Возможности прогнозирования эффективности программ вспомогательных репродуктивных технологий

Мартынова А.Е.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России, Москва, Россия
Постоянное совершенствование вспомогательных репродуктивных технологий (ВРТ) увеличивает эффективность лечения бесплодия, однако в каждом клиническом случае результативность остается индивидуальной. На успешную реализацию программ ВРТ могут оказывать влияние многие факторы. Компетентная оценка шансов до начала лечения позволяет паре легче принять возможную необходимость повторных попыток ЭКО, грамотно спланировать финансовые затраты, а в некоторых случаях – выбрать альтернативный вариант решения проблемы.
Цель данного обзора – обобщение данных литературы относительно возможности прогнозирования исходов программ ВРТ. В обзоре рассмотрены такие вопросы, как влияние возраста, биомаркеров овариального резерва, индекса массы тела, гормонального фона, образа жизни, а также альтернативных маркеров на результативность лечения методом ЭКО. В обзоре отражены комплексные клинические модели и калькуляторы для оценки шансов на положительный исход лечения.
Заключение: Имеется большое количество критериев, потенциально влияющих на результативность программ ВРТ, однако каждый из них обладает невысокой прогностической ценностью, в связи с чем актуально создание комплексных прогностических моделей для повышения общей точности. Разработка клинически значимых моделей прогнозирования эффективности лечения методами ВРТ поможет клиницистам и пациентам взвешенно планировать лечение, оптимально использовать овариальный резерв, своевременно рекомендовать программы сохранения фертильности, тем самым увеличивая шансы рождения здорового потомства.

Ключевые слова

вспомогательные репродуктивные технологии
лечение бесплодия
прогностические модели
прогнозирование ЭКО

