妊娠期糖尿病（GDM）是目前全球最常见的妊娠并发症之一，我国患病率约14%。目前临床常规在孕24–28周通过口服葡萄糖耐量试验（OGTT）进行诊断，然而此时胎儿已可能受到宫内高血糖环境的影响。如何在孕早期高效识别高风险人群，是妊娠期并发症精准预防的关键难题。

复旦大学附属妇产科医院黄荷凤-吴琰婷教授团队联合多家单位，提出了一种利用孕妇在孕14–18周常规无创产前筛查（NIPT）时已经采集的一管外周血，同步完成GDM风险预测的新方法。该成果近日发表于Journal of Translational Medicine。

研究亮点

01、"三维度"构建早筛模型：预测准确度达89%

GDM并非单一因素所致，而是遗传背景、代谢状态和胎盘功能共同作用的结果。基于这一认识，团队从三个维度构建预测模型（图1）

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（1）临床特征维度

研究团队前期已基于31,811名孕妇的电子病历，筛选出7项关键临床指标（包括孕妇年龄、空腹血糖、糖化血红蛋白、甘油三酯、既往GDM史、糖尿病家族史及多胎妊娠），建立了AUC为0.77的Logistic回归预测模型。

（2）cfDNA维度（核心创新）

孕妇血浆游离DNA（cfDNA）主要来源于胎盘滋养层细胞，而胎盘在GDM发病中起核心作用（胰岛素抵抗、营养转运）。研究对NIPT测序数据进行深度挖掘：通过分析cfDNA在基因转录起始位点（TSS）附近的覆盖度变化，间接“读取”胎盘组织基因表达谱。在595例孕妇（295 GDM vs 300对照）中，共鉴定出357个差异表达基因转录本，经LASSO降维筛选出166个特征基因，包括CYP2E1（参与糖异生和脂质代谢）、GSTZ1（参与脂肪酸代谢）、以及胰岛素分泌调控相关基因（ADCY9、KCNMB4等）。仅凭这166个基因的cfDNA特征，模型AUC即达到0.83，超越了单纯的临床模型。

（3）遗传变异维度

整合日本生物银行（BBJ）GWAS数据，筛选出1,170个与GDM风险相关的单核苷酸变异（SNV），构建多基因风险评分（PRS）。KEGG通路富集分析显示，这些SNV显著富集于胰岛素分泌、钙信号、皮质醇合成等糖尿病相关通路。单独PRS模型AUC为0.75。

02、最优模型和外部验证

将三个维度数据融合后，采用随机森林（RF）算法建模，获得最优预测性能：AUC达 0.89（95% CI: 0.84–0.93），灵敏度0.89，特异度0.74。决策曲线分析表明，该模型在10%患病率假设下具有最高临床净获益。

考虑到遗传变异检测在多数基层医院尚未普及，研究团队推荐临床特征 + cfDNA两维简化模型（线性模型，AUC=0.85）作为临床实践方案。该简化模型在来自湖南省岳阳市妇幼保健院、江苏省常州市妇幼保健院的2,350例独立样本中进行了外部盲法验证，AUC稳定保持0.83（95% CI: 0.81–0.84），灵敏度0.77，特异度0.76，阳性预测值0.40（实际队列中GDM患病率约14%），展现出良好的跨中心泛化能力。（图2）

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03、临床转化意义

本研究在不增加任何额外检测负担的前提下，利用孕妇常规NIPT采血所获得的cfDNA数据与临床特征，实现了在孕14–18周对妊娠期糖尿病（GDM）的早期风险分层（外部验证AUC达0.83，灵敏度0.77）。该策略将干预窗口前移约10周，为高危孕妇预留了充分的生活方式指导和代谢监测时间，有助于降低GDM发生率及其对母婴远期健康的影响。模型经过两家独立妇幼保健院2,350例样本的外部验证，表现出良好的跨中心泛化能力，充分盘活了现有产检数据资源，为GDM的早筛早防提供了切实可行的临床转化路径。

黄荷凤院士与复旦大学附属妇产科医院吴琰婷教授、徐晨明研究员、常州市妇幼保健院石中华教授为该论文的共同通讯作者，复旦大学附属妇产科医院遗传中心陈松长、住院医师王璐璐、岳阳市妇幼保健院祝群、苏州贝康医疗器械有限公司王帆、复旦大学附属妇产科医院博士生唐朝为本文共同第一作者。