Перспективы использования протеомного подхода с целью оценки эффективности имплантации эмбрионов, вошедших в цикл ЭКО

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В настоящем обзоре представлены неинвазивные способы оценки потенциала имплантации эмбрионов, вошедших в цикл ЭКО. Описан морфологический подход к оценке качества эмбрионов, используемый в клинической практике. Кроме того, такие неинвазивные подходы, как анализ бесклеточной ДНК в культуральной среде, оценка морфокинетических изменений отдельных эмбрионов с использованием моделей искусственного интеллекта, анализ потребления кислорода отдельными эмбрионами и протеомный подход, рассмотрены в литературе в качестве дополнений к существующей системе оценки качества эмбрионов. Основное внимание в данной статье уделено идентификации белковых молекул в отработанных культуральных средах дробящихся эмбрионов как наиболее перспективному и малоизученному подходу. Описана диагностическая значимость хорионического гонадотропина человека и его изоформ, фактора некроза опухоли альфа, интерлейкина-6, -8, -1β, человеческого лейкоцитарного антигена-G, фактора стволовых клеток, интерферона альфа, хемокинов (CCL15, CCL27 и CXCL12), молекулы тромбоцитарно-эндотелиальной клеточной адгезии 1, тканевых ингибиторов металлопротеиназ 4, E-селектина, фактора фон Виллебранда и других соединений в качестве биомаркеров потенциала имплантации эмбрионов. Анализ этих белков в отработанных культуральных средах дробящихся эмбрионов может дополнить морфологическую оценку качества эмбрионов при принятии решений о выборе эмбриона для переноса.

Об авторах

Мария Сергеевна Зементова

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта

Автор, ответственный за переписку.
Email: marizementova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5161-369X
Россия, Санкт-Петербург

Сергей Алексеевич Сельков

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта

Email: selkovsa@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1560-7529
SPIN-код: 7665-0594

д-р мед. наук, профессор, засл. деят. науки РФ

Россия, Санкт-Петербург

Дмитрий Игоревич Соколов

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта

Email: falcojugger@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5749-2531
SPIN-код: 3746-0000

