Экспрессия генов MSX1, HOXA11 и TP53I3 в эндометрии, связанная с наступлением беременности после неоднократных неудачных попыток экстракорпорального оплодотворения у пациенток с трубно-перитонеальным фактором бесплодия

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Успешность программы экстракорпорального оплодотворения (ЭКО) в числе прочих факторов зависит от готовности эндометрия принять эмбрион. Считается, что это возможно в так называемое «окно имплантации», сроки которого могут сдвигаться под влиянием разных факторов. Оценка рецептивности эндометрия и «окна имплантации» на основе анализа экспрессии генов эндометрия перед переносом эмбрионов является перспективным подходом для предсказания вероятности наступления беременности в программах ЭКО.

Цель. Построить классификатор на основе экспрессии генов эндометрия для предсказания исходов программы ЭКО у пациенток с трубно-перитонеальным фактором бесплодия и неоднократными неудачными попытками ЭКО в анамнезе.

Материалы и методы. Перед очередной программой ЭКО было проведено полногеномное транскриптомное профилирование с помощью микрочипов Affymetrix образцов эндометрия 15 женщин с трубно-перитонеальным фактором бесплодия и неоднократными неудачными попытками ЭКО в анамнезе. Были выбраны потенциальные гены, способные классифицировать исходы программы ЭКО, после чего экспрессия данных генов анализировалась методом полимеразной цепной реакции в реальном времени в эндометрии 47 женщин для построения классификаторов исходов ЭКО на основе экспрессии пар и троек генов.

Результаты. Классификатор на основе экспрессии тройки генов MSX1 (HOX7), HOXA11 и TP53I3 позволял определять наступление беременности в программе ЭКО с чувствительностью 73% и специфичностью 71% при площади под ROC-кривой (AUC) 0,738 (95% доверительный интервал 0,577–0,898). Ранее была выявлена связь экспрессии данных генов с рецептивностью эндометрия, что позволяет предполагать, что эти гены играют роль в наступлении «окна имплантации».

Выводы. Использование классификатора на основе генов MSX1 (HOX7), HOXA11 и TP53I3 может определять готовность эндометрия принять эмбрион и создавать индивидуальный прогноз исхода программы ЭКО у женщин с трубно-перитонеальным фактором бесплодия и неоднократными неудачными попытками ЭКО в анамнезе.

Об авторах

Екатерина Андреевна Князева

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

Автор, ответственный за переписку.
Email: dr.knyazeva.ea@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1472-2018

аспирант отд-ния вспомогательных технологий в лечении бесплодия им. Б.В. Леонова

Россия, Москва

Мария Владимировна Кузнецова

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

Email: mkarja@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3790-0427

канд. биол. наук, ст. науч. сотр. лаб. молекулярно-генетических методов

Россия, Москва

Ольга Владимировна Бурменская

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

Email: o_bourmenskaya@oparina4.ru

д-р биол. наук, зав. лаб. онкологической генетики

Россия, Москва

Андрей Евгеньевич Донников

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

Email: a_donnikov@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0003-3504-2406

канд. мед. наук, зав. лаб. молекулярно-генетических методов, врач клинической лабораторной диагностики

Россия, Москва

Елена Анатольевна Калинина

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

Email: e_kalinina@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0002-8922-2878

д-р мед. наук, доц., рук. отд-ния вспомогательных технологий в лечении бесплодия им. Б.В. Леонова

