kadın dahil edilmiştir. Araştırmacılar şu bulguları elde etmiştir:
- Daha düşük PAPP-A düzeyleri, EOP riskindeki artışla güçlü bir şekilde ilişkilendirilmiştir.
- Birinci trimesterde daha yüksek MAP değerleri de EOP görülme olasılığının arttığını göstermiştir.
- VKİ ≥35 olması, EOP gelişme riskini artıran bir diğer önemli faktör olarak bulunmuştur.
Önemli olarak, çalışma PAPP-A ve MAP’in birlikte kullanılmasının, EOP öngörüsünde tekil risk faktörlerine kıyasla belirgin biçimde daha üstün olduğunu göstermiştir. Örneğin, düşük PAPP-A düzeyine (<0,88) ve yüksek VKİ’ye (≥35 kg/m²) sahip kadınlarda EOP riski 20,41 kat artmıştır. Benzer şekilde, düşük PAPP-A’nın yükselmiş MAP ile birlikte olması da riski daha da artırmıştır.
Neden Önemli: Pratik Uygulamalar
Bu bulgular, klinik uygulamalar açısından potansiyel faydalar sunarak EOP’nin erken saptanması için büyük önem taşımaktadır. Günümüzde PE öngörüsü büyük ölçüde anne yaşı, VKİ ve kan basıncı gibi klinik faktörlere dayanmaktadır. Ancak bu yeni model, PAPP-A ve MAP’in diğer faktörlerle birlikte kullanıldığında öngörü doğruluğunu büyük ölçüde artırabileceğini göstermektedir.
Çalışma, bu biyobelirteçlerin birinci trimester tarama programlarına dahil edilmesinin, yüksek riskli gebeliklerin daha doğru biçimde belirlenmesine olanak sağlayabileceğini göstermektedir. Bu sayede yakın izlem, medikal tedavi veya erken doğum gibi daha erken müdahaleler mümkün olabilecektir. Örneğin bir kadının yüksek risk taşıdığının bilinmesi, PE gelişme olasılığını azaltmaya yardımcı olduğu gösterilmiş olan düşük doz aspirin gibi önleyici tedbirlerin kullanımını gündeme getirebilir.
Çalışmada belirtildiği üzere, PAPP-A, MAP ve VKİ’nin bir arada kullanılması, genellikle yalnızca bir veya iki faktöre dayanan geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında anlamlı derecede daha iyi bir öngörü modeli ortaya koymaktadır. Bu entegre yaklaşım, EOP öngörüsü için daha kapsamlı ve veriye dayalı bir yöntem sunarak prenatal bakımda temel bir araç haline gelebilir.
Risk Öngörü Modellerine Yenilikçi Bir Yaklaşım
Çalışma, PAPP-A ve MAP’i diğer klinik faktörlerle entegre ederek risk öngörüsüne yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Bu değişkenlerin birleşik etkisi değerlendirildiğinde, yazarlar öngörü performansının anlamlı ölçüde iyileştiğini saptamıştır. Yaş, PE öyküsü ve VKİ’yi içeren temel bir modele bu faktörler eklendiğinde, modelin EOP’yi öngörme kapasitesi belirgin şekilde artmıştır. Araştırmacılar ayrıca geliştirdikleri modeli mevcut risk modelleriyle karşılaştırmış ve PAPP-A ile MAP’in öngörü doğruluğuna daha yüksek katkı sağladığını göstermiştir.
Bu model, preeklampsinin erken taranması için klinisyenlerin kullanımına sunulan araçlar setine değerli bir katkı sağlayarak, zamanında tıbbi müdahaleye imkân tanıyabilir. Çalışmanın başyazarı Dr. Murat Daş’ın ifade ettiği gibi: “Bulgularımız, erken dönem biyobelirteçlerin maternal özelliklerle birlikte değerlendirilmesinin EOP’yi öngörme yeteneğini büyük ölçüde artırdığını ve hem anne hem de çocuk için daha iyi klinik sonuçlara yol açabileceğini göstermektedir.”
İleriye Bakış: PE Tarama Uygulamalarının Geleceği
Çalışmanın sonuçları umut verici olmakla birlikte, bazı sınırlılıkları da bulunmaktadır. EOP grubunun örneklem büyüklüğü nispeten küçüktür ve çalışma tek bir merkezde yürütülmüştür. Yazarlar ayrıca, maliyet ve erişilebilirlik sorunları nedeniyle çalışmaya dahil edilmeyen plasental büyüme faktörü (PlGF) ve uterin arter Doppler ölçümleri gibi ek biyobelirteçlerin kullanılmasıyla modelin performansının daha da artırılabileceğini belirtmiştir. Gelecekteki araştırmalar bu alanları inceleyebilir ve modeli daha büyük ve daha çeşitli popülasyonlarda doğrulayabilir.
Bu sınırlamalara rağmen, çalışma, erken başlangıçlı preeklampsinin öngörülmesi için daha doğru ve güvenilir bir yöntemin geliştirilmesine zemin hazırlamaktadır. Yüksek riskli gebeliklerin daha erken dönemde saptanması sayesinde bu yaklaşım, ciddi komplikasyonların görülme sıklığını azaltarak hem anneler hem de bebekler için sonuçları kayda değer biçimde iyileştirebilir ve nihayetinde yaşamların kurtarılmasına katkı sağlayabilir.
Sonuç
Özetle, birinci trimesterde PAPP-A ve MAP’in birlikte değerlendirilmesi, erken başlangıçlı preeklampsinin erken dönem öngörüsü için büyük potansiyel taşımaktadır. Bu araştırma, EOP’de risk değerlendirmesi ve yönetiminin iyileştirilmesine yönelik yeni ve umut verici bir yaklaşım sunarak, klinisyenlere yüksek riskli gebelikleri belirleme ve bu gebeliklere müdahale etme konusunda daha etkili bir araç sağlamaktadır. Biyobelirteçlerin, özellikle VKİ ve PE öyküsü gibi yerleşik risk faktörleri ile birlikte standart tarama uygulamalarına entegre edilmesi, maternal ve fetal sağlık açısından oyunun kurallarını değiştirebilecek nitelikte olabilir.
Çalışma yazarlarının da sonuç olarak belirttiği gibi: “Bu entegre öngörü modeli, EOP’nin erken tanımlanmasının iyileştirilmesi yönünde önemli bir adımı temsil etmekte ve daha geniş ölçekte uygulanması, hem anneler hem de bebekleri için daha iyi sağlık sonuçlarına yol açabilecek potansiyele sahiptir.”
Reference:
Fatma Beyazıt, Eren Pek, Murat Daş, Mehmet Nuri Duran, Dilek Ülker Çakır, Başak Nil Şen, Hasan Ali Kiraz, Deniz Koçyiğit Yılmaz, Ece Ünal Çetin
First-trimester prediction of early-onset preeclampsia using PAPP-A and mean arterial pressure.
Biomol Biomed [Internet]. 2025 Jul. 23 [cited 2025 Nov. 17];25(12):2801–2809.
Available from: https://www.bjbms.org/ojs/index.php/bjbms/article/view/12814
Additional information:
We invite submissions for our upcoming thematic issues, including:
- Immune Prediction and Prognostic Biomarkers in Immuno-Oncology
- Artificial Intelligence and Machine Learning in disease diagnosis and treatment target identification
More news: Blog
Editor: Merima Hadžić
Leave a Reply