Wetenschappelijke onderbouwing

Wat onderzoekt de DNA-test?

De Vruchtbaarheid DNA-test onderzoekt genetische varianten die volgens wetenschappelijk onderzoek een rol kunnen spelen bij vijf onderwerpen rondom vruchtbaarheid en zwangerschap: PMOS (voorheen PCOS), endometriose, herhaald zwangerschapsverlies (RPL), zwangerschapsvergiftiging (pre-eclampsie) en zwangerschapsdiabetes. De test kijkt niet naar één op zichzelf staande variatie, maar naar een reeks genen die samen een aantal onderliggende biologische processen vormen, zoals hormoonhuishouding, bloedstolling, ontsteking en bloeddrukregulatie.

Wat is genetische aanleg?

Ons DNA bestaat uit een lange reeks van ongeveer 3 miljard 'bouwstenen' (nucleotiden) die bestaan uit de letters A, C, T en G. Op sommige plekken in het DNA verschilt een letter van persoon tot persoon. Zo'n natuurlijk voorkomend verschil op één plek in het DNA heet een SNP (single nucleotide polymorphism, uitgesproken als 'snip'), in gewone taal ook wel een genetische variant genoemd. De meeste SNP's hebben geen merkbaar effect. Sommige SNP's beïnvloeden de werking van een eiwit, waardoor de activiteit kan veranderen, bijvoorbeeld een versnelde of vertraagde activiteit.

Met 'genetische aanleg' voor een aandoening bedoelen we dat iemand drager is van een combinatie van dit soort varianten, die volgens onderzoek samenhangt met een verhoogd of verlaagd risico op een afwijkende werking van een biologisch proces, zoals een tragere afbraak van hormonen, of een grotere neiging tot bloedstolling. Genetische aanleg is een kansfactor, geen voorspelling: ze beïnvloedt de kans op een aandoening, maar bepaalt die niet volledig.

De rol van DNA bij vruchtbaarheidsproblemen

Vruchtbaarheidsproblemen en zwangerschapscomplicaties hebben zelden één enkele oorzaak. Hormonale schommelingen, het immuunsysteem, bloedstolling en bloedvatfunctie spelen allemaal een rol. Voor sommige van deze processen geldt dat de individuele variatie in hoe goed deze processen functioneren, voor een deel genetisch is bepaald. Dat maakt DNA een relevante, aanvullende invalshoek naast de gebruikelijke hormonale, lichamelijke en beeldvormende onderzoeken.

Selectie van genetische varianten

Voor elk onderwerp zijn de betrokken genetische varianten zorgvuldig geselecteerd. Uitgangspunt is dat de rol van het gen of de variant is beschreven in peer-reviewed wetenschappelijk onderzoek, en dat er een aangetoond of biologisch aannemelijk mechanisme is waarmee het gen invloed heeft op een biologisch proces dat bij de aandoening betrokken is.

De selectie is gebaseerd op twee soorten wetenschappelijke kennis:

  • Kandidaat-genen: genen waarvan bekend of aannemelijk is dat ze een rol spelen in een biologisch proces dat bij de aandoening betrokken is, bijvoorbeeld bij ontsteking of bloedstolling.
  • Associatiestudies (GWAS): grote onderzoeken waarin het DNA van duizenden mensen met en zonder de aandoening wordt vergeleken, om te zien welke varianten vaker bij de aandoening voorkomen. Dit kan ook als de precieze functie van een variant nog onbekend is.

De test werkt voornamelijk met kandidaat-genen, aangevuld met bevindingen uit associatiestudies. Bij zwangerschapsdiabetes zijn de onderzochte genen uitsluitend gebaseerd op associatiestudies.

Het voordeel van kandidaat-genen is dat hun functie bekend is, waardoor goed kan worden uitgelegd wat een variant doet. Tegelijk verschilt de sterkte van het bewijs per gen. Bij sommige genen is de samenhang met de aandoening in meerdere onafhankelijke studies gevonden. Bij andere is de rol vooral biologisch aannemelijk, en is er nog weinig of geen onderzoek gedaan naar de directe samenhang met de aandoening. Een afwijkende uitslag bij een los gen zegt daarom weinig; het totaalbeeld per proces is bepalend.