д-р биол. наук

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Ashary N., Tiwari A., Modi D. Embryo Implantation: war in times of love // Endocrinology. 2018. Vol. 159, N 2. P. 1188–1198. doi: 10.1210/en.2017-03082
  2. Lee I., Ahn S.H., Kim H.I., et al. Cytokines in culture media of preimplantation embryos during in vitro fertilization: impact on embryo quality // Cytokine. 2021. Vol. 148. ID: 155714. doi: 10.1016/j.cyto.2021.155714
  3. Должиков А.А., Заболотная С.В. Прикладная морфология для студентов и врачей: морфология последа человека. Учебное пособие. Белгород, 2005.
  4. Sheridan M.A., Fernando R.C., Gardner L., et al. Establishment and differentiation of long-term trophoblast organoid cultures from the human placenta // Nat Protoc. 2020. Vol. 15, N 10. P. 3441–3463. doi: 10.1038/s41596-020-0381-x
  5. Abbas Y., Turco M.Y., Burton G.J., et al. Investigation of human trophoblast invasion in vitro // Hum Reprod Update. 2020. Vol. 26, N 4. P. 501–513. doi: 10.1093/humupd/dmaa017
  6. Айламазян Э.К., Степанова О.И., Сельков С.А., и др. Клетки иммунной системы матери и клетки трофобласта: «конструктивное сотрудничество» ради достижения совместной цели // Вестник Российской академии медицинских наук. 2013. Т. 68, № 11. C. 12–21. EDN: ROBKBV doi: 10.15690/vramn.v68i11.837
  7. Hernández-Vargas P., Muñoz M., Domínguez F. Identifying biomarkers for predicting successful embryo implantation: applying single to multi-OMICs to improve reproductive outcomes // Hum Reprod Update. 2020. Vol. 26, N 2. P. 264–301. doi: 10.1093/humupd/dmz042
  8. Ojosnegros S., Seriola A., Godeau A.L., et al. Embryo implantation in the laboratory: an update on current techniques // Hum Reprod Update. 2021. Vol. 27, N 3. P. 501–530. doi: 10.1093/humupd/dmaa054
  9. Aplin J.D., Ruane P.T. Embryo-epithelium interactions during implantation at a glance // J Cell Sci. 2017. Vol. 130, N 1. P. 15–22. doi: 10.1242/jcs.175943
  10. Anagnostopoulou C., Maldonado Rosas I., Singh N., et al. Oocyte quality and embryo selection strategies: a review for the embryologists, by the embryologists // Panminerva Med. 2022. Vol. 64, N 2. P. 171–184. doi: 10.23736/s0031-0808.22.04680-8
  11. Baxter Bendus A.E., Mayer J.F., Shipley S.K., et al. Interobserver and intraobserver variation in day 3 embryo grading // Fertil Steril. 2006. Vol. 86, N 6. P. 1608–1615. doi: 10.1016/j.fertnstert.2006.05.037
  12. Nagy Z.P., Liu J., Joris H., et al. The influence of the site of sperm deposition and mode of oolemma breakage at intracytoplasmic sperm injection on fertilization and embryo development rates // Hum Reprod. 1995. Vol. 10, N 12. P. 3171–3177. doi: 10.1093/oxfordjournals.humrep.a135881
  13. Tao J., Tamis R., Fink K., et al. The neglected morula/compact stage embryo transfer // Hum Reprod. 2002. Vol. 17, N 6. P. 1513–1518. doi: 10.1093/humrep/17.6.1513
  14. Gardner D.K., Schoolcraft W.B. Culture and transfer of human blastocysts // Curr Opin Obstet Gynecol. 1999. Vol. 11, N 3. P. 307–311. doi: 10.1097/00001703-199906000-00013
  15. Nazem T.G., Sekhon L., Lee J.A., et al. The correlation between morphology and implantation of euploid human blastocysts // Reprod Biomed Online. 2019. Vol. 38, N 2. P. 169–176. doi: 10.1016/j.rbmo.2018.10.007
  16. Juneau C., Franasiak J., Treff N. Challenges facing contemporary preimplantation genetic screening // Curr Opin Obstet Gynecol. 2016. Vol. 28, N 3. P. 151–157. doi: 10.1097/gco.0000000000000270
  17. Orvieto R., Aizer A., Gleicher N. Is there still a rationale for non-invasive PGT-A by analysis of cell-free DNA released by human embryos into culture medium? // Hum Reprod. 2021. Vol. 36, N 5. P. 1186–1190. doi: 10.1093/humrep/deab042
  18. Munné S., Kaplan B., Frattarelli J.L., et al. Preimplantation genetic testing for aneuploidy versus morphology as selection criteria for single frozen-thawed embryo transfer in good-prognosis patients: a multicenter randomized clinical trial // Fertil Steril. 2019. Vol. 112, N 6. P. 1071–1079.e7. doi: 10.1016/j.fertnstert.2019.07.1346
  19. Rubio C., Navarro-Sánchez L., García-Pascual C.M., et al. Multicenter prospective study of concordance between embryonic cell-free DNA and trophectoderm biopsies from 1301 human blastocysts // Am J Obstet Gynecol. 2020. Vol. 223, N 5. P. 751.e1–751.e13. doi: 10.1016/j.ajog.2020.04.035
