Овариальный возраст – ранний маркер преждевременной недостаточности яичников

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Цель: Оценить степень старения яичников у пациенток со скрытой (оккультной), начальной и полной формами преждевременной недостаточности яичников (ПНЯ) с помощью комплексного признака «овариальный возраст», вычисляемого с использованием регрессионной модели, предложенной Venturella R. et al. (2015).

Материалы и методы: В одномоментное исследование включены пациентки с различными клиническими формами ПНЯ (n=82) и женщины с сохраненной функцией яичников (n=36) в возрасте от 18 до 39 лет (средний возраст – 33,1 (5,59) года). Проведено измерение уровня фолликулостимулирующего гормона (ФСГ) и антимюллерова гормона (АМГ) на 2–3-й дни менструального цикла, подсчет общего количества антральных фолликулов (КАФ) и допплерометрия интраовариального кровотока с вычислением индекса васкуляризации (VI) и индекса кровотока (FI).

Результаты: Значение признака «овариальный возраст» в группе пациенток с ПНЯ оказался статистически значимо выше, чем в группе сравнения. Вычислен дополнительный признак «превышение хронологического возраста», представляющий разницу между овариальным и хронологическим возрастом пациентки. Данное превышение в контрольной группе составило 1,25 (0,71) лет, в группе пациенток со скрытой формой ПНЯ – 6,63 (1,39) лет, у группы пациенток с начальной формой ПНЯ – 12,6 (0,98) лет и у группы пациенток с полной формой ПНЯ – 18,91 (1,32) лет. Превышение овариального возраста над хронологическим в среднем увеличивается на 6 лет при последовательном переходе от группы здоровых женщин к каждой из групп с ПНЯ.

Заключение: Постепенное увеличение овариального возраста при переходе от скрытой (оккультной) к начальной и далее к полной форме ПНЯ свидетельствует о нарастании морфофункциональной несостоятельности яичников при развитии заболевания. Степень превышения овариального возраста над хронологическим позволяет оценить тяжесть изменений основных маркеров ПНЯ, измеренных у пациентки и более наглядно отразить процесс «старения» яичников на разных стадиях заболевания.

Об авторах

Роза Истановна Машаева

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: i@mdrose.ru
ORCID iD: 0000-0001-5518-1572
SPIN-код: 6780-3831

аспирант отделения гинекологической эндокринологии

Россия, 117997, Москва ул. Академика Опарина, д. 4

Лариса Андреевна Марченко

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

Email: l_marchenko@yandex.ru

доктор медицинских наук, профессор, ведущий научный сотрудник отделения гинекологической эндокринологии

Россия, 117997, Москва ул. Академика Опарина, д. 4

Александр Иосифович Гус

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

Email: a_gus@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0003-1377-3128

доктор медицинских наук, профессор, ведущий научный сотрудник отделения ультразвуковой и функциональной диагностики отдела визуальной диагностики

Россия, 117997, Москва ул. Академика Опарина, д. 4

Кирилл Витальевич Костюков

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

Email: k_kostukov@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0003-3094-4013

доктор медицинских наук, заведующий отделением ультразвуковой и функциональной диагностики отдела визуальной диагностики