Interpretatie van de resultaten

Elke uitslag komt tot stand in drie stappen:

  1. Gen-niveauPer gen worden één of meerdere varianten in kaart gebracht die samenhangen met een normale, licht afwijkende of afwijkende werking.
  2. Proces-niveauGenen die bij hetzelfde onderliggende biologische proces horen (bijvoorbeeld alle genen die de hormoonhuishouding beïnvloeden), worden gecombineerd tot één uitkomst per proces.
  3. Aandoening-niveauDe uitkomsten van de relevante processen samen bepalen de einduitslag per aandoening: geen verhoogd risico, licht verhoogd risico of verhoogd risico.

Wetenschappelijke bronnen

We baseren de selectie van genen en de interpretatie van resultaten op:

  • peer-reviewed wetenschappelijke tijdschriften op het gebied van reproductieve geneeskunde en genetica;
  • systematische reviews en meta-analyses, waar beschikbaar met voorrang boven losse individuele studies;
  • Nederlandse en internationale medische richtlijnen, zoals die van de NVOG en de Richtlijnendatabase.

Een overzicht van de belangrijkste bronnen per onderwerp is te vinden onderaan deze pagina, of via de uitgebreide informatie per aandoening.

Wat betekent je uitslag?

Wat betekent een verhoogde genetische aanleg?

Een (licht) verhoogde genetische aanleg betekent dat de combinatie van alle onderzochte genetische varianten bij een onderwerp samen wijst op een grotere kans dan gemiddeld. De einduitslag wordt berekend op basis van het geheel aan onderzochte varianten (SNP's), en niet op basis van één afzonderlijke afwijking.

De onderverdeling per proces en per gen wordt getoond om inzicht te geven in waar de aanleg vandaan komt. Dit is geen diagnose: genetische aanleg is altijd maar één van de vele factoren, naast leefstijl, omgeving en hormonale factoren, die kunnen bijdragen aan het ontstaan van een aandoening.

Wat betekent een normale genetische aanleg?

Een normale genetische aanleg betekent dat de combinatie van alle onderzochte varianten bij een onderwerp niet wijst op een grotere kans dan gemiddeld. Ook dan kunnen er bij afzonderlijke genen of processen afwijkende uitkomsten voorkomen; die bepalen op zichzelf de einduitslag niet. Dit sluit de aandoening echter niet volledig uit: niet elke oorzaak is genetisch, en niet elk mogelijk relevant gen is vandaag de dag al bekend of onderzocht.

Wat de test niet kan aantonen

  • De test stelt geen diagnose en voorspelt niet of, wanneer, of hoe ernstig een aandoening zich zal ontwikkelen.
  • De DNA-analyse onderzoekt niet het volledige genoom. Er kunnen (nog) onbekende of niet-onderzochte genetische factoren meespelen.
  • De test zegt niets over niet-genetische oorzaken, zoals structurele, hormonale, immunologische of anatomische factoren, of over factoren bij een eventuele partner (bijvoorbeeld mannelijke subfertiliteit).
  • De test vervangt geen lichamelijk onderzoek, bloedonderzoek of beeldvormend onderzoek.

DNA-test als aanvulling op regulier onderzoek

De uitslag is bedoeld als extra invalshoek, niet als vervanging van reguliere diagnostiek. Een verhoogde aanleg bij een bepaald proces kan een concreet aanknopingspunt zijn om samen met de huisarts of gynaecoloog gerichter te kijken naar bepaalde klachten of vervolgonderzoek. Andersom blijft een normale aanleg geen reden om klachten niet verder te laten onderzoeken.

Per aandoening: de wetenschappelijke basis

PMOS (voorheen PCOS)

PMOS is de meest onderzochte hormonale aandoening bij vrouwen in de vruchtbare leeftijd. Belangrijke kenmerken bij PMOS zijn een verhoogde aanmaak van androgenen, een verstoorde balans tussen FSH en LH en insulineresistentie. We onderzoeken genen betrokken bij:

  • de aanmaak van androgenen (CYP11A1, CYP17A1, SRD5A2, CYP19A1)
  • insulineresistentie (INSR, IRS1, PPARG, FTO)
  • de balans tussen LH en FSH (FSHB, LHCGR)

Lees de volledige uitleg over PMOS

Endometriose

Endometriose wordt in de literatuur consistent in verband gebracht met chronische ontsteking en een verstoorde oestrogeenbalans. We onderzoeken genen betrokken bij:

