La preeclampsia es un trastorno multisistémico que afecta al 2-10% de embarazos. La placenta desempeña un papel central en su fisiopatología; así pues, el tejido placentario exhibe cambios moleculares, especialmente en la preeclampsia de inicio precoz (PIP). Destacan las alteraciones en la metilación del ADN (DNAme, por sus siglas en inglés), también presentes en algunos casos de inicio tardío (PIT), particularmente aquellos con restricción del crecimiento intrauterino (RCIU). Se ha propuesto una continuidad fenotípica entre ambos subtipos clínicos. Nuestro estudio desarrolla un modelo predictivo basado en DNAme que permita 1) generar una probabilidad de PIP, y 2) discriminar entre muestras placentarias preeclámpticas y muestras normotensas con parto prematuro (nPTB, por sus siglas en inglés).

132 muestras de tejido placentario procedentes de 7 sets de datos públicos fueron divididos en dos grupos, de entrenamiento (42 PIP, 41 nPTB) y de prueba (38 PIP, 11 nPTB), para desarrollar un modelo de regresión de mínimos cuadrados parciales en lenguaje de programación R. El perfil de DNAme fue analizado con el microarray Illumina-Infinium HumanMethylation450K BeadChip. El modelo distingue entre PIP y nPTB, en lugar de partos a término para garantizar que la diferenciación no se deba únicamente a la edad gestacional.

45 CpGs fueron seleccionados para construir el modelo predictivo. Su rendimiento se evaluó mediante la validación cruzada (AUC=0.95) y la validación en el conjunto de prueba (AUC=0.725). Varios casos de RCIU y de PIT mostraron una alta probabilidad de PIP, acorde con el solapamiento clínico entre estas patologías. Se observó una asociación significativa entre la probabilidad de PIP y la edad gestacional.

La metilación de 45 CpGs identifica un fenotipo homogéneo de PIP en la placenta. Este modelo facilita el estudio de la insuficiencia placentaria, pudiendo utilizarse para 1) complementar el diagnóstico clínico y 2) normalizar el diagnóstico molecular de PIP.