Липидное профилирование фолликулярной жидкости и плазмы крови женщин как метод прогнозирования наступления беременности в программах вспомогательных репродуктивных технологий

Актуальность: Модификации протоколов лечения бесплодия в программах вспомогательных репродуктивных технологий (ВРТ) на основании клинико-лабораторного анамнеза супружеских пар по-прежнему имеют ограничения в прогнозировании их эффективности. Поиск малоинвазивных маркеров качества гамет и маркеров эффективности лечения бесплодия методом ВРТ является актуализированным направлением на данном этапе развития репродуктивной медицины.
Цель: Создание модели предикции наступления беременности на основании липидного профиля плазмы крови, фолликулярной жидкости пациенток в программах ВРТ с применением жидкостной хроматографии и масс-спектрометрии.
Материалы и методы: Проведен анализ клинико-анамнестических характеристик, профиля липидов в супружеских парах, проходящих лечение бесплодия в отделении ВРТ со стандартной стимуляцией яичников. Забор фолликулярной жидкости и плазмы крови с последующей криоконсервацией был произведен в день пункции. Исследование липидного состава биологических жидкостей было проведено методами жидкостной хроматографии с тандемной масс-спектрометрией. Липидный профиль исследованных образцов использовали для разработки OPLS-DA моделей.
Результаты: Выявлены статистические различия составов фолликулярной жидкости и плазмы крови пациенток в зависимости от результата лечения бесплодия методом ВРТ. Анализ ROC-кривых разработанных моделей показал, что модель, основанная на липидном составе плазмы крови, эффективнее модели на основе фолликулярной жидкости (AUC=0,97, AUC=0,91 соответственно).
Заключение: Данные настоящего исследования согласуются с результатами мировых исследований и подтверждают возможность использования липидного состава фолликулярной жидкости и плазмы крови в качестве маркеров эффективности проведения программ лечения бесплодия методом ВРТ. 

Вклад авторов: Макарова Н.П., Чаговец В.В., Калинина Е.А. – концепция и дизайн исследования; Сысоева А.П., Фортыгина Ю.А., Юшина М.Н., Эльдаров Ч.М., Чаговец В.В. – сбор и обработка материала, статистическая обработка данных; Фортыгина Ю.А., Драпкина Ю.С.– написание текста статьи; Калинина Е.А., Макарова Н.П. Эльдаров Ч.М., Кулакова Е.В., Франкевич В.Е. – редактирование.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии возможных конфликтов интересов.
Финансирование: Работа проведена без дополнительного финансирования со стороны третьих лиц.
Одобрение Этического комитета: Исследование было одобрено локальным Этическим комитетом ФГБУ «НМИЦ АГП им. В.И. Кулакова» Минздрава России.
Согласие пациентов на публикацию: Пациенты 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: Фортыгина Ю.А., Драпкина Ю.С., Макарова Н.П., Кулакова Е.В., Сысоева А.П., 
Юшина М.Н., Эльдаров Ч.М., Чаговец В.В., Франкевич В.Е., Калинина Е.А. Липидное профилирование фолликулярной жидкости и плазмы крови женщин как метод прогнозирования наступления беременности в программах вспомогательных репродуктивных технологий.
Акушерство и гинекология. 2024; 12: 60-69
https://dx.doi.org/10.18565/aig.2024.105