  • inflammatie (o.a. IL1A, IL1B, IL6, TNF, IL10, IL1RN)
  • oxidatieve stress (GSTM1, GSTT1, TP53)
  • oestrogeendominantie (o.a. CYP17A1, CYP19A1, CYP3A4, CYP3A5, COMT)
  • FSH-gerelateerde hormoonregulatie (FSHB) en progesteronresistentie (PGR)
  • vaatfunctie/angiogenese (VEGF)

Lees de volledige uitleg over endometriose

Herhaald zwangerschapsverlies (RPL)

Bij het merendeel van de miskramen wordt geen duidelijke oorzaak gevonden; onderzoek wijst wel op een aantal terugkerende genetische risicofactoren. We onderzoeken genen betrokken bij:

  • inflammatie (o.a. IL1A, IL1B, IL6, TNF, IL10, IL1RN)
  • bloedstolling/trombofilie (F5, F2, PROC, PROS1, SERPINC1, SERPINE1)
  • de methylatiecyclus en homocysteïne (o.a. MTHFR, MTR, MTRR, CBS, BHMT)
  • vaatfunctie (VEGF, NOS3)
  • het renine-angiotensine-aldosteronsysteem (ACE)

Lees de volledige uitleg over herhaald zwangerschapsverlies

Zwangerschapsvergiftiging (pre-eclampsie)

Pre-eclampsie hangt samen met een verstoorde ontwikkeling van de placenta. Het wordt gekenmerkt door een combinatie van een hoge bloeddruk (hypertensie) en eiwitverlies via de urine. We onderzoeken genen betrokken bij:

  • het renine-angiotensine-aldosteronsysteem (AGT, ACE, ACE2, AGTR1, AGTR2, CYP11B2)
  • bloedstolling (F5, F2, PROC, PROS1, SERPINC1, SERPINE1)
  • inflammatie (IL1A, IL1B, TNF, IL10)
  • de methylatiecyclus en homocysteïne (o.a. MTHFR, MTR, MTRR, CBS, BHMT)
  • vaatfunctie (VEGF, NOS3, FLT1)

Lees de volledige uitleg over zwangerschapsvergiftiging

Zwangerschapsdiabetes

De genetische aanleg voor zwangerschapsdiabetes overlapt sterk met die van diabetes type 2. We onderzoeken genen betrokken bij:

  • het glucosemetabolisme (GCK, GCKR, IRS1)
  • de ontwikkeling en functie van insulineproducerende bètacellen (o.a. TCF7L2, KCNQ1, KCNJ11, SLC30A8, MTNR1B, CDKN2A)

Lees de volledige uitleg over zwangerschapsdiabetes

Voor zorgprofessionals: dieper inzicht via het Fertility DNA-Dashboard

Onderliggende biologische processen

Naast de vijf aandoeningen maakt de test ook een aantal onderliggende biologische processen inzichtelijk, elk als aparte module. Elke module is gekoppeld aan één of meerdere van de vijf onderwerpen. Bij elk proces zijn meerdere genen betrokken. Per gen worden één of meer genetische varianten (SNP's) in kaart gebracht die samenhangen met een normale, licht afwijkende of afwijkende werking van het bijbehorende eiwit, bijvoorbeeld een enzym dat sneller of trager werkt.

  • Geslachtshormonen: synthese, metabolisme en afbraak van androgenen en oestrogenen; relevant bij zowel PMOS als endometriose.
  • Bloedstolling: de balans tussen stollings- en antistollingsfactoren; relevant bij RPL en pre-eclampsie.
  • Inflammatie: de balans tussen pro- en anti-inflammatoire signaalstoffen; relevant bij endometriose, RPL en pre-eclampsie.
  • Methylatie: de afbraak van homocysteïne via de methylatiecyclus; relevant bij RPL en pre-eclampsie.
  • RAAS: regulatie van bloeddruk en vochtbalans; relevant bij pre-eclampsie en RPL.

Het Fertility DNA-Dashboard

Het Fertility DNA-Dashboard is een professionele omgeving voor de behandelend arts of gynaecoloog. Daarin is de volledige wetenschappelijke onderbouwing per aandoening en per biologisch proces beschikbaar, inclusief de resultaten per gen op het niveau van de individuele genetische variant (SNP). Op basis van de individuele uitslag worden daarnaast gepersonaliseerde aandachtspunten en overwegingen weergegeven. Deze informatie is bedoeld als ondersteuning bij de klinische afweging en vervangt geen eigen anamnese of onderzoek.