  20. Jain T., Grainger D.A., Ball G.D., et al. 30 years of data: impact of the United States in vitro fertilization data registry on advancing fertility care // Fertil Steril. 2019. Vol. 111, N 3. P. 477–488. doi: 10.1016/j.fertnstert.2018.11.015
  21. Huang L., Bogale B., Tang Y., et al. Noninvasive preimplantation genetic testing for aneuploidy in spent medium may be more reliable than trophectoderm biopsy // Proc Natl Acad Sci USA. 2019. Vol. 116, N 28. P. 14105–14112. doi: 10.1073/pnas.1907472116
  22. Leaver M., Wells D. Non-invasive preimplantation genetic testing (niPGT): the next revolution in reproductive genetics? // Hum Reprod Update. 2020. Vol. 26, N 1. P. 16–42. doi: 10.1093/humupd/dmz033
  23. Orvieto R., Shimon C., Rienstein S., et al. Do human embryos have the ability of self-correction? // Reprod Biol Endocrinol. 2020. Vol. 18, N 1. P. 98. doi: 10.1186/s12958-020-00650-8
  24. Singla S., Iwamoto-Stohl L.K., Zhu M., et al. Autophagy-mediated apoptosis eliminates aneuploid cells in a mouse model of chromosome mosaicism // Nat Commun. 2020. Vol. 11, N 1. P. 2958. doi: 10.1038/s41467-020-16796-3
  25. Yang M., Rito T., Metzger J., et al. Depletion of aneuploid cells in human embryos and gastruloids // Nat Cell Biol. 2021. Vol. 23, N 4. P. 314–321. doi: 10.1038/s41556-021-00660-7
  26. You Y., Stelzl P., Zhang Y., et al. Novel 3D in vitro models to evaluate trophoblast migration and invasion // Am J Reprod Immunol. 2019. Vol. 81, N 3. ID: e13076. doi: 10.1111/aji.13076
  27. Rubio I., Galán A., Larreategui Z., et al. Clinical validation of embryo culture and selection by morphokinetic analysis: a randomized, controlled trial of the EmbryoScope // Fertil Steril. 2014. Vol. 102, N 5. P. 1287–1294.e5. doi: 10.1016/j.fertnstert.2014.07.738
  28. Goodman L.R., Goldberg J., Falcone T., et al. Does the addition of time-lapse morphokinetics in the selection of embryos for transfer improve pregnancy rates? A randomized controlled trial // Fertil Steril. 2016. Vol. 105, N 2. P. 275–285.e10. doi: 10.1016/j.fertnstert.2015.10.013
  29. Conaghan J., Chen A.A., Willman S.P., et al. Improving embryo selection using a computer-automated time-lapse image analysis test plus day 3 morphology: results from a prospective multicenter trial // Fertil Steril. 2013. Vol. 100, N 2. P. 412–419.e5. doi: 10.1016/j.fertnstert.2013.04.021
  30. Armstrong S., Bhide P., Jordan V., et al. Time-lapse systems for embryo incubation and assessment in assisted reproduction // Cochrane Database Syst Rev. 2019. Vol. 5, N 5. ID: Cd011320. doi: 10.1002/14651858.CD011320.pub4
  31. Chavez-Badiola A., Flores-Saiffe-Farías A., Mendizabal-Ruiz G., et al. Embryo Ranking Intelligent Classification Algorithm (ERICA): artificial intelligence clinical assistant predicting embryo ploidy and implantation // Reprod Biomed Online. 2020. Vol. 41, N 4. P. 585–593. doi: 10.1016/j.rbmo.2020.07.003
  32. Barnes J., Brendel M., Gao V.R., et al. A non-invasive artificial intelligence approach for the prediction of human blastocyst ploidy: a retrospective model development and validation study // Lancet Digit Health. 2023. Vol. 5, N 1. P. e28–e40. doi: 10.1016/s2589-7500(22)00213-8
  33. O’Donovan C., Twomey E., Alderman J., et al. Development of a respirometric biochip for embryo assessment // Lab Chip. 2006. Vol. 6, N 11. P. 1438–1444. doi: 10.1039/b607622j
  34. Kurosawa H., Utsunomiya H., Shiga N., et al. Development of a new clinically applicable device for embryo evaluation which measures embryo oxygen consumption // Hum Reprod. 2016. Vol. 31, N 10. P. 2321–2330. doi: 10.1093/humrep/dew187
  35. Altmäe S., Esteban F.J., Stavreus-Evers A., et al. Guidelines for the design, analysis and interpretation of ‘omics’ data: focus on human endometrium // Hum Reprod Update. 2014. Vol. 20, N 1. P. 12–28. doi: 10.1093/humupd/dmt048
  36. De los Santos M.J., Mercader A., Francés A., et al. Role of endometrial factors in regulating secretion of components of the immunoreactive human embryonic interleukin-1 system during embryonic development // Biol Reprod. 1996. Vol. 54, N 3. P. 563–574. doi: 10.1095/biolreprod54.3.563
