Возможности оценки плоидности эмбрионов

DOI

https://dx.doi.org/10.18565/aig.2025.106

Ящук А.Г., Громенко Д.Д., Насырова С.Ф., Громенко Ю.Ю.
1) ФГБОУ ВО «Башкирский государственный медицинский университет» Минздрава России, Уфа, Россия; 2) Медицинский центр «Семья», Уфа, Россия

Анеуплоидия эмбрионов является одной из главных причин неудач имплантации и выкидыша на
ранних сроках беременности. Преимплантационное генетическое тестирование на анеуплоидии (ПГТ-А) позволяет оценить плоидность эмбриона до проведения переноса, но связано с рядом ограничений. Введение алгоритмов автоматизированного анализа в работу эмбриологов может существенно улучшить отбор эмбрионов и уменьшить влияние человеческого фактора.
Цель: Оценить эффективность применения алгоритмов автоматизированного анализа для определения плоидности эмбрионов в различных возрастных группах.
Материалы и методы: Проведено ретроспективное исследование эмбрионов 51 пациентки, проходивших с января по май 2022 г. в медицинском центре «Семья» программу экстракорпорального оплодотворения (ЭКО) с ПГТ-А. Эффективность определения эуплоидии по изображению бластоцисты сравнивали с полученными результатами ПГТ-А. В работе использовали программу ERICA 1.0 (Embryo Ranking Intelligent Classification Algorithm).
Результаты: Было получено суммарно 117 бластоцист, 101 из которых подвергли ПГТ-А, а также автоматизированному анализу: 31 бластоциста от женщин до 35 лет, средний возраст 30,7 лет; от 35 до 39 лет, средний возраст 37,4 лет – 39 бластоцист и старше 40 лет, средний возраст 42 года – 31 бластоциста. По результатам ПГТ-А 101 эмбриона частота эуплоидии составила 51,5%. Точность, прогностическая ценность положительного, отрицательного результата, чувствительность, специфичность и площадь под кривой ROC составили 0,74, 0,76, 0,73, 0,73, 0,76 и 0,78 соответственно. Наиболее значимых результатов удалось добиться в когорте пациенток младше 35 лет.
Заключение: Автоматизированный анализ изображений демонстрирует перспективность в качестве вспомогательного инструмента принятия решений при выборе эмбрионов, в особенности, когда речь идет о пациентках старше 35 лет.

Вклад авторов: Ящук А.Г., Насырова С.Ф. – концепция, дизайн исследования, редактирование текста; Громенко Ю.Ю. – сбор данных; Громенко Д.Д. – анализ и статистическая обработка данных, написание текста.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование: Работа выполнена без спонсорской поддержки.
Благодарность: Благодарим доктора Alejandro Chavez-Badiola и его команду за предоставленное согласие на использование в исследовании ИИ ERICA 1.0.
Одобрение этического комитета: Исследование было одобрено Этическим комитетом учреждения.
Согласие пациентов на публикацию: Пациентки подписали информированное согласие на публикацию своих данных.
Обмен исследовательскими данными: Данные, подтверждающие выводы этого исследования, доступны по запросу у автора, ответственного за переписку, после одобрения ведущим исследователем.
Для цитирования: Ящук А.Г., Громенко Д.Д., Насырова С.Ф., Громенко Ю.Ю.
Возможности оценки плоидности эмбрионов.
Акушерство и гинекология. 2025; 9: 126-132
https://dx.doi.org/10.18565/aig.2025.106

искусственный интеллект

эуплоидный эмбрион

преимплантационное генетическое тестирование на анеуплоидии (ПГТ-А)

поздний репродуктивный возраст

Полный текст статьи
доступен в "Библиотеке Врача"