Toegang loopt via een koppeling van de app van de cliënt met het Dashboard van de behandelaar. De cliënt bepaalt zelf of en met wie deze koppeling tot stand komt, en kan die weer beëindigen.

Ben je zorgprofessional?

Wil je meer weten over het Fertility DNA-Dashboard? We vertellen je graag hoe het werkt.

Neem contact op

Kwaliteit en privacy

Genetische analyse wordt uitgevoerd door Eurofins Genomics. Interpretatie en rapportage van de resultaten gebeurt door iGene.

Een DNA-profiel is uniek en bevat waardevolle, maar ook gevoelige persoonlijke informatie. Privacy is daarom een vast uitgangspunt: de zeggenschap over het DNA-profiel en de resultaten blijft bij de cliënt en resultaten worden niet doorverkocht aan externe partijen.

Een DNA-profiel wordt niet aan persoonsgegevens gekoppeld, maar aan een zelf gegenereerde buiscode. iGene Vruchtbaarheid weet daardoor niet van wie de resultaten zijn; alleen de cliënt zelf weet bij welke buiscode de resultaten horen. Alle gegevens worden versleuteld verwerkt en opgeslagen in beveiligde databases. iGene is ISO 27001-gecertificeerd, de internationale norm voor informatiebeveiliging. Dat betekent dat de beveiliging van gegevens structureel wordt beheerd en periodiek extern wordt getoetst.

Bronnen per aandoening

Hieronder vind je de belangrijkste wetenschappelijke publicaties waarop de selectie van genen en de interpretatie van de uitslagen zijn gebaseerd. Via het PMID-nummer open je de samenvatting van het artikel in PubMed.

