Ученые ВШЭ выявили механизм нарушения липидного обмена в плаценте при преэклампсии

Ученые НИУ ВШЭ обнаружили, что при преэклампсии — одном из самых опасных осложнений беременности — плацента перестраивает липидный обмен, снижая собственный синтез холестерина и усиливая его передачу плоду. Этот компенсаторный механизм помогает сохранить питание ребенка, но ускоряет изнашивание плаценты и может приводить к преждевременным родам. Результаты работы опубликованы в международном журнале Frontiers in Molecular Biosciences.
Преэклампсия затрагивает около 8% беременностей в мире и является одной из основных причин материнской и перинатальной смертности. Заболевание сопровождается нарушением кровоснабжения плаценты, гипоксией, изменениями в липидном обмене.
Несмотря на распространенность преэклампсии, ее молекулярные механизмы недостаточно изучены. Биологи НИУ ВШЭ проанализировали особенности липидного обмена при этом заболевании. Они использовали данные РНК-секвенирования единичных клеток плацентарной ткани при осложненной беременности, а также клеточную модель плаценты-на-чипе с индуцированной гипоксией. Подобный подход позволил сравнить изменения экспрессии генов в разных подтипах клеток трофобласта — особых клетках плаценты, которые обеспечивают питание плода и имплантацию в стенку матки.
Анализ показал, что при преэклампсии происходит выраженная перестройка липидного обмена и характер этих изменений зависит от типа клеток трофобласта. Ученые выявили снижение активности путей, отвечающих за синтез холестерина и его захват из крови, но при этом заметили, что трансфер питательных веществ от матери к ребенку усиливается.
Сравнение данных секвенирования и клеточной модели на чипе подтвердило ключевую роль гипоксии как фактора, запускающего изменения при преэклампсии, и позволило выявить возможные молекулярные регуляторы процесса — гены PCSK9 и SNX17.
Евгений Князев
«При преэклампсии клетки плаценты жертвуют собственными потребностями в холестерине и переключаются на передачу липидов ребенку, чтобы максимально сохранить плод и восполнить его недостаток в питании. Это приводит к тому, что плацента быстрее стареет и изнашивается, не получая достаточно необходимых элементов, и роды случаются раньше времени», — объясняет автор статьи, заведующий Лабораторией молекулярной физиологии НИУ ВШЭ Евгений Князев.

Полученные результаты позволяют по-новому взглянуть на механизмы адаптации плаценты к кислородному дефициту и свидетельствуют о том, что наблюдаемая перестройка липидного обмена может служить компенсаторным механизмом для поддержания поступления липидов к плоду в условиях ограниченного ресурса.
«Для того чтобы научиться эффективно лечить заболевание, надо понять его природу, выяснить, что происходит в организме, какие включаются механизмы. Именно поэтому так важны фундаментальные исследования, — считает Евгений Князев. — Мы выявили конкретные гены, которые участвуют в регуляции липидного обмена. Мы увидели, что многие нарушения связаны с захватом холестерина из крови. Возможно, уже существующие лекарства для контроля за холестерином помогут адаптировать организм матери к изменениям при преэклампсии».
Евгений Князев получил награду в номинации «Биология» за цикл работ о роли микроРНК в механизмах развития и диагностике онкологических, вирусных и воспалительных заболеваний и преэклампсии.
Исследования выполнены при финансовой поддержке Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в рамках проекта «Центры превосходства» и при поддержке Российского научного фонда (грант 24-14-00382).
Вам также может быть интересно:
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.
Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ
Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.
Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G
Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.
4 сценария, 19 отраслей, 2036 год: НИУ ВШЭ расширил масштаб доклада о перспективах развития российской экономики
Высшая школа экономики продолжает работу по подготовке ежегодного исследования «Сценарии развития российской экономики в условиях геополитической турбулентности». Доклад предназначен для компаний и госструктур, принимающих инвестиционные решения и формирующих стратегии развития. О том, чем уникален этот прогноз и какие сценарии закладывают в него эксперты, в интервью новостной службе «Вышка.Главное» рассказал руководитель проекта, директор Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ ВШЭ Михаил Голанд.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».


