早产（Preterm Birth, PTB）是全球常见的妊娠并发症之一，约影响11.1%的新生儿，是新生儿死亡的主要原因，约占妊娠相关死亡的35%。早产还与运动、认知和行为障碍等儿童一系列长期不良结局有关。孕早期精准识别高风险人群，有助于及时干预、降低早产率，但目前仍缺乏可靠的预测生物标志物。

4月15日，广东省生殖医院唐佳团队在国际著名学术期刊PLOS Medicine（中国科学院1区医学综合类TOP期刊，IF:10.5）上发表了一篇题为“Genome-wide nucleosome footprints of plasma cfDNA predict preterm birth: A case-control study”的研究论文。血浆游离DNA（cfDNA）因其在临床应用中的稳定性和实用性而被广泛使用，该研究提出了一种基于cfDNA核小体图谱的早产预测模型——PTerm，为早产无创预测提供新方法。

研究团队分析了2590例孕妇的血浆游离DNA数据，聚焦于基因启动子区域的核小体分布特征。通过支持向量机（SVM）、逻辑回归（LR）、随机森林（RF）和XGBoost（XGB）四种机器学习模型，结合向后选择和LASSO特征筛选算法，构建出PTerm预测模型。研究成果显示，这一早产预测模型PTerm的准确率为85.3%，显示出优秀的预测能力。

研究团队表示，值得一提的是，PTerm模型基于常规无创产前基因检测技术（NIPT）检测数据构建，无须改变检测流程或增加成本，具备显著的临床可行性，特别适合推广至相关资源有限的地区。

据介绍，该研究是首个基于cfDNA核小体足迹的大规模、多中心早产预测研究，不仅拓展了无创产前基因检测技术（NIPT）的应用边界，也为妊娠并发症的无创精准诊断提供了新思路。

文/广州日报新花城记者：何雪华 通讯员：张璟、蔡佳琪

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广州日报新花城编辑：徐依励