Melo P., Dhillon-Smith R., Islam M.A., Devall A., Coomarasamy A. Genetic causes of sporadic and recurrent miscarriage. Fertil. Steril. 2023; 120(5): 940-4. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2023.08.952
Matorras R., Pérez-Fernández S., Mercader A., Sierra S., Larreategui Z., Ferrando M. et al. Lessons learned from 64,071 embryos subjected to PGT for aneuploidies: results, recurrence pattern and indications analysis. Reprod. Biomed. Online. 2024; 49(5): 103979. https://dx.doi.org/10.1016/j.rbmo.2024.103979
Российская Aссоциация Репродукции Человека. Регистр ВРТ. Отчет за 2022 год. Доступно по: https://www.rahr.ru/d_registr_otchet/RegistrVRT_2022.pdf
Casper R.F. PGT-A: Houston, we have a problem. J. Assist. Reprod. Genet. 2023; 40(10): 2325-32. https://dx.doi.org/10.1007/s10815-023-02913-w
Theobald R., SenGupta S., Harper J. The status of preimplantation genetic testing in the UK and USA. Hum. Reprod. 2020; 35(4): 986-98. https://dx.doi.org/10.1093/humrep/deaa034
Roos Kulmann M.I., Lumertz Martello C., Bos-Mikich A., Frantz N. Pronuclear and blastocyst morphology are associated age-dependently with embryo ploidy in in vitro fertilization cycles. Hum. Fertil. (Camb). 2022; 25(2): 369-76. https://dx.doi.org/10.1080/14647273.2020.1808716
Khosravi P., Kazemi E., Zhan Q., Malmsten J.E., Toschi M., Zisimopoulos P. et al. Deep learning enables robust assessment and selection of human blastocysts after in vitro fertilization. NPJ Digit. Med. 2019; 2: 21. https://dx.doi.org/10.1038/s41746-019-0096-y
Cimadomo D., Rienzi L., Conforti A., Forman E., Canosa S., Innocenti F. et al. Opening the black box: why do euploid blastocysts fail to implant? A systematic review and meta-analysis. Hum. Reprod. Update. 2023; 29(5): 570-633. https://dx.doi.org/10.1093/humupd/dmad010
Giménez C., Conversa L., Murria L., Meseguer M. Time-lapse imaging: morphokinetic analysis of in vitro fertilization outcomes. Fertil. Steril. 2023; 120(2): 218-27. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2023.06.015
Riegler M.A., Stensen M.H., Witczak O., Andersen J.M., Hicks S.A., Hammer H.L. et al. Artificial intelligence in the fertility clinic: status, pitfalls and possibilities. Hum. Reprod. 2021; 36(9): 2429-42. https://dx.doi.org/10.1093/humrep/deab168
Luong T.M., Le N.Q.K. Artificial intelligence in time-lapse system: advances, applications, and future perspectives in reproductive medicine. J. Assist. Reprod. Genet. 2024; 41(2): 239-52. https://dx.doi.org/10.1007/s10815-023-02973-y
Diakiw S.M., Hall J.M.M., VerMilyea M.D., Amin J., Aizpurua J., Giardini L. et al. Development of an artificial intelligence model for predicting the likelihood of human embryo euploidy based on blastocyst images from multiple imaging systems during IVF. Hum. Reprod. 2022; 37(8): 1746-59. https://dx.doi.org/10.1093/humrep/deac131
Paya E., Pulgarín C., Bori L., Colomer A., Naranjo V., Meseguer M. Deep learning system for classification of ploidy status using time-lapse videos. F. S. Sci. 2023; 4(3): 211-8. https://dx.doi.org/10.1016/j.xfss.2023.06.002
Драпкина Ю.С., Макарова Н.П., Васильев Р.А., Амелин В.В., Франкевич В.Е., Калинина Е.А. Изучение аналитической обработки клинико-анамнестических и эмбриологических данных пациентов в программе вспомогательных репродуктивных технологий различными методами машинного обучения. Акушерство и гинекология. 2024; 3: 96-107.
Bori L., Paya E., Alegre L., Viloria T.A., Remohi J.A., Naranjo V. et al. Novel and conventional embryo parameters as input data for artificial neural networks: an artificial intelligence model applied for prediction of the implantation potential. Fertil. Steril. 2020; 114(6): 1232-41. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2020.08.023
Министерство здравоохранения Российской Федерации. Клинические рекомендации. Женское бесплодие. М.; 2024.
Российская Ассоциация Репродукции Человека. Секция «Клиническая эмбриология». Оценка ооцитов и эмбрионов в лаборатории ВРТ. Методические рекомендации. М.; 2021. 17 с.
ERICA. ERICA: artificial intelligence for embryo selection. Available at: https://embryoranking.com/
Chavez-Badiola A., Flores-Saiffe-Farías A., Mendizabal-Ruiz G., Drakeley A.J., Cohen J. Embryo ranking intelligent classification algorithm (ERICA): artificial intelligence clinical assistant predicting embryo ploidy and implantation. Reprod. Biomed. Online. 2020; 41(4): 585-93. https://dx.doi.org/10.1016/j.rbmo.2020.07.003
Capalbo A., Poli M., Rienzi L., Girardi L., Patassini C., Fabiani M. et al. Mosaic human preimplantation embryos and their developmental potential in a prospective, non-selection clinical trial. Am. J. Hum. Genet. 2021; 108(12): 2238-47. https://dx.doi.org/10.1016/j.ajhg.2021.11.002
Salih M., Austin C., Warty R.R., Tiktin C., Rolnik D.L., Momeni M. et al. Embryo selection through artificial intelligence versus embryologists: a systematic review. Hum. Reprod. Open. 2023; 2023(3): hoad031. https://dx.doi.org/10.1093/hropen/hoad031
Xin X., Wu S., Xu H., Ma Y., Bao N., Gao M. et al. Non-invasive prediction of human embryonic ploidy using artificial intelligence: a systematic review and meta-analysis. EClinicalMedicine. 2024; 77: 102897. https://dx.doi.org/10.1016/j.eclinm.2024.102897
Diakiw S.M., Hall J.M.M., VerMilyea M.D., Amin J., Aizpurua J., Giardini L. et al. Development of an artificial intelligence model for predicting the likelihood of human embryo euploidy based on blastocyst images from multiple imaging systems during IVF. Hum. Reprod. 2022; 37(8): 1746-59. https://dx.doi.org/10.1093/humrep/deac131
Diakiw S.M., Hall J.M.M., VerMilyea M., Lim A.Y.X., Quangkananurug W., Chanchamroen S. et al. An artificial intelligence model correlated with morphological and genetic features of blastocyst quality improves ranking of viable embryos. Reprod. Biomed. Online. 2022; 45(6): 1105-17. https://dx.doi.org/10.1016/j.rbmo.2022.07.018