PMOS (voorheen PCOS) (13 bronnen)
  1. Day et al. (2018). Large-scale genome-wide meta-analysis of polycystic ovary syndrome suggests shared genetic architecture for different diagnosis criteria. PLoS Genetics. PMID 30566500
  2. Wang et al. (2024). Gut microbiota and polycystic ovary syndrome, focus on genetic associations: a bidirectional Mendelian randomization study. Frontiers in Endocrinology. PMID 38318294
  3. Louwers et al. (2013). Cross-ethnic meta-analysis of genetic variants for polycystic ovary syndrome. The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism. PMID 24106282
  4. Shi et al. (2012). Genome-wide association study identifies eight new risk loci for polycystic ovary syndrome. Nature Genetics. PMID 22885925
  5. Chen et al. (2011). Genome-wide association study identifies susceptibility loci for polycystic ovary syndrome on chromosome 2p16.3, 2p21 and 9q33.3. Nature Genetics. PMID 21151128
  6. Hayes et al. (2015). Genome-wide association of polycystic ovary syndrome implicates alterations in gonadotropin secretion in European ancestry populations. Nature Communications. PMID 26284813
  7. Zhang et al. (2020). A genome-wide association study of polycystic ovary syndrome identified from electronic health records. American Journal of Obstetrics and Gynecology. PMID 32289280
  8. Jones & Goodarzi (2016). Genetic determinants of polycystic ovary syndrome: progress and future directions. Fertility and Sterility. PMID 27179787
  9. Hiam et al. (2019). The genetics of polycystic ovary syndrome: an overview of candidate gene systematic reviews and genome-wide association studies. Journal of Clinical Medicine. PMID 31623391
  10. Khan et al. (2019). Genetic basis of polycystic ovary syndrome (PCOS): current perspectives. The Application of Clinical Genetics. PMID 31920361
  11. Chaudhary et al. (2021). The role of polymorphism in various potential genes on polycystic ovary syndrome susceptibility and pathogenesis. Journal of Ovarian Research. PMID 34563259
  12. Wan et al. (2021). Replication study and meta-analysis of selected genetic variants and polycystic ovary syndrome susceptibility in Asian population. Journal of Assisted Reproduction and Genetics. PMID 34403018
  13. Sharma et al. (2024). Genetic variants of steroidogenesis and gonadotropin pathways and polycystic ovary syndrome susceptibility: a systematic review and meta-analysis. Metabolic Syndrome and Related Disorders. PMID 37878274
Endometriose (15 bronnen)
  1. Cardoso et al. (2020). Systematic review of genome-wide association studies on susceptibility to endometriosis. European Journal of Obstetrics & Gynecology and Reproductive Biology. PMID 33113402
  2. Rahmioglu et al. (2014). Genetic variants underlying risk of endometriosis: insights from meta-analysis of eight genome-wide association and replication datasets. Human Reproduction Update. PMID 24676469
  3. Sapkota et al. (2017). Meta-analysis identifies five novel loci associated with endometriosis highlighting key genes involved in hormone metabolism. Nature Communications. PMID 28537267
  4. Nyholt et al. (2012). Genome-wide association meta-analysis identifies new endometriosis risk loci. Nature Genetics. PMID 23104006
  5. Adachi et al. (2010). Meta-analysis of genome-wide association scans for genetic susceptibility to endometriosis in Japanese population. Journal of Human Genetics. PMID 20844546
  6. Rahmioglu et al. (2015). Genome-wide enrichment analysis between endometriosis and obesity-related traits reveals novel susceptibility loci. Human Molecular Genetics. PMID 25296917
  7. Sapkota et al. (2017). Analysis of potential protein-modifying variants in 9000 endometriosis patients and 150000 controls of European ancestry. Scientific Reports. PMID 28900119
  8. Gallagher et al. (2019). Genome-wide association and epidemiological analyses reveal common genetic origins between uterine leiomyomata and endometriosis. Nature Communications. PMID 31649266
  9. Albertsen & Ward (2017). Genes linked to endometriosis by GWAS are integral to cytoskeleton regulation and suggests that mesothelial barrier homeostasis is a factor in the pathogenesis of endometriosis. Reproductive Sciences. PMID 27470151
  10. Hu et al. (2012). Association of endometriosis risk and genetic polymorphisms involving biosynthesis of sex steroids and their receptors: an updating meta-analysis. European Journal of Obstetrics & Gynecology and Reproductive Biology. PMID 22613790
  11. Lalami et al. (2021). Genomics of endometriosis: from genome wide association studies to exome sequencing. International Journal of Molecular Sciences. PMID 34298916
  12. Rahmioglu et al. (2015). Genetics of endometriosis. Women's Health. PMID 26441051
  13. Deiana et al. (2019). Genetics of endometriosis: a comprehensive review. Gynecological Endocrinology. PMID 30909768
