Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Nhận diện bằng sinh tin học các dấu hiệu secretome của phôi euploid và aneuploid trong môi trường nuôi cấy IVF dựa trên phổ khối lượng MALDI-ToF
Tóm tắt
Việc genotyping phôi trong các phòng khám thụ tinh ống nghiệm (IVF) nhằm xác định các phôi aneuploid, và các phương pháp hiện tại phụ thuộc vào các phương pháp tốn kém, xâm lấn và mất thời gian như sàng lọc PGT-A. Phân tích phổ khối lượng dựa trên MALDI-ToF của môi trường nuôi cấy phôi đã được chứng minh là một kỹ thuật không xâm lấn, giá cả phải chăng và chính xác, có thể nhanh chóng ghi lại các hồ sơ secretome từ môi trường nuôi cấy phôi. Do đó, kiểu gen phôi aneuploid có thể được phân biệt với các phôi euploid từ các hồ sơ này nhằm phát triển các công cụ chọn lọc phôi mới. Một nghiên cứu đoàn hệ hồi cứu đã bao gồm 292 mẫu môi trường đã qua sử dụng từ các nuôi cấy phôi được thu thập từ một phòng khám IVF duy nhất ở Hoa Kỳ. Có 149 phôi euploid và 165 phôi aneuploid đã được phân tích trước đó bằng các kỹ thuật giải trình tự thế hệ tiếp theo PGT-A. Nhãn phổ khối lượng secretome của các phôi đã được tạo ra bằng cách sử dụng phổ khối lượng MALDI-ToF tại Vương quốc Anh. Dữ liệu đã được phân tích một cách có hệ thống bằng cách sử dụng quy trình sinh tin học tự động hoàn toàn và siêu nhanh được phát triển để xác định các chữ ký phổ khối lượng. Các mẫu phổ đặc trưng đã được tìm thấy cho các kiểu gen euploid và aneuploid trong môi trường nuôi cấy phôi. Chúng tôi xác định được 12 chữ ký đỉnh đặc trưng cho phôi euploid và 17 cho phôi aneuploid. Phân tích dữ liệu cũng cho thấy mức độ bổ sung cao giữa các vùng, cho thấy rằng 22 vùng cần thiết để phân biệt giữa các kiểu gen với độ nhạy 84% và tỷ lệ dương tính giả 18%. Việc sàng lọc kiểu gen phôi siêu nhanh và hoàn toàn tự động có thể thực hiện được dựa trên nhiều sự kết hợp của các chữ ký đỉnh phổ khối lượng cụ thể. Điều này tạo ra một bước đột phá hướng tới việc triển khai các công cụ không xâm lấn và siêu nhanh cho việc chọn lọc phôi ngay trước khi chuyển giao.
Từ khóa
#IVF #phôi euploid #phôi aneuploid #MALDI-ToF #phân tích phổ khối lượng #secretome #sinh tin học #sàng lọc không xâm lấnTài liệu tham khảo
Debrock S, Melotte C, Spiessens C, Peeraer K, Vanneste E, Meeuwis L, et al. Preimplantation genetic screening for aneuploidy of embryos after in vitro fertilization in women aged at least 35 years: a prospective randomized trial. Fertil Steril. Elsevier. 2010;93:364–73.
Hardarson T, Hanson C, Lundin K, Hillensjö T, Nilsson L, Stevic J, et al. Preimplantation genetic screening in women of advanced maternal age caused a decrease in clinical pregnancy rate: a randomized controlled trial. Hum Reprod Oxford University Press. 2008;23:2806–12.
Verpoest W, Staessen C, Bossuyt PM, Goossens V, Altarescu G, Bonduelle M, et al. Preimplantation genetic testing for aneuploidy by microarray analysis of polar bodies in advanced maternal age: a randomized clinical trial. Hum Reprod. Oxford University Press. 2018;33:1767–76.
Paulson RJ. Preimplantation genetic screening: what is the clinical efficiency? Fertil Steril Elsevier. 2017;108:228–30.
Munné S, Kaplan B, Frattarelli JL, Child T, Nakhuda G, Shamma FN, 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;112:1071–1079.e7.
Gleicher N, Metzger J, Croft G, Kushnir VA, Albertini DF, Barad DH. A single trophectoderm biopsy at blastocyst stage is mathematically unable to determine embryo ploidy accurately enough for clinical use. Reprod Biol Endocrinol. BioMed Central. 2017;15:33.
Paulson RJ. Mathematics should clarify, not obfuscate: an inaccurate and misleading calculation of the cost-effectiveness of preimplantation genetic testing for aneuploidy. Fertil Steril. 2019;111:1113–4.
Rosenwaks Z, Handyside AH, Fiorentino F, Gleicher N, Paulson RJ, Schattman GL, et al. The pros and cons of preimplantation genetic testing for aneuploidy: clinical and laboratory perspectives. Fertil Steril. 2018;110:353–61 Available from: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0015028218304370.
Iles RK, Sharara FI, Zmuidinaite R, Abdo G, Keshavarz S, Butler SA. Secretome profile selection of optimal IVF embryos by matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry. J Assist Reprod Genet. Springer US; 2019 [cited 2019 May 16];1–8. Available from: http://link.springer.com/10.1007/s10815-019-01444-7
Pais RJ, Zmuidinaite R, Butler SA, Iles RK. An automated workflow for MALDI-ToF mass spectra pattern identification on large data sets: An application to detect aneuploidies from pregnancy urine. Informatics Med Unlocked. Elsevier; 2019 [cited 2019 Jun 7];16:100194. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352914819300851
Rehman KS, Bukulmez O, Langley M, Carr BR, Nackley AC, Doody KM, et al. Late stages of embryo progression are a much better predictor of clinical pregnancy than early cleavage in intracytoplasmic sperm injection and in vitro fertilization cycles with blastocyst-stage transfer. Fertil Steril. 2007.
Sharara F, Butler SA, Pais RJ, Zmuidinaite R, Keshavarz S, Iles RK. BESST, a non-invasive computational tool for embryo selection using mass spectral profiling of embryo culture media. EMJ Repro Heal. 2019;5(1):59–60.
Gorry PA. General least-squares smoothing and differentiation by the convolution (Savitzky-Golay) method. Anal Chem. American Chemical Society; 1990 [cited 2018 Dec 10];62:570–3. Available from: http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ac00205a007
Gardner DK, Lane M, Stevens J, Schoolcraft WB. Noninvasive assessment of human embryo nutrient consumption as a measure of developmental potential. Fertil Steril Elsevier. 2001;76:1175–80.
Conaghan J, Hardy K, Handyside AH, Winston RML, Leese HJ. Selection criteria for human embryo transfer: a comparison of pyruvate uptake and morphology. J Assist Reprod Genet; Springer. 1993;10:21–30.
Brison DR, Houghton FD, Falconer D, Roberts SA, Hawkhead J, Humpherson PG, et al. Identification of viable embryos in IVF by non-invasive measurement of amino acid turnover. Hum Reprod. Oxford University Press. 2004;19:2319–24.
Kleijkers SHM, van Montfoort APA, Bekers O, Coonen E, Derhaag JG, Evers JLH, et al. Ammonium accumulation in commercially available embryo culture media and protein supplements during storage at 2–8°C and during incubation at 37°C. Hum Reprod. Oxford University Press. 2016;31:1192–9.
Ray K I, Nicolaides K, Pais R, Zmuidinaite R, Keshavarz S, Poon L, et al. The importance of gestational age in first trimester, maternal urine MALDI-Tof MS screening tests for down syndrome. Ann Proteomics Bioinforma. 2019;
Brezina PR, Anchan R, Kearns WG. Preimplantation genetic testing for aneuploidy: what technology should you use and what are the differences? J Assist Reprod Genet. Springer. 2016;33:823–32.
Ozgur K, Berkkanoglu M, Bulut H, Yoruk GDA, Candurmaz NN, Coetzee K. Single best euploid versus single best unknown-ploidy blastocyst frozen embryo transfers: a randomized controlled trial. J Assist Reprod Genet. 2019;36:629–36.
Neal SA, Morin SJ, Franasiak JM, Goodman LR, Juneau CR, Forman EJ, et al. Preimplantation genetic testing for aneuploidy is cost-effective, shortens treatment time, and reduces the risk of failed embryo transfer and clinical miscarriage. Fertil Steril. 2018.
Patrizio P, Shoham G, Shoham Z, Leong M, Barad DH, Gleicher N. Worldwide live births following the transfer of chromosomally “abnormal” embryos after PGT/A: results of a worldwide web-based survey. J Assist Reprod Genet. Springer; 2019;36:1599–607. Available from: https://link.springer.com/article/10.1007/s10815-019-01510-0
Cimadomo D, Capalbo A, Ubaldi FM, Scarica C, Palagiano A, Canipari R, et al. The impact of biopsy on human embryo developmental potential during preimplantation genetic diagnosis. Biomed Res Int. Hindawi; 2016;2016.
Leigh D. Improvement and standardization of biopsy procedures. Reprod Biomed Online Elsevier. 2019;38:e6–7.
Campbell A, Fishel S, Bowman N, Duffy S, Sedler M, Hickman CFL. Modelling a risk classification of aneuploidy in human embryos using non-invasive morphokinetics. Reprod Biomed Online. Elsevier. 2013;26:477–85.
Basile N, del Carmen NM, Bronet F, Florensa M, Riqueiros M, Rodrigo L, et al. Increasing the probability of selecting chromosomally normal embryos by time-lapse morphokinetics analysis. Fertil Steril. Elsevier. 2014;101:699–704.
Liang B, Gao Y, Xu J, Song Y, Xuan L, Shi T, et al. Raman profiling of embryo culture medium to identify aneuploid and euploid embryos. Fertil Steril. Elsevier. 2019;111:753–62.
Feichtinger M, Vaccari E, Carli L, Wallner E, Mädel U, Figl K, et al. Non-invasive preimplantation genetic screening using array comparative genomic hybridization on spent culture media: a proof-of-concept pilot study. Reprod Biomed Online Elsevier. 2017;34:583–9.
Xu J, Fang R, Chen L, Chen D, Xiao J-P, Yang W, et al. Noninvasive chromosome screening of human embryos by genome sequencing of embryo culture medium for in vitro fertilization. Proc Natl Acad Sci National Acad Sciences. 2016;113:11907–12.
Swan AL, Mobasheri A, Allaway D, Liddell S, Bacardit J. Application of machine learning to proteomics data: classification and biomarker identification in postgenomics biology. Omi A J Integr Biol. 2013;17:595–610.