Список литературы

  1. Babayev E., Duncan F.E. Age-associated changes in cumulus cells and follicular fluid: the local oocyte microenvironment as a determinant of gamete quality. Biol. Reprod. 2022; 106(2): 351-65. https://dx.doi.org/10.1093/biolre/ioab241.
  2. Амирова А.А., Назаренко Т.А., Мишиева Н.Г. Факторы, влияющие на исходы ЭКО. Проблемы репродукции. 2010; 1: 68-74. 
  3. Паскарь С.С., Калугина A.C. Предикторы успешного лечения бесплодия с помощью ВРТ среди пациентов молодого репродуктивного возраста. В кн.: Трансляционная медицина: Национальный медицинский инновационный форум: тезисы. Санкт-Петербург 16–18 мая 2019 года. СПб.; 2019: 62. 
  4. Grondahl M.L., Christiansen S.L., Kesmodel U.S.I, Agerholm E., Lemmen J.G., Lundstrom P. Effect of women’s age on embryo morphology, cleavage rate and competence – a multicenter cohort study. PLoS One. 2017; 12: e0172456. https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0172456.
  5. Stensen M.H., Tanbo T., Storeng R., Byholm T., Fedorcsak P. Routine morphological scoring systems in assisted reproduction treatment fail to reflect age-related impairment of oocyte and embryo quality. Reprod. Biomed. Online. 2010; 21(1): 118-25. https://dx.doi.org/10.1016/j.rbmo.2010.03.018.
  6. Mazzilli R., Cimadomo D., Vaiarelli A., Capalbo A., Dovere L., Alviggi E. Effect of the male factor on the clinical outcome of intracytoplasmic sperm injection combined with preimplantation aneuploidy testing: observational longitudinal cohort study of 1,219 consecutive cycles. Fertil. Steril. 2017; 108(6): 961-72.e3. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2017.08.033 9.
  7. Ubaldi F.M., Cimadomo D., Capalbo A., Vaiarelli A., Buffo L., Trabucco E. Preimplantation genetic diagnosis for aneuploidy testing in women older than 44 years: a multicenter experience. Fertil. Steril. 2017; 107(5): 1173-80.https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2017.03.007.
  8. Franasiak J.M., Forman E.J., Hong K.H., Werner M.D., Upham K.M., Treff N.R. The nature of aneuploidy with increasing age of the female partner: a review of 15,169 consecutive trophectoderm biopsies evaluated with comprehensive chromosomal screening. Fertil. Steril. 2014; 101(3): 656-63.e1.https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2013.11.004 11.
  9. Capalbo A., Hoffmann E.R., Cimadomo D., Ubaldi M.F., Rienzi L. Human female meiosis revised: new insights into the mechanisms of chromosome segregation and aneuploidies from advanced genomics and time-lapse imaging. Hum. Reprod. Update. 2017; 23(6): 706-22. https://dx.doi.org/10.1093/humupd/ dmx026.
  10. Бейк Е.П., Сыркашева А.Г., Долгушина Н.В. Эффективность программ вспомогательных репродуктивных технологий у пациенток позднего репродуктивного возраста. Гинекология. 2018; 20(1): 109-12. 
  11. Gleicher N., Kushnir V.A., Darmon S., Albertini D.F., Barad D.H. Older women using their own eggs? Issue framed with two oldest reported IVF pregnancies and a live birth. Reprod. Biomed. Online. 2018; 37(2): 72-7.https://dx.doi.org/10.1016/j.rbmo.2018.05.010.
  12. Nelson S.M., Lawlor D.A. Predicting live birth, preterm delivery, and low birth weight in infants born from in vitro fertilisation: A prospective study of 144,018 treatment cycles. PLoS Med. 2011; 8(1): e1000386. https://dx.doi.org/10.1371/journal.pmed.1000386.
  13. Zhao D., Fan J., Wang P., Jiang X., Yao J., Li X. Age-specific definition of low anti-Mullerian hormone and associated pregnancy outcome in women undergoing IVF treatment. BMC Pregnancy Childbirth. 2021; 21(1): 186. https://dx.doi.org/10.1186/s12884-021-03649-0.
  14. Salama S., Sharaf M., Salem S.M., Rasheed M.A., Salama E., Elnahas T.,Lotfy R. FSH versus AMH: age-related relevance to ICSI results. Middle East Fertil. Soc. J. 2021; 26(1): 27. https://dx.doi.org/10.1186/s43043-021-00071-6.
  15. Wang S., Zhang Y., Mensah V., Warren J. Huber 3rd, Huang Y.Т., Alvero R.Discordant anti-müllerian hormone (AMH) and follicle stimulating hormone (FSH) among women undergoing in vitro fertilization (IVF): which one is the better predictor for live birth? J. Ovarian Res. 2018; 11(1): 60.https://dx.doi.org/10.1186/s13048-018-0430-z.
  16. Sadruddin S., Barnett B., Ku L., Havemann D., Mucowski S., Herrington R., Burggren W. Maternal serum concentration of anti-Müllerian hormone is a better predictor than basal follicle stimulating hormone of successful blastocysts development during IVF treatment PLoS One. 2020; 15(10): e0239779.https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0239779.
  17. Dai X., Wang Y., Yang H., Gao T., Yu C., Cao F. et al. AMH has no role in predicting oocyte quality in women with advanced age undergoing IVF/ICSI cycles. Sci. Rep. 2020; 10(1): 19750. https://dx.doi.org/10.1038/s41598-020-76543-y.