  14. Angioni et al. (2020). Genetic characterization of endometriosis patients: review of the literature and a prospective cohort study on a Mediterranean population. International Journal of Molecular Sciences. PMID 32143537
  15. Méar et al. (2020). Polymorphisms and endometriosis: a systematic review and meta-analyses. Human Reproduction Update. PMID 31821471
Herhaald zwangerschapsverlies (RPL) (42 bronnen)
  1. Servy et al. (2018). MTHFR isoform carriers. 5-MTHF (5-methyl tetrahydrofolate) vs folic acid: a key to pregnancy outcome: a case series. Journal of Assisted Reproduction and Genetics. PMID 29882091
  2. Hekmatdoost et al. (2015). Methyltetrahydrofolate vs folic acid supplementation in idiopathic recurrent miscarriage with respect to methylenetetrahydrofolate reductase C677T and A1298C polymorphisms: a randomized controlled trial. PLoS ONE. PMID 26630680
  3. Wiwanitkit (2005). Roles of methylenetetrahydrofolate reductase C677T polymorphism in repeated pregnancy loss. Clinical and Applied Thrombosis/Hemostasis. PMID 16015422
  4. Ren & Wang (2006). Methylenetetrahydrofolate reductase C677T polymorphism and the risk of unexplained recurrent pregnancy loss: a meta-analysis. Fertility and Sterility. PMID 17074326
  5. Wu et al. (2012). Association between the MTHFR C677T polymorphism and recurrent pregnancy loss: a meta-analysis. Genetic Testing and Molecular Biomarkers. PMID 22313097
  6. Nair et al. (2013). Association of maternal and fetal MTHFR A1298C polymorphism with the risk of pregnancy loss: a study of an Indian population and a meta-analysis. Fertility and Sterility. PMID 23357458
  7. Rai (2014). Methylenetetrahydrofolate reductase gene A1298C polymorphism and susceptibility to recurrent pregnancy loss: a meta-analysis. Cellular and Molecular Biology. PMID 24970119
  8. Yang et al. (2016). Association between maternal, fetal and paternal MTHFR gene C677T and A1298C polymorphisms and risk of recurrent pregnancy loss: a comprehensive evaluation. Archives of Gynecology and Obstetrics. PMID 26530235
  9. Du et al. (2019). Polymorphisms of methalenetetrahydrofolate reductase in recurrent pregnancy loss: an overview of systematic reviews and meta-analyses. Journal of Assisted Reproduction and Genetics. PMID 31254142
  10. Zhao et al. (2020). Association between gene polymorphism of folate metabolism and recurrent spontaneous abortion in Asia: a meta-analysis. Medicine. PMID 33019388
  11. Ferrazzi et al. (2020). Folic acid versus 5-methyl tetrahydrofolate supplementation in pregnancy. European Journal of Obstetrics & Gynecology and Reproductive Biology. PMID 32868164
  12. Carboni (2022). Active folate versus folic acid: the role of 5-MTHF (methylfolate) in human health. Integrative Medicine. PMID 35999905
  13. Rey et al. (2003). Thrombophilic disorders and fetal loss: a meta-analysis. The Lancet. PMID 12648968
  14. Kovalevsky et al. (2004). Evaluation of the association between hereditary thrombophilias and recurrent pregnancy loss: a meta-analysis. Archives of Internal Medicine. PMID 15006834
  15. Kutteh & Triplett (2006). Thrombophilias and recurrent pregnancy loss. Seminars in Reproductive Medicine. PMID 16418978
  16. Middeldorp (2007). Pregnancy failure and heritable thrombophilia. Seminars in Hematology. PMID 17433901
  17. Li et al. (2015). Meta-analysis of the association between plasminogen activator inhibitor-1 4G/5G polymorphism and recurrent pregnancy loss. Medical Science Monitor. PMID 25862335
  18. Huang et al. (2017). Plasminogen activator inhibitor-1 polymorphism confers a genetic contribution to the risk of recurrent spontaneous abortion: an updated meta-analysis. Reproductive Sciences. PMID 28395596
  19. Maghsudlu et al. (2024). Systematic review and meta-analysis of association between plasminogen activator inhibitor-1 4G/5G polymorphism and recurrent pregnancy loss: an update. Thrombosis Journal. PMID 38807142
  20. Zeng et al. (2021). PAI-1 4G/4G genotype is associated with recurrent implantation failure: a systematic review and meta-analysis. Reproductive Sciences. PMID 34019258
  21. Yang et al. (2012). Angiotensin-converting enzyme insertion/deletion (I/D) polymorphisms and recurrent pregnancy loss: a meta-analysis. Journal of Assisted Reproduction and Genetics. PMID 23054361
  22. Wang et al. (2013). Significant association between angiotensin-converting enzyme gene insertion/deletion polymorphism and risk of recurrent miscarriage: a systematic review and meta-analysis. Metabolism: Clinical and Experimental. PMID 23850180
  23. Aslbahar et al. (2018). Association of angiotensin-converting enzyme insertion/deletion polymorphism with recurrent pregnancy loss: a meta-analysis of 26 case-control studies. Revista Brasileira de Ginecologia e Obstetrícia. PMID 30352462
  24. Eslami et al. (2020). Factor V Leiden 1691G > A mutation and the risk of recurrent pregnancy loss (RPL): systematic review and meta-analysis. Thrombosis Journal. PMID 32595420
