• Home
  • Неинвазивный метод прогнозирования беременности при экстракорпоральном оплодотворении. Валиахметова Э.З., Римская Е.Н., Горевой А.В. и соавт.

Неинвазивный метод прогнозирования беременности при экстракорпоральном оплодотворении. Валиахметова Э.З., Римская Е.Н., Горевой А.В. и соавт.

ISSN: 2619-0001
EISSN: 2713-0444
Издатель: ООО «Оппонент»

DOI: 10.64831/2619-0001.2026.2.34611
UDC 618.1
Рубрика: Перспектива / Новые открытия, исследования, решения

Неинвазивный метод прогнозирования беременности при экстракорпоральном оплодотворении

A Non-invasive Method for Predicting Pregnancy in Vitro Fertilization

Авторы:

Э.З. Валиахметова¹, Е.Н. Римская¹,², А.В. Горевой², А.С. Якимова¹, А.П. Сысоева¹, Н.П. Макарова¹, Е.А. Калинина¹

Аффилиации:

¹ ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Москва, Россия

² Физический институт имени П.Н. Лебедева РАН (ФИАН), г. Москва, Россия

Коллекция: 2026
Том: 34
Номер: 2
Страницы: 6–11

История:

  • Получена: 18.03.2026

  • Принята: 28.04.2026

Резюме

Существует объективная необходимость в разработке и внедрении более совершенных, быстрых, менее трудоемких и неинвазивных методов оценки имплантационного потенциала эмбриона. Одним из методов является внедрение в практику рамановского профилирования различных биологических жидкостей репродуктивных органов и тканей, особенно отработанных культуральных сред. Цель исследования: провести клиническую оценку использования рамановского спектроскопического профилирования отработанной культуральной среды эмбрионов в сочетании с алгоритмами машинного обучения для прогнозирования имплантационного потенциала бластоцисты и вероятности наступления беременности при программах экстракорпорального оплодотворения. В исследование было включено 19 супружеских пар с сохраненным овариальным резервом, регулярным менструальным циклом и получением минимум одного эмбриона хорошего или отличного качества. Метаболическое профилирование отработанной культуральной среды эмбриона методом рамановской спектроскопии комбинационного рассеяния в сочетании с алгоритмами машинного обучения позволяет неинвазивно и с высокой точностью прогнозировать имплантационный потенциал эмбриона и вероятность наступления беременности. Выявленные спектральные сигнатуры (487, 917 и 1170 см⁻¹) являются эффективными биомаркерами, отражающими метаболическую активность эмбриона и его качество. Метод позволяет дифференцировать эмбрионы с хорошей морфологией, но низким потенциалом имплантации. Полученные результаты согласуются с данными международной литературы о роли лактата, аминокислот и углеводного обмена в развитии эмбриона. Данный подход открывает новые возможности для неинвазивной селекции эмбрионов перед переносом и обеспечивает основу для повышения эффективности программ вспомогательных репродуктивных технологий. Необходимо проспективное валидирование полученной модели на большей когорте пациентов с бесплодием.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: КУЛЬТУРАЛЬНЫЕ СРЕДЫ, РАМАНОВСКОЕ ПРОФИЛИРОВАНИЕ, ЭМБРИОН, БЕСПЛОДИЕ, ВРТ

ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ: Валиахметова Э.З., Римская Е.Н., Горевой А.В. и соавт. Неинвазивный метод прогнозирования беременности при экстракорпоральном оплодотворении. Медицинский оппонент. 2026; 2 (34): 6–11. DOI: 10.64831/2619-0001.2026.2.34611

Abstract

There is an objective need to develop and implement more advanced, faster, less time-consuming and non-invasive methods for assessing the implantation potential of an embryo. One of the methods is the introduction into practice of Raman profiling of various biological fluids of reproductive organs and tissues, especially spent culture media. The aim of the study was to conduct a clinical assessment of the use of Raman spectroscopic profiling of the spent culture medium of embryos in combination with machine learning algorithms to predict the implantation potential of the blastocyst and the probability of pregnancy in in vitro fertilization programs. The study included 19 married couples with preserved ovarian reserve, regular menstrual cycle and receiving at least one embryo of good or excellent quality. The metabolic profiling of the spent embryo culture medium by Raman spectroscopy in combination with machine learning algorithms makes it possible to predict the implantation potential of an embryo and the probability of pregnancy non-invasively and with high accuracy. The revealed spectral signatures (487, 917 and 1170 cm⁻¹) are effective biomarkers reflecting the metabolic activity of the embryo and its quality. The method makes it possible to differentiate embryos with good morphology but low implantation potential. The results obtained are consistent with international literature data on the role of lactate, amino acids, and carbohydrate metabolism in embryo development. This approach opens up new possibilities for non-invasive embryo selection before transfer and provides a framework for improving the effectiveness of assisted reproductive technology programs. Prospective validation of the obtained model on a larger cohort of patients with infertility is necessary.