Россия, Москва

Список литературы

  1. Хабаров С.В., Хадарцева К.А. Возрастные аспекты в неудачах программ вспомогательных репродуктивных технологий. Вестн. новых медицинских технологий. 2018; 12 (2): 74–9. [Khabarov S.V., Khadartseva K.A. Vozrastnye aspekty v neudachakh programm vspomogatel’nykh reproduktivnykh tekhnologii. Vestn. novykh meditsinskikh tekhnologii. 2018; 12 (2): 74–9 (in Russian).]
  2. Bashiri A, Halper KI, Orvieto R. Recurrent Implantation Failure-update overview on etiology, diagnosis, treatment and future directions 11 Medical and Health Sciences 1114 Paediatrics and Reproductive Medicine. Reprod Biol Endocrinol 2018; 16 (1): 1–18.
  3. Teh WT, McBain J, Rogers P. What is the contribution of embryo-endometrial asynchrony to implantation failure? J Assist Reprod Genet 2016; 33 (11): 1419–30.
  4. Hertig AT, Rock J, Adams EC. A description of 34 human ova within the first 17 days of development. Am J Anat 1956; 98 (3): 435–93.
  5. Valdes CT, Schutt A, Simon C. Implantation failure of endometrial origin: it is not pathology, but our failure to synchronize the developing embryo with a receptive endometrium. Fertil Steril 2017; 108 (1): 15–8.
  6. Ruiz-Alonso M, Blesa D, Díaz-Gimeno P et al. The endometrial receptivity array for diagnosis and personalized embryo transfer as a treatment for patients with repeated implantation failure. Fertil Steril 2013; 100 (3): 818–24.
  7. Mahajan N. Endometrial receptivity array: Clinical application. J Hum Reprod Sci 2015; 8 (3): 121–9.
  8. Kibanov MV, Makhmudova GM, Gokhberg YA. In search for an ideal marker of endometrial receptivity: from histology to comprehensive molecular genetics-based approaches. Alm Clin Med 2019; 47 (1): 12–25.
  9. Díaz-Gimeno P, Horcajadas JA, Martínez-Conejero JA et al. A genomic diagnostic tool for human endometrial receptivity based on the transcriptomic signature. Fertil Steril 2011; 95 (1): 50–60.e15.
  10. Craciunas L, Gallos I, Chu J et al. Conventional and modern markers of endometrial receptivity: A systematic review and meta-analysis. Hum Reprod Update 2019; 25 (2): 202–23.
  11. Nikulin SV, Knyazev EN, Poloznikov AA et al. Expression of SLC30A10 and SLC23A3 Transporter mRNAs in Caco-2 Cells Correlates with an Increase in the Area of the Apical Membrane. Mol Biol 2018; 52 (4): 577–82.
  12. Burmenskaya OV, Bozhenko VK, Smolnikova VY et al. Transcription profile analysis of the endometrium revealed molecular markers of the personalized “window of implantation” during in vitro fertilization. Gynecol Endocrinol 2017; 33 (Suppl. 1): 22–7.
  13. Bolnick AD, Bolnick JM, Kilburn BA et al. Reduced homeobox protein MSX1 in human endometrial tissue is linked to infertility. Hum Reprod 2016; 31 (9): 2042–50.
  14. Salilew-Wondim D, Hölker M, Rings F et al. Bovine pretransfer endometrium and embryo transcriptome fingerprints as predictors of pregnancy success after embryo transfer. Physiol Genomics 2010; 42 (2): 201–18.
  15. Qin L, Wang R, Li S et al. Differentially Gene Expression Profile Related to Inflammation in Endometrial Cells Induce by Lipopolysaccharide. J Reprod Contracept 2009; 20 (1): 27–34.
  16. Knyazeva EA, Alieva KU, Kalinina EA. Ovarian pregnancy after an IVF program in a patient with reduced endometrial receptivity. Akusherstvo Ginekol (Russian Fed.) 2018; 8: 180–4.
  17. Knyazeva EA, Kalinina EA, Bystritsky AA et al. Role of HOX genes associated with infertility in female reproductive system diseases. Akusherstvo Ginekol (Russian Fed.) 2017; 11: 16–22.
  18. Bourdiec A, Ahmad S-F, Lachhab A et al. Regulation of inflammatory and angiogenesis mediators in a functional model of decidualized endometrial stromal cells. Reprod Biomed Online 2016; 32 (1): 85–95.
  19. Du H, Taylor HS. The Role of Hox Genes in Female Reproductive Tract Development, Adult Function, and Fertility. Cold Spring Harb. Perspect Med 2016; 6 (1): a023002.
  20. Nazarenko TA, Kalinina EA, Knyazeva EA et al. The role of abnormal hypermethylation of the HOXA10 and HOXA11 promoters in implantation failures in IVF programs. Gynecol Endocrinol 2019; 35 (Suppl. 1): 31–4.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Сеть взаимодействий генов, на основе которых производилось построение классификатора из пар и троек генов.

Скачать (208KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Наилучшая плоскость, полученная с использованием метода опорных векторов для классификатора на основе генов MSX1 (HOX7), HOXA11 и TP53I3.

Скачать (222KB)
Метаданные
4. Рис. 3. ROC-кривая для классификатора на основе генов MSX1, HOXA11 и TP53I3.

Скачать (79KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Диаграмма размаха («ящик с усами»), отражающая распределение значений классификатора, построенного на основе генов MSX1, HOXA11 и TP53I3. Жирной горизонтальной линией обозначена медиана, края «ящика» обозначают верхний и нижний квартиль, «усы» отражают наблюдаемый максимум и минимум, а точки означают выбросы.

Скачать (83KB)
Метаданные

© ООО "Консилиум Медикум", 2020

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

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».