  25. Liu et al. (2021). Hereditary thrombophilia and recurrent pregnancy loss: a systematic review and meta-analysis. Human Reproduction. PMID 33575779
  26. Wen et al. (2023). Thrombophilic gene polymorphisms and recurrent pregnancy loss: a systematic review and meta-analysis. Journal of Assisted Reproduction and Genetics. PMID 37248348
  27. Galazios et al. (2009). Vascular endothelial growth factor gene polymorphisms and pregnancy. The Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine. PMID 19529993
  28. Zhang et al. (2012). Vascular endothelial growth factor and recurrent spontaneous abortion: a meta-analysis. Gene. PMID 22766401
  29. Xu et al. (2015). Association of VEGF genetic polymorphisms with recurrent spontaneous abortion risk: a systematic review and meta-analysis. PLoS ONE. PMID 25894555
  30. Sun et al. (2017). Association between vascular endothelial growth factor polymorphism and recurrent pregnancy loss: a systematic review and meta-analysis. European Journal of Obstetrics & Gynecology and Reproductive Biology. PMID 28282525
  31. Zeng et al. (2021). Polymorphisms of vascular endothelial growth factor and recurrent implantation failure: a systematic review and meta-analysis. Archives of Gynecology and Obstetrics. PMID 33891207
  32. Subi et al. (2022). Association of VEGF and p53 polymorphisms and spiral artery remodeling in recurrent pregnancy loss: a systematic review and meta-analysis. Thrombosis and Haemostasis. PMID 34041737
  33. Golestanpour et al. (2021). A meta-analysis for association of eNOS VNTR 4b/a, −786 T > C and +894G > T polymorphisms with risk of recurrent pregnancy loss. Archives of Gynecology and Obstetrics. PMID 34387724
  34. Bombell & McGuire (2008). Cytokine polymorphisms in women with recurrent pregnancy loss: meta-analysis. Australian and New Zealand Journal of Obstetrics and Gynaecology. PMID 18366487
  35. Medica et al. (2009). Association between genetic polymorphisms in cytokine genes and recurrent miscarriage: a meta-analysis. Reproductive BioMedicine Online. PMID 19778488
  36. Li et al. (2016). Association of TNF-α genetic polymorphisms with recurrent pregnancy loss risk: a systematic review and meta-analysis. Reproductive Biology and Endocrinology. PMID 26837816
  37. Zhao et al. (2019). Associations between tumor necrosis factor-α and interleukin-6 polymorphisms and unexplained recurrent spontaneous abortion risk: a meta-analysis. Medicine. PMID 31725642
  38. Ma et al. (2023). Association of IL-17 and IL-27 polymorphisms with susceptibility to recurrent pregnancy loss and pre-eclampsia: a systematic review and meta-analysis. Immunity, Inflammation and Disease. PMID 37904702
  39. Stavros et al. (2024). Association between cytokine polymorphisms and recurrent pregnancy loss: a review of current evidence. International Journal of Gynecology & Obstetrics. PMID 38706379
  40. Kaser (2018). The status of genetic screening in recurrent pregnancy loss. Obstetrics and Gynecology Clinics of North America. PMID 29428282
  41. Pereza et al. (2017). Systematic review and meta-analysis of genetic association studies in idiopathic recurrent spontaneous abortion. Fertility and Sterility. PMID 27842992
  42. Li et al. (2023). The progress of research on genetic factors of recurrent pregnancy loss. Genetics Research. PMID 37006462
Zwangerschapsvergiftiging (pre-eclampsie) (16 bronnen)
  1. Changalidis et al. (2022). Aggregation of genome-wide association data from FinnGen and UK Biobank replicates multiple risk loci for pregnancy complications. Genes. PMID 36553520
  2. Honigberg et al. (2023). Polygenic prediction of preeclampsia and gestational hypertension. Nature Medicine. PMID 37248299
  3. Steinthorsdottir et al. (2020). Genetic predisposition to hypertension is associated with preeclampsia in European and Central Asian women. Nature Communications. PMID 33239696
  4. Barbitoff et al. (2020). A data-driven review of the genetic factors of pregnancy complications. International Journal of Molecular Sciences. PMID 32403311
  5. Staines-Urias et al. (2012). Genetic association studies in pre-eclampsia: systematic meta-analyses and field synopsis. International Journal of Epidemiology. PMID 23132613
  6. Buurma et al. (2013). Genetic variants in pre-eclampsia: a meta-analysis. Human Reproduction Update. PMID 23300202
  7. Miller et al. (2022). Pregnancy, preeclampsia and maternal aging: from epidemiology to functional genomics. Ageing Research Reviews. PMID 34871806
  8. Yong et al. (2018). Genetic approaches in preeclampsia. Methods in Molecular Biology. PMID 29196994
  9. Thakoordeen et al. (2018). Candidate gene, genome-wide association and bioinformatic studies in pre-eclampsia: a review. Current Hypertension Reports. PMID 30159611
  10. Wei et al. (2022). The genetic risk factors for pregnancy-induced hypertension: evidence from genetic polymorphisms. The FASEB Journal. PMID 35696055