  37. Simón C., Moreno C., Remohí J., et al. Cytokines and embryo implantation // J Reprod Immunol. 1998. Vol. 39, N 1–2. P. 117–131. doi: 10.1016/s0165-0378(98)00017-5
  38. Krüssel J.S., Simón C., Rubio M.C., et al. Expression of interleukin-1 system mRNA in single blastomeres from human preimplantation embryos // Hum Reprod. 1998. Vol. 13, N 8. P. 2206–2211. doi: 10.1093/humrep/13.8.2206
  39. Taşkın E.A., Baltacı V., Cağıran G., et al. Detection of IL-1β in culture media supernatants of pre-implantation human embryos; its relation with embryo grades and development // Gynecol Endocrinol. 2012. Vol. 28, N 4. P. 296–298. doi: 10.3109/09513590.2011.631627
  40. Barañao R.I., Piazza A., Rumi L.S., et al. Determination of IL-1 and IL-6 levels in human embryo culture-conditioned media // Am J Reprod Immunol. 1997. Vol. 37, N 2. P. 191–194. doi: 10.1111/j.1600-0897.1997.tb00212.x
  41. Fazleabas A.T., Kim J.J., Strakova Z. Implantation: embryonic signals and the modulation of the uterine environment – a review // Placenta. 2004. Vol. 25, Suppl. A. P. S26–S31. doi: 10.1016/j.placenta.2004.01.014
  42. Salama K.M., Alloush M.K., Al Hussini R.M. Are the cytokines TNF alpha and IL 1Beta early predictors of embryo implantation? Cross sectional study // J Reprod Immunol. 2020. Vol. 137. ID: 102618. doi: 10.1016/j.jri.2019.102618
  43. Dominguez F., Meseguer M., Aparicio-Ruiz B., et al. New strategy for diagnosing embryo implantation potential by combining proteomics and time-lapse technologies // Fertil Steril. 2015. Vol. 104, N 4. P. 908–914. doi: 10.1016/j.fertnstert.2015.06.032
  44. Zmuidinaite R., Sharara F.I., Iles R.K. Current advancements in noninvasive profiling of the embryo culture media secretome // Int J Mol Sci. 2021. Vol. 22, N 5. doi: 10.3390/ijms22052513
  45. Bouvier S., Paulmyer-Lacroix O., Molinari N., et al. Soluble CD146, an innovative and non-invasive biomarker of embryo selection for in vitro fertilization // PLoS One. 2017. Vol. 12, N 3. ID: e0173724. doi: 10.1371/journal.pone.0173724
  46. Butler S.A., Luttoo J., Freire M.O., et al. Human chorionic gonadotropin (hCG) in the secretome of cultured embryos: hyperglycosylated hCG and hCG-free beta subunit are potential markers for infertility management and treatment // Reprod Sci. 2013. Vol. 20, N 9. P. 1038–1045. doi: 10.1177/1933719112472739
  47. Abreu C.M., Thomas V., Knaggs P., et al. Non-invasive molecular assessment of human embryo development and implantation potential // Biosens Bioelectron. 2020. Vol. 157, ID: 112144. doi: 10.1016/j.bios.2020.112144
  48. Yie S.M., Balakier H., Motamedi G., et al. Secretion of human leukocyte antigen-G by human embryos is associated with a higher in vitro fertilization pregnancy rate // Fertil Steril. 2005. Vol. 83, N 1. P. 30–36. doi: 10.1016/j.fertnstert.2004.06.059
  49. Freis A., Roesner S., Marshall A., et al. Non-invasive embryo assessment: altered individual protein profile in spent culture media from embryos transferred at day 5 // Reprod Sci. 2021. Vol. 28, N 7. P. 1866–1873. doi: 10.1007/s43032-020-00362-9
  50. Cortezzi S.S., Garcia J.S., Ferreira C.R., et al. Secretome of the preimplantation human embryo by bottom-up label-free proteomics // Anal Bioanal Chem. 2011. Vol. 401, N 4. P. 1331–1339. doi: 10.1007/s00216-011-5202-1
  51. Dekel N., Gnainsky Y., Granot I., et al. Inflammation and implantation // Am J Reprod Immunol. 2010. Vol. 63, N 1. P. 17–21. doi: 10.1111/j.1600-0897.2009.00792.x
  52. Díaz R.R., Zamora R.B., Sánchez R.V., et al. Embryo sHLA-G secretion is related to pregnancy rate // Zygote. 2019. Vol. 27, N 2. P. 78–81. doi: 10.1017/s0967199419000054
  53. Rebmann V., Switala M., Eue I., et al. Rapid evaluation of soluble HLA-G levels in supernatants of in vitro fertilized embryos // Hum Immunol. 2007. Vol. 68, N 4. P. 251–258. doi: 10.1016/j.humimm.2006.11.003

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Этапы имплантации у человека

Скачать (325KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Поиск корреляции уровней протеомных маркеров с эффективностью имплантации ЭКО ИКСИ — экстракорпоральное оплодотворения и интрацитоплазматическая инъекция сперматозоидов

Скачать (362KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024



Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».