На прошлой неделе Phosphorus посетил ежегодное собрание Американского общества генетики человека (ASHG) в Орландо, штат Флорида. Ежегодное собрание ASHG является важным связующим звеном между профессионалами в этой области, где эксперты обмениваются новыми идеями и обсуждают последние разработки. Компания Phosphorus с гордостью представила в четверг свой научный плакат под названием «Проблемы, связанные с повышением прогностической способности АМГ при контролируемой стимуляции яичников». В исследовании, на котором основан плакат, рассматривались генетические факторы, которые могут способствовать этиологии бесплодия. Выберите текст из исследования ниже:

Методы.
 В исследование ретроспективно были включены женщины в возрасте от 18 до 42 лет, подвергавшиеся контролируемой стимуляции яичников, или COS (N = 395), из пяти центров лечения бесплодия. Пациентки с синдромом поликистозных яичников, раком, химиотерапией или трансплантацией костного мозга в анамнезе были исключены из анализа. Категории ответа были определены как «низкий ответ» (получено менее 5 ооцитов) и «высокий ответ» (получено >20 ооцитов). Анализ ассоциации одного генотипа (N = 217) был выполнен с помощью моделей логистической регрессии с антимюллеровым гормоном (АМГ) и отдельными генотипами в качестве зависимых переменных. Множественная коррекция теста была рассчитана на основе 216 615 вычислений (0,005‹p‹008).

Мы попытались создать полигенную прогностическую модель. Образцы были разделены на набор для обнаружения (70%) и набор для проверки (30%). Мы использовали набор открытий для составления ранжированных списков генотипов по их предсказательной способности. Мы сделали это тремя способами, с двумя вариациями первых двух методов: отжиг 1 и 2, ранг 1 и 2, а для отрицательного контроля мы выбрали случайный порядок. Затем мы обучили модели логистической регрессии на наборе для обнаружения, используя эти ранжированные списки, и измерили производительность модели на наборе для проверки, используя площадь под кривой ROC. Мы проверили на основе метода перекрестной проверки с исключением одного.

Результаты:
Средние значения клинических характеристик участников отражали общую популяцию, нуждающуюся в лечении бесплодия. Анализ одного генотипа не дал значимых результатов после множественной коррекции теста (p>5,7×103).

Когда модель была обучена на наборе образцов для обнаружения, AMH был лучшим предиктором низкого ответа по сравнению с AMH с добавлением генотипов (0,75 против 0,70; p‹1,0 × 10–6; рисунок 1). Точно так же АМГ был лучшим предиктором высокого ответа, чем АМГ при добавлении генотипов (0,80 против 0,70; p‹1,0×10–6). В полигенной прогностической модели генотипы не могли повысить прогностическую ценность только АМГ.

Обсуждение:
Хотя это небольшое пилотное исследование показывает, что генетика не может быть сильным предикатором исходов фертильности, это не исключает того, что генетика может быть вовлечена в этиологию заболеваний бесплодия. Одним из ограничений в этом исследовании был размер выборки. Будущие исследования должны состоять из больших когорт, у которых есть секвенирование, а также обширные фенотипические данные, которые помогут объяснить гетерогенные фенотипы. Основной проблемой при создании такого набора данных является многофакторный характер бесплодия, а также различные варианты лечения в когортах бесплодия. Кроме того, важно отметить, что правильная консервативная интерпретация генетических данных, относящихся к сложным фенотипам, таким как фертильность, необходима для предотвращения ошибочных ассоциаций и алгоритмов прогнозирования.

Вывод:
 Нам не удалось создать прогностический алгоритм, используя данные о генотипе, чтобы лучше прогнозировать контролируемую стимуляцию яичников по сравнению с АМГ. Хотя это небольшое пилотное исследование показывает, что генетика не может быть сильным предикатором исходов фертильности, это не исключает того, что генетика может быть вовлечена в этиологию заболеваний бесплодия.

Посмотрите плакат ниже: