Исследования генов и белков Открытый доступ

Абстрактный

Применение диагностических индикаторов для проверки биологических тестов в области вспомогательных репродуктивных технологий

Николас Нафати1*, Унисса Айт-Ахмед1 и Самир Хамамах1,

В области медицинских репродуктивных исследований основной проблемой для биологов является выбор эмбрионов с наилучшим потенциалом для имплантации. Несколько исследований показывают, что гены, участвующие в перекрестных помехах ооцитов и кумулюсных клеток, могут представлять собой гены-биомаркеры-кандидаты для выбора эмбрионов с наивысшим потенциалом имплантации. Поэтому основной целью данного исследования является проверка транскриптомных экспериментальных данных 21 гена-биомаркера с помощью ОТ-ПЦР (количественная полимеразная цепная реакция в реальном времени) 102 образцов эмбриональных/кумулюсных клеток от пациентов, прошедших экстракорпоральное оплодотворение. Поскольку наблюдалась изменчивость (шумы) из различных источников (биологических, технических и т. д.), существуют обоснованные сомнения относительно способности этих транскриптомных данных обеспечивать надежную и устойчивую модель прогнозирования беременности. Поэтому наша цель — проверить, можно ли использовать геномную сигнатуру в качестве биомаркера. Если это так, то можно утверждать, что транскриптом предсказуем и может генерировать надежную математическую модель. Стохастическое моделирование основано на множественной логистической регрессии (MLR), которая является бимодальной и, следовательно, бинарной, и кажется адекватной для того, чтобы дать заключение относительно способности этой геномной сигнатуры предсказывать отсутствие или наличие события беременности (Pr). В этой работе наблюдаемое событие будет представлено зависимым случайным вектором Y, который принимает значение 1, если беременность наступает, и 0, если нет. Значение прогноза этого вектора также зависит от шума (ε), вызванного упомянутыми выше изменчивостями. Биостохастические инструменты, такие как кривая ROC (измерение рабочей характеристики приемника) и ее AUC (площадь под кривой ROC), вероятностные индикаторы правдоподобия, отношение шансов (OR) и, наконец, индекс Юдена (YI), представляются простыми и эффективными биологическими инструментами принятия решений для проверки действительности этой геномной сигнатуры как биомаркера для прогнозирования беременности (Pr). Анализ результатов биостатистического индикатора показывает, что полученная прогностическая модель является недискриминантной, что предполагает смещение в транскриптомных данных.
Биомаркер может использоваться для ранней диагностики заболевания, идентификации лиц для профилактики заболевания, в качестве потенциальной цели для препарата или в качестве потенциального маркера для лекарственного ответа. Биомаркер также может ограничивать использование препарата (и, следовательно, затраты) для популяции пациентов, для которых препарат будет безопасным и эффективным. Биомаркер в репродукции может использоваться для улучшения оценки воздействия, выявления подгрупп, восприимчивых к лечению, прогнозирования результата и/или дифференциации подгрупп с потенциально различной этиологией заболевания. Несмотря на множество потенциальных применений, в репродуктивной биологии мало участников, занимающихся разработкой молекулярных биомаркеров, что может быть напрямую связано с небольшим количеством новых молекулярных объектов, поступающих в клинические испытания. Поскольку число потенциальных маркеров в репродуктивной медицине увеличивается, важно понимать путь развития от открытия до клинической полезности и осознавать, что подавляющее большинство потенциальных маркеров не будут клинически полезными из-за множества подводных камней. Необходимо провести обширное тестирование, валидацию и модификацию, прежде чем будет продемонстрирована клиническая полезность биомаркера. Существуют новые возможности и партнерства, которые должны ускорить разработку биомаркеров в области репродукции. По мере того, как все больше биомаркеров внедряются в практику, более образованный потребитель биомаркеров увеличит вероятность того, что биомаркеры реализуют свой огромный потенциал.
Одновременно с ростом числа открытий биомаркеров должно быть обучение тому, как маркеры будут использоваться в клинической медицине. К сожалению, не существует парадигмы, которая применима к клиническому использованию биомаркера в целом. Использование каждого биомаркера должно быть индивидуализировано. Связь биомаркера с лежащим в основе биологическим процессом не является обязательным условием для того, чтобы маркер имел клиническую полезность. Однако привязка механистических точек маркера к состоянию, вероятно, увеличит клиническое внедрение. С другой стороны, биомаркер, разработанный по предполагаемой этиологической линии, также имеет недостатки. Ложное предположение о том, что существует универсальный механизм этиологии или прогрессирования заболевания, неизменно приведет к плохой полезности при сложных заболеваниях (таких как субфертильность) или в различных популяциях. Биомаркер может быть очень полезен для подгруппы, но не для всех. Например, обнаружение антител к хламидиозу не является хорошим биомаркером для всех форм заболеваний маточных труб. Качество яйцеклеток зависит не только от паракринной и эндокринной функции гранулезных клеток; возможно, что у женщины может быть «сниженный овариальный резерв» и при этом нормальный АМГ.
Распространенной причиной неудачи биомаркера является то, что он может быть связан с одним аспектом заболевания, но не с аспектом клинической значимости. Биомаркер эндометриоза, основанный на воспалении, может иметь ограниченную ценность, если боль не связана с генерализованным воспалением (а с каким-либо другим процессом). Другим примером являются предполагаемые биомаркеры эмбрионального развития in vitro. Темпы деления клеток или метаболизм эмбриона in vitro действительно предшествуют имплантации и, таким образом, могут быть информативны в качестве биомаркера. Однако имплантация и развитие ранней беременности также тесно связаны с материнскими факторами, которые до сих пор не полностью изучены. Таким образом, связь между делением клеток и имплантацией может быть сильной, но недостаточной для включения множества клинических факторов, которые влияют на зачатие после переноса эмбриона. По крайней мере, ограничения прогнозирования (предполагаемое использование) любого биомаркера должны быть четко установлены и поняты потенциальными пользователями.
Ключевые слова: Репродукция; Ооцит-кумулюсная клетка; Ген-биомаркеры; qPCR; Изменчивости; Беременность; Прогностическая модель; Биостохастический; Недискриминантный; Неинформативный