  18. Tal R., Tal O., Seifer B.J., Seifer D.B. Antimüllerian hormone as predictor of implantation and clinical pregnancy after assisted conception: a systematic review and meta-analysis. Fertil. Steril. 2015; 103(1): 119-30.e3.https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2014.09.041.
  19. Frattarelli J.L., Lauria-Costab D.F., Miller B.T., Bergh P.A., Scott R.T. Basal antral follicle number and mean ovarian diameter predict cycle cancellation and ovarian responsiveness in assisted reproductive technology cycles. Fertil. Steril. 2000; 74(3): 512-7. https://dx.doi.org/10.1016/S0015-0282(00)00708-1.
  20. Nahum R., Shifren J.L., Chang Y., Leykin L., Isaacson K., Toth T.L. Antral follicle assessment as a tool for predicting outcome in IVF–is it a better predictor than age and FSH? J. Assist. Reprod. Genet. 2001; 18(3): 151-5.https://dx.doi.org/10.1023/A:1009424407082.
  21. Durmusoglu F., Elter K., Yoruk P., Erenus M. Combining cycle day 7 follicle count with the basal antral follicle count improves the prediction of ovarian response. Fertil; Steril. 2004; 81(4): 1073-8. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2003.08.044.
  22. Klinkert E.R., Broekmans F.J., Looman C.W., Habbema J.D., te Velde E.R. The antral follicle count is a better marker than basal follicle-stimulating hormone for the selection of older patients with acceptable pregnancy prospects after in vitro fertilization. Fertil. Steril. 2005; 83(3): 811-4. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2004.11.005.
  23. Wun H., Li R. Role of baseline antral follicle count and anti-Mullerian hormone in prediction of cumulative live birth in the first in vitro fertilisation cycle: a retrospective cohort analysis. PLoS One. 2013; 8(4): e61095.https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0061095.
  24. Mutlu M.F., Erdem M., Erdem A., Yildiz S., Mutlu I., Arisoy O., Oktem M. Antral follicle count determines poor ovarian response better than anti-Müllerian hormone but age is the only predictor for live birth in in vitro fertilization cycles J. Assist. Reprod. Genet. 2013; 30(5): 657-65. https://dx.doi.org/10.1007/s10815-013-9975-3.
  25. Cortés-Vazquez A., Goitia-Landeros G.A., Regalado M.A., León-Hernández S.R., Cortés-Algara A.L., Bandala C. et al. Prediction of ovarian response in IVF/ICSI cycles. JBRA Assist. Reprod. 2021; 25(3): 422-7.https://dx.doi.org/10.5935/1518-0557.20210003.
  26. Fedorcsák P., Dale P.O., Storeng R., Ertzeid G., Bjercke S., Oldereid N. et al. Impact of overweight and underweight on assisted reproduction treatment. Hum. Reprod. 2004; 19(11): 2523-8. https://dx.doi.org/10.1093/humrep/deh485.
  27. Yang Z., Zhao X., Hu X., Ou X., Yin T., Yang J., Wu G. Body mass index showed no impact on the outcome of in vitro fertilization in progestin-primed ovarian stimulation protocol. Evid Based Complement. Alternat. Med. 2021; 2021: 9979972. https://dx.doi.org/10.1155/2021/9979972.
  28. Goldman R.H., Farland L.V., Thomas A.M., Zera C.A., Ginsburg E.S. The combined impact of maternal age and body mass index on cumulative live birth following in vitro fertilization. Am. J. Obstet. Gynecol. 2019; 221(6): 617.e1-617.e13. https://dx.doi.org/10.1016/j.ajog.2019.05.043.
  29. Паскарь С.С., Калугина А.С. Скрининговая оценка уровней тиреотропного гормона и пролактина и их влияние на исходы программ вспомогательных репродуктивных технологий у женщин молодого репродуктивного возраста. Проблемы репродукции. 2020; 26(6): 70-6. 
  30. Zhang D., Yuan X., Zhen J., Sun Z., Deng C., Yu Q. Mildly higher serum prolactin levels are directly proportional to cumulative pregnancy outcomes in in-vitro fertilization/intracytoplasmic sperm injection cycles. Front. Endocrinol. (Lausanne). 2020; 11: 584. https://dx.doi.org/10.3389/fendo.2020.00584.
  31. Hornstein M.D. Lifestyle and IVF outcomes. Reprod. Sci. 2016; 23(12): 1626-9. https://dx.doi.org/10.1177/1933719116667226.
  32. Waylen A.L., Metwally M., Jones G.L., Wilkinson A.J., Ledger W.L. Effects of cigarette smoking upon clinical outcomes of assisted reproduction: a meta-analysis. Hum. Reprod. 2009; 15(1): 31-44. https://dx.doi.org/10.1093/humupd/dmn046.
  33. Fuentes A., Munoz A., Barnhart K., Arguello B., Dıaz M., Pommer R. Recent cigarette smoking and assisted reproductive technologies outcome. Fertil. Steril. 2010; 93(1): 89-95. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2008.09.073.
  34. Zitzmann M., Rolf C., Nordhoff V. Male smokers have a decreased success rate for in vitro fertilization and intracytoplasmic sperm injection. Fertil. Steril. 2003; 79(Suppl. 3): 1550-4. https://dx.doi.org/10.1016/s0015-0282(03)00339-x.