Поступила 21.04.2025

Принята в печать 18.08.2025

Ящук Альфия Галимовна, д.м.н., профессор, заведующая кафедрой акушерства и гинекологии №2, Башкирский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации, 450008, Россия, Республика Башкортостан, Уфа, ул. Ленина, д. 3, +7(917)343-17-15, https://orcid.org/0000-0003-2645-1662
Громенко Дарья Дмитриевна, аспирант кафедры акушерства и гинекологии №2, Башкирский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации, 450008, Россия, Республика Башкортостан, Уфа, ул. Ленина, д. 3, +7(987)473-86-19, https://orcid.org/0000-0001-5638-1779
Насырова Светлана Фаниловна, к.м.н., доцент кафедры акушерства и гинекологии №2, Башкирский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации, 450008, Россия, Республика Башкортостан, Уфа, ул. Ленина, д. 3, +7(919)615-46-52, https://orcid.org/0000-0002-2313-7232
Громенко Юлия Юрьевна, к.м.н., главный врач, медицинский центр «Семья», 450054, Россия, Республика Башкортостан, Уфа, пр-т Октября, д. 73, корп. 1,
+7(917)348-69-86, https://orcid.org/0000-0002-3373-0873
Автор, ответственный за переписку: Дарья Дмитриевна Громенко, dasha.gromenko@mail.ru

Возможности оценки плоидности эмбрионов

Ящук А.Г., Громенко Д.Д., Насырова С.Ф., Громенко Ю.Ю.

Ключевые слова

Список литературы

Об авторах / Для корреспонденции

Также по теме