  11. Haram et al. (2014). Genetic aspects of preeclampsia and the HELLP syndrome. Journal of Pregnancy. PMID 24991435
  12. Lisowska et al. (2018). Preeclampsia and related cardiovascular risk: common genetic background. Current Hypertension Reports. PMID 29971632
  13. Qu & Khalil (2020). Vascular mechanisms and molecular targets in hypertensive pregnancy and preeclampsia. American Journal of Physiology – Heart and Circulatory Physiology. PMID 32762557
  14. Ali et al. (2024). Preeclampsia: a comprehensive review. Clinica Chimica Acta. PMID 39142550
  15. Umesawa & Kobashi (2017). Epidemiology of hypertensive disorders in pregnancy: prevalence, risk factors, predictors and prognosis. Hypertension Research. PMID 27682655
  16. Alanazi et al. (2022). Pre-existing diabetes mellitus, hypertension and kidney disease as risk factors of pre-eclampsia: a disease of theories and its association with genetic polymorphism. International Journal of Environmental Research and Public Health. PMID 36554576
Zwangerschapsdiabetes (24 bronnen)
  1. Changalidis et al. (2022). Aggregation of genome-wide association data from FinnGen and UK Biobank replicates multiple risk loci for pregnancy complications. Genes. PMID 36553520
  2. Pervjakova et al. (2022). Multi-ancestry genome-wide association study of gestational diabetes mellitus highlights genetic links with type 2 diabetes. Human Molecular Genetics. PMID 35220425
  3. Elliott et al. (2024). Distinct and shared genetic architectures of gestational diabetes mellitus and type 2 diabetes. Nature Genetics. PMID 38182742
  4. Zhen et al. (2024). Genome-wide association and Mendelian randomisation analysis among 30,699 Chinese pregnant women identifies novel genetic and molecular risk factors for gestational diabetes and glycaemic traits. Diabetologia. PMID 38372780
  5. Powe & Kwak (2020). Genetic studies of gestational diabetes and glucose metabolism in pregnancy. Current Diabetes Reports. PMID 33165656
  6. Zhang et al. (2013). Genetic variants and the risk of gestational diabetes mellitus: a systematic review. Human Reproduction Update. PMID 23690305
  7. Mao et al. (2012). Meta-analysis of the relationship between common type 2 diabetes risk gene variants with gestational diabetes mellitus. PLoS ONE. PMID 23029294
  8. Ding et al. (2018). Genetic variants of gestational diabetes mellitus: a study of 112 SNPs among 8722 women in two independent populations. Diabetologia. PMID 29947923
  9. Lowe et al. (2016). Genetics of gestational diabetes mellitus and maternal metabolism. Current Diabetes Reports. PMID 26803651
  10. Wang et al. (2023). Novel single nucleotide polymorphisms in gestational diabetes mellitus. Clinica Chimica Acta. PMID 36375523
  11. Rosik et al. (2020). The role of genetics and epigenetics in the pathogenesis of gestational diabetes mellitus. Annals of Human Genetics. PMID 31571208
  12. Lowe (2023). Genetics and epigenetics: implications for the life course of gestational diabetes. International Journal of Molecular Sciences. PMID 37047019
  13. Lowe & Karban (2014). Genetics, genomics and metabolomics: new insights into maternal metabolism during pregnancy. Diabetic Medicine. PMID 24528228
  14. Robitaille & Grant (2008). The genetics of gestational diabetes mellitus: evidence for relationship with type 2 diabetes mellitus. Genetics in Medicine. PMID 18414206
  15. Watanabe (2011). Inherited destiny? Genetics and gestational diabetes mellitus. Genome Medicine. PMID 21457499
  16. Ustianowski et al. (2023). Genetic and epigenetic factors in gestational diabetes mellitus pathology. International Journal of Molecular Sciences. PMID 38068941
  17. Petry (2010). Gestational diabetes: risk factors and recent advances in its genetics and treatment. British Journal of Nutrition. PMID 20487576
  18. Lizárraga et al. (2024). Gestational diabetes mellitus: genetic factors, epigenetic alterations, and microbial composition. Acta Diabetologica. PMID 37660305
  19. Jääskeläinen & Klemetti (2022). Genetic risk factors and gene–lifestyle interactions in gestational diabetes. Nutrients. PMID 36432486
  20. Wei et al. (2021). Gestational diabetes mellitus: the genetic susceptibility behind the disease. Hormone and Metabolic Research. PMID 34384105
  21. Lambrinoudaki et al. (2010). Genetics in gestational diabetes mellitus: association with incidence, severity, pregnancy outcome and response to treatment. Current Diabetes Reviews. PMID 20879971
  22. Shaat & Groop (2007). Genetics of gestational diabetes mellitus. Current Medicinal Chemistry. PMID 17346148
  23. Ortega-Contreras et al. (2022). Pathophysiological role of genetic factors associated with gestational diabetes mellitus. Frontiers in Physiology. PMID 35450164
  24. Wung & Lin (2011). Shared genomics of type 2 and gestational diabetes mellitus. Annual Review of Nursing Research. PMID 22891507