Modelado multiômico de las adaptaciones del inmunoma, transcriptoma, microbioma, proteoma y metaboloma durante el embarazo humano

Motivación: Varios relojes biológicos regulan un embarazo saludable. Estos mecanismos biológicos producen adaptaciones inmunológicas, metabolómicas, proteómicas, genómicas y microbiómicas durante el curso del embarazo. Modelar la cronología de estas adaptaciones durante el embarazo a término proporciona los marcos para futuros estudios que examinen las desviaciones implicadas en patologías relacionadas con el embarazo, incluyendo el parto prematuro y la preeclampsia. Resultados: Realizamos un análisis multiómico de 51 muestras de 17 mujeres embarazadas, que dieron a luz a término. Los conjuntos de datos incluían mediciones del inmunoma, transcriptoma, microbioma, proteoma y metaboloma de muestras obtenidas simultáneamente de los mismos pacientes. Se utilizó modelado predictivo multivariado empleando el algoritmo Elastic Net (EN) para medir la capacidad de cada conjunto de datos para predecir la edad gestacional. Utilizando generalización apilada, estos conjuntos de datos se combinaron en un solo modelo. Este modelo no solo aumentó significativamente el poder predictivo al combinar todos los conjuntos de datos, sino que también reveló interacciones novedosas entre diferentes modalidades biológicas. El trabajo futuro incluye la expansión de la cohorte hacia poblaciones enriquecidas en parto prematuro y el análisis in vivo de intervenciones inmunomoduladoras basadas en los mecanismos identificados. Disponibilidad e implementación: Los conjuntos de datos y los scripts para la reproducción de resultados están disponibles en: https://nalab.stanford.edu/multiomics-pregnancy/. Información suplementaria: Los datos suplementarios están disponibles en Bioinformatics online.