Изучение молекулярных механизмов развития эмбриона на фоне сохраняющейся высокой частоты бесплодия в современном обществе является актуальным и перспективным направлением исследований, что обуславливает стремительное развитие программ вспомогательных репродуктивных технологий (ВРТ) [1]. Одна из важных проблем в области ВРТ заключается в прогнозировании эффективности лечения бесплодия у супружеских пар с различными клинико-анамнестическими характеристиками. На сегодняшний день разработано большое количество потенциальных предикторов наступления беременности в программе ВРТ, в том числе, с использованием математических моделей [2]. Прогнозирование результата программы ВРТ можно свести к простой задаче классификации пациентов между двумя группами: с наступившей или не наступившей беременностью. В клинической практике такого рода задачи чаще всего решаются с помощью построения моделей логистической регрессии, однако в этом случае в качестве независимых переменных выступает небольшое число параметров. В то же время, организм является сложной биологической системой, состояние которой зависит от баланса многих переменных. Значительный прогресс в области обработки данных, разработка методов и алгоритмов многофакторного анализа, а также усовершенствование машинного обучения (МО), позволяют скооперировать целый массив переменных с учетом их соотношения, способствуя развитию персонифицированного подхода в медицине [3]. МО представляет собой технологию искусственного интеллекта и самостоятельно «учится» давать ответ на заданный вопрос, основываясь на алгоритмах автоматического анализа компьютером заранее известных наборов данных. В России такие методики активно используются для прогнозирования частоты наступления беременности с использованием клинических данных пациентов, которые проходят лечение бесплодия методом ВРТ [4].

Тем не менее, модель, основанная исключительно на клинических данных, обладает ограниченной прогностической точностью, поэтому изучение дополнительных маркеров предикции возможности наступления беременности в программах лечения методами ВРТ позволит не только своевременно ориентировать супружескую пару на использование различных методов лечения, но и скорректировать их ожидания в отношении частоты наступления беременности, а также целесообразно распределять средства Фонда обязательного медицинского страхования [5]. Кроме того, изучение неинвазивных или малоинвазивных маркеров, позволяющих прогнозировать эффективность лечения бесплодия методом ВРТ и качество получаемых гамет, дает возможность более дифференцированно проводить подготовку к программе ВРТ, тем самым, повышая результативность лечения.

В исследованиях по прогнозированию программ лечения уже были задействованы поиски малоинвазивных маркеров: малых некодирующих РНК, фермента теломеразы, молекулярно-генетических маркеров в средах культивирования, маточном аспирате, фолликулярной жидкости.

Среди молекул, принимающих наиболее активное участие в обеспечении клеток энергией, а также участвующих в формировании плазматических мембран, сигнальных молекул и регуляторов, следует выделить липиды [6]. Недостаток липидных молекул, оказывает негативное влияние на стероидогенез [7, 8]. Однако избыточное накопление внутриклеточных липидов, например жирных кислот, может опосредовать запуск окислительного повреждения клеток [7]. Результаты исследований показали, что липидный состав фолликулярной жидкости коррелирует с имплантацией эмбриона в программах ВРТ [9–14]. Общее количество мононенасыщенных жирных кислот, в частности олеиновой кислоты, демонстрировало достоверную положительную связь с количеством зрелых ооцитов и эмбрионов отличного качества [9]. В недавнем исследовании, опубликованном в 2022 г., показаны высокой степени корреляции липидного профиля крови с липидным составом фолликулярной жидкости, выступая маркером овариального ответа на стимуляцию. Таким образом, проведение профилирования липидного состава плазмы крови позволяет спрогнозировать качество полученного репродуктивного материала до проведения стимуляции яичников [15].

В предыдущих исследованиях была установлена связь между липидным профилем сыворотки крови и вероятностью наступления беременности. Повышенные уровни свободного холестерина в сыворотке крови у пар, проходящих лечение методами ВРТ, ассоциировались с низкой вероятностью успешного исхода лечения [16]. Также у женщин с привычным невынашиванием беременности наблюдались повышенные уровни триглицеридов в сыворотке крови [17].

В свете существующих данных о влиянии липидного профиля фолликулярной жидкости и плазмы крови на качество гамет, целью данного исследования является проверка гипотезы о прогностической значимости профиля липидов в наступлении беременности у пациентов с бесплодием в программах стимуляции суперовуляции, а также разработка соответствующей математической модели.

Материалы и методы

Исследование проводилось на базе отделения вспомогательных технологий в лечении бесплодия Ин...

Фортыгина Ю.А., Драпкина Ю.С., Макарова Н.П., Кулакова Е.В., Сысоева А.П., Юшина М.Н., Эльдаров Ч.М., Чаговец В.В., Франкевич В.Е., Калинина Е.А.