  35. Benedict M.D., Missmer S.A., Vahratian A. Secondhand tobacco smoke exposure is associated with increased risk of failed implantation and reduced IVF success. Hum. Reprod. 2001; 26(9): 2525-31. https://dx.doi.org/10.1093/humrep/der226.
  36. Rossi B.V., Berry K.F., Hornstein M.D., Cramer D.W.., Ehrlich S, Missmer S.A. Effect of alcohol consumption on in vitro fertilization. Obstet. Gynecol. 2011; 117(1): 136-42. https://dx.doi.org/10.1097/AOG.0b013e31820090e1.
  37. Klonoff-Cohen H., Bleha J., Lam-Kruglick P. A prospective study of the effects of female and male caffeine on the reproductive endpoints of IVF and gamete intra-fallopian transfer. Hum. Reprod. 2002; 17(7): 1746-54.https://dx.doi.org/10.1093/humrep/17.7.1746.
  38. Al-Saleh I., El-Doush I., Grisellhi B., Coskun S. The effect of caffeine consumption on the success rate of pregnancy as well various performance parameters of in-vitro fertilization treatment. Med. Sci. Monit. 2010; 16(12): CR598-605.
  39. Twigt J.M., Bolhuis M.E., Steegers E.A. The preconception diet is associated with the chance of ongoing pregnancy in women undergoing IVF/ICSI treatment. Hum. Reprod. 2012; 27(8): 2526-31. https://dx.doi.org/10.1093/humrep/des157.
  40. Vujkovic M., de Vries J.H., Lindemans J. The preconception mediterranean dietary pattern in couples undergoing in vitro fertilization/intracytoplasmic sperm injection treatment increases the chance of pregnancy. Fertil. Steril. 2010; 94(6): 2096-101. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2009.12.079.
  41. Scaravelli G., Zacà C., Levi Setti P.E., Livi C., Ubaldi F.M., Villani M.T. et al. Fertilization rate as a novel indicator for cumulative live birth rate: a multicenter retrospective cohort study of 9,394 complete in vitro fertilization cycles. Fertil. Steril. 2021; 116(3): 766-73. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2021.04.006.
  42. Datta A.K., Campbell S., Felix N., Harbhajan J.S., Nargund G. Oocyte or embryo number needed to optimize live birth and cumulative live birth rates in mild stimulation IVF cycles. Reprod. Biomed. Online. 2021; 43(2): 223-32.https://dx.doi.org/10.1016/j.rbmo.2021.02.010.
  43. Carosso A.R., van Eekelen R., Revelli A., Canosa S., Mercaldo N., Benedetto C.,Gennarelli G. Women in advanced reproductive age: are the follicular output rate, the follicle-oocyte index and the ovarian sensitivity index predictors of live birth in an IVF cycle? J. Clin. Med. 2022; 11(3): 859.https://dx.doi.org/10.3390/jcm11030859.
  44. Прорубщикова М.Ю., Сутурина Л.В., Колесникова Л.И. Микроокружение ооцита: обзор литературы. Бюллетень восточно-сибирского научного центра сибирского отделения Российской академии медицинских наук. 2011; 5: 220-3. 
  45. Шестакова М.А., Морозова Д.С., Рабаданова А.К., Созарукова М.М. Оценка антиоксидантного статуса фолликулярной жидкости у пациенток с бесплодием, проходящих процедуру экстракорпорального оплодотворения. Журнал акушерства и женских болезней. 2017; 66(5): 168-9. 
  46. Рабаданова А.К., Шалина Р.И., Гугушвили Н.А. Гемодинамика матки и состояние овариального резерва в оценке эффективности экстракорпорального оплодотворения. Вестник Российского государственного медицинского университета. 2018; 2: 52-9. 
  47. Зазулина Я.А., Самыкина О.В., Миннигулова Г.М., Мельников В.А. Возможности прогнозирования успешного исхода программы экстракорпорального оплодотворения и переноса эмбриона. Фундаментальные исследования. 2015; 1,ч.5: 941-5. 
  48. Humaidan P. Future perspectives of POSEIDON stratifcation for clinical practice and research. Front. Endocrinol. (Lausanne). 2019; 10: 439.https://dx.doi.org/10.3389/fendo.2019.00439.
  49. McLernon D.J., Raja E.A., Toner J.P., Baker V.L., Doody K.J., Seifer D.B. et al. Predicting personalized cumulative live birth following in vitro fertilization. Fertil. Steril. 2022; 117(2): 326-38. https://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2021.09.015.
  50. Ratna M.B., Bhattacharya S., Abdulrahim B., McLernon D.J. A systematic review of the quality of clinical prediction models in in vitro fertilization. Hum. Reprod. 2020; 35(1): 100-16. https://dx.doi.org/10.1093/humrep/dez258.

Поступила 13.04.2022

Принята в печать 15.07.2022

Об авторах / Для корреспонденции

Мартынова Анна Евгеньевна, к.м.н., н.с. 1-го гинекологического отделения, Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России, a_martynova@oparina4.ru, 117997, Россия, Москва, ул. Академика Опарина, д. 4.

Конфликт интересов: Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование: Работа выполнена без спонсорской поддержки.
Для цитирования: Мартынова А.Е. Возможности прогнозирования эффективности программ вспомогательных репродуктивных технологий.
Акушерство и гинекология. 2022; 9: 26-32
https://dx.doi.org/10.18565/aig.2022.9.26-32

Также по теме

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.