KEYWORDS: CULTURE MEDIA, RAMAN PROFILING, EMBRYO, INFERTILITY, ART

FOR CITATION: Valiakhmetova E.Z., Rimskaya E.N., Gorevoi A.V. et al. A non-invasive method for predicting pregnancy in in vitro fertilization. Meditsinskij opponent = Medical Opponent. 2026; 2 (34): 6–11. (In Russ.). DOI: 10.64831/2619-0001.2026.2.34611

Введение

Важной и пока что еще не решенной задачей современной репродуктивной медицины остается поиск и разработка надежного метода диагностики качества эмбриона и его имплантационного потенциала [1]. Несмотря на постоянный рост применения в мировой медицинской практике вспомогательных репродуктивных технологий (ВРТ) в целях решения проблем как женского, так и мужского бесплодия, показатель положительных исходов на одну программу ЭКО не превышает 30%, а если возраст женщины превышает 42 года, может быть менее 4% [2]. Существует множество факторов, влияющих на данную ситуацию. Сам процесс имплантации в целом носит сложный и многогранный характер, в котором задействованы сложные межклеточные молекулярные механизмы [3]. Качество эмбриона – одно из решающих обстоятельств успешной имплантации. Сегодня основным приемом оценки эмбрионов, переносимых в циклах ЭКО, является морфологическая визуальная характеристика, иногда применяемая с методами машинного обучения [5, 6, 7]. Однако несмотря на общепринятые положения оценки морфологических параметров эмбриона, данный вариант достаточно субъективен, в значительной степени зависит от опыта эмбриолога и не может прогнозировать абсолютную успешность исхода переноса [8, 9].

Одним из способов определения репродуктивного потенциала эмбриона, культивируемого в программе ЭКО, является преимплантационное генетическое тестирование (ПГТ), позволяющее диагностировать плоидный статус эмбриона, при этом обладающий существенными недостатками [10]. Исследования показывают клиническую эффективность ПГТ в улучшении показателей наступления беременности и рождаемости на перенос в группе женщин позднего репродуктивного возраста, а также в снижении частоты выкидышей в общей популяции [11]. Однако данный метод не является рутинным в практике. Его положительная прогностическая ценность варьируется в пределах 50–60%. Инвазивность метода может негативно влиять на дальнейшее развитие эмбриона, способствовать акушерским, неонатальным осложнениям, а также требует финансовых, временных затрат и внушительного опыта специалиста, производящего исследование [10].

Сложившаяся ограниченность традиционных методов классификации качества эмбрионов и необходимость в оптимизации исходов программ ВРТ требуют развития и внедрения в практику более совершенных, быстрых, менее трудоемких и неинвазивных аналитических методов. Одним из таких методов является метаболическое профилирование отработанной культуральной среды эмбриона [12, 13]. Полученные при изучении отработанной питательной среды эмбриона данные способны характеризовать особенности его раннего развития, физиологию, интенсивность метаболических процессов, что в совокупности с применением современных методов исследования и машинного обучения способно предложить альтернативный предиктор качества эмбриона.

Рамановская спектрометрия является одним из высокопроизводительных аналитических методов метаболомики, обеспечивающий всестороннее представление об исследуемом объекте за счет возможности многократного анализа одной пробы, формирования глобального спектрального отпечатка, включающего в себя не только данные целевого метаболита, но и малейших колебаний его концентрации, возможности работы с водными образцами [14, 15].

В данной работе проведена клиническая оценка использования рамановского профилирования культуральных сред для прогнозирования имплантационного потенциала эмбриона в программах лечения бесплодия методами ВРТ.

Материалы и методы

Набор пациентов в исследование и их описание. Исследование проведено на базе отделения вспомогательных репродуктивных технологий в лечении бесплодия имени профессора Б.В. Леонова ФГБУ «НМИЦ АГП имени В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации. Анализ спектральных данных рамановского профилирования отработанных сред культивирования эмбрионов с использованием алгоритмов машинного обучения выполнен на базе лаборатории клинической протеомики ФГБУ «НМИЦ АГП имени В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации и лаборатории лазерной нанофизики и биомедицины ФГБУН «Физический институт имени П.Н. Лебедева» Российской академии наук.

От всех пациентов было получено письменное информированное согласие на участие в исследовании. Критерии включения пациентов в исследование были следующими: сохраненный овариальный резерв, регулярный менструальный цикл, получение на этапе культивирования программы ЭКО/ИКСИ минимум одного эмбриона морфологически хорошего или отличного качества (в соответствии с морфологической классификацией Гарднера и методическими рекомендациями РАРЧ). В исследование не вошли пациенты, имеющие общие противопоказания согласно Приказу Министерства здравоохранения Российской Федерации № 803н от 31 июля 2020 года «О порядке использования вспомогательных репродуктивных технологий, противопоказаниях и ограничениях к их применению, а также пациенты с патологией эндометрия, интерстициальной и/или субсерозной миомой матки более 4 см, субмукозной миомой, деформирующей полость матки, пациенты, использующие в программе ВРТ донорский материал (ооциты). В общей сложности в исследование было включено 19 супружеских пар. Перед вступлением в программу ЭКО все участники исследования прошли предварительное обследование в соответствии с Приказом Министерства здравоохранения Российской Федерации № 803н и клиническим рекомендациям «Женское бесплодие» (2024 г.).

Лечение бесплодия методами ВРТ. Овариальная стимуляция осуществлялась в раннюю фолликулярную фазу (со второго-третьего дня менструального цикла) по стандартному протоколу с антагонистами гонадотропного релизинг-гормона (ант-ГнРГ), препаратами высокоочищенного человеческого менопаузального гонадотропина и рекомбинантных гонадотропинов. Стартовая дозировка препарата для каждой пациентки была определена в соответствии с возрастом, ИМТ, состоянием овариального резерва и