Россия, 117997, Москва ул. Академика Опарина, д. 4

Список литературы

  1. Polonio A.M., Chico-Sordo L., Córdova-Oriz I., Medrano M., García-Velasco J.A., Varela E. Impact of ovarian aging in reproduction: from telomeres and mice models to ovarian rejuvenation. Yale J. Biol. Med. 2020; 93(4): 561-9.
  2. Mishra G.D., Chung H.F., Cano A., Chedraui P., Goulis D.G., Lopes P. et al. EMAS position statement: Predictors of premature and early natural menopause. Maturitas. 2019; 123: 82-8. https://dx.doi.org/10.1016/j.maturitas.2019.03.008.
  3. Golezar S., Ramezani Tehrani F., Khazaei S., Ebadi A., Keshavarz Z. The global prevalence of primary ovarian insufficiency and early menopause: a meta-analysis. Climacteric. 2019; 22(4): 403-11. https://dx.doi.org/10.1080/ 13697137.2019.1574738.
  4. Чернуха Г.Е., Табеева Г.И., Рштуни С.Д., Машаева Р.И., Черных В.Б., Марченко Л.А. Гены, вовлеченные в развитие преждевременной недостаточности яичников. Акушерство и гинекология. 2021; 11: 71-80. [Chernukha G.E., Tabeeva G.I., Rshtuni S.D., Mashaeva R.I., Chernykh V.B., Marchenko L.A. Genes involved in premature ovarian failure. Obstetrics and Gynecology. 2021; (11): 71-80 (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2021.11.71-80.
  5. Navot D., Rosenwaks Z., Margalioth E.J. Prognostic assessment of female fecundity. Lancet. 1987; 2(8560): 645-7. https://dx.doi.org/10.1016/ s0140-6736(87)92439-1.
  6. Марченко Л.А., Машаева Р.И. Клинико-лабораторные критерии оккультной формы преждевременной недостаточности яичников. Гинекология. 2018; 20(6): 73-6. [Marchenko L.A., Mashaeva R.I. Clinical and laboratory criteria for occult form of premature ovarian failure. Gynecology. 2018; 20(6): 73-6. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.26442/ 20795696.2018.6.180069.
  7. Cohen J., Chabbert-Buffet N., Darai E. Diminished ovarian reserve, premature ovarian failure, poor ovarian responder--a plea for universal definitions. J. Assist. Reprod. Genet. 2015; 32(12): 1709-12. https://dx.doi.org/10.1007/ s10815-015-0595-y.
  8. Машаева Р.И., Марченко Л.А., Олимпиева С.П., Гус А.И., Костюков К.В., Чернуха Г.Е. Анализ морфофункционального состояния яичников при различных клинических формах преждевременной недостаточности яичников с использованием энергетической допплерометрии в режиме 2D/3D. Акушерство и гинекология. 2020; 12: 129-36. [Mashaeva R.I., Marchenko L.A., Olympieva S.P., Gus A.I., Kostyukov K.V., Chernukha G.E. Morphofunctional characteristics of ovaries determined by 2D and 3D power Doppler sonography in different clinical forms of premature ovarian failure. Obstetrics and Gynecology. 2020; (12): 129-36 (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2020.12.129-136.
  9. Yeganeh L., Boyle J.A., Wood A., Teede H., Vincent A.J. Menopause guideline appraisal and algorithm development for premature ovarian insufficiency. Maturitas. 2019; 130: 21-31. https://dx.doi.org/10.1016 /j.maturitas.2019.09.009.
  10. Baber R.J., Panay N., Fenton A.; IMS Writing Group. 2016 IMS Recommendations on women's midlife health and menopause hormone therapy. Climacteric. 2016; 19(2): 109-50. https://dx.doi.org/10.3109/ 13697137.2015.1129166.
  11. Марченко Л.А., Машаева Р.И. Клинико-лабораторная оценка овариального резерва с позиции репродуктолога. Акушерство и гинекология. 2018; 8: 22-5. [Marchenko L.A., Mashaeva R.I. Clinical and laboratory assessment of ovarian reserve from a reproductologist’s point of view. Obstetrics and Gynecology. 2018; (8): 22-5. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2018.8.22-25.
  12. Venturella R., Lico D., Sarica A., Falbo M.P., Gulletta E., Morelli M. еt al. OvAge: a new methodology to quantify ovarian reserve combining clinical, biochemical and 3D-ultrasonographic parameters. J. Ovarian Res. 2015; 8: 21. https:// dx.doi.org/10.1186/s13048-015-0149-z.
  13. Mashayekhy M., Barabi F., Arabipoor A., Zolfaghari Z. Live birth rates in different subgroups of poor ovarian responders according to Bologna and POSEIDON group classification criteria. J. Gynecol. Obstet. Hum. Reprod. 2021; 50(7): 102169. https://dx.doi.org/10.1016/j.jogoh.2021.102169.
  14. Meyer D.H., Schumacher B. Aging clocks based on accumulating stochastic variation. Nat. Aging. 2024; 4(6): 871-85. https://dx.doi.org/10.1038/ s43587-024-00619-x.
  15. Xu W., Wang H., Han L., Zhao X., Chen P., Zhao H. et al. Development, promotion, and application of online OvAge calculator based on the WeChat applet: Clinical prediction model research. PLoS One. 2023; 18(2): e0279633. https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0279633.
  16. Ding T., Ren W., Wang T., Han Y., Ma W., Wang M. et al. Assessment and quantification of ovarian reserve on the basis of machine learning models. Front Endocrinol (Lausanne). 2023; 14: 1087429. https://dx.doi.org/10.3389/fendo.2023.1087429.
  17. Panay N., Anderson R.A., Bennie A., Cedars M., Davies M., Ee C. et al.; ESHRE, ASRM, CREWHIRL, and IMS Guideline Group on POI. Evidence-based guideline: premature ovarian insufficiency. Hum. Reprod. Open. 2024; 2024(4): hoae065. https://dx.doi.org/10.1093/hropen/ hoae065.
  18. Younis J.S., Ben-Ami M., Ben-Shlomo I. The Bologna criteria for poor ovarian response: a contemporary critical appraisal. J. Ovarian Res. 2015; 8: 76. https://dx.doi.org/10.1186/s13048-015-0204-9.
  19. Venturella R., Lico D., Borelli M., Imbrogno M.G., Cevenini G., Zupi E. et al. 3 to 5 years later: long-term effects of prophylactic bilateral salpingectomy on ovarian function. J. Minim. Invasive Gynecol. 2017; 24(1): 145-50. https:// dx.doi.org/10.1016/j.jmig.2016.08.833.
  20. Nassif A., Elnory M.A. Impact of prophylactic bilateral salpingectomy on ovarian reserve in women undergoing vaginal hysterectomy: A randomized controlled trial. Evidence Based Women’s Health Journal. 2020; 10(2): 150-61. https://dx.doi.org/10.21608/ebwhj.2020.22949.1074.
  21. ACOG Committee Opinion No. 774: Opportunistic salpingectomy as a strategy for epithelial ovarian cancer prevention. Obstet. Gynecol. 2019; 133(4): e279-e284. https://dx.doi.org/10.1097/AOG.0000000000003164.
  22. Pinelli S., Artini P.G., Basile S., Obino M.E.R., Sergiampietri C., Giannarelli D. et al. Estrogen treatment in infertile women with premature ovarian insufficiency in transitional phase: a retrospective analysis. J. Assist. Reprod. Genet. 2018; 35(3): 475-82. https://dx.doi.org/10.1007/s10815-017-1096-y.
  23. Dragojevic Dikic S., Vasiljevic M., Jurisic A., Vujovic S. Resumption of ovarian function and successful pregnancy in a patient with premature ovarian insufficiency after a long-term hormone replacement therapy. Gynecol. Reprod. Endocrinol. Metab. 2020; 1(4): 223-7.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рисунок. ROC-кривая, характеризующая связь уровня превышения хронологического возраста с наличием ПНЯ

Скачать (69KB)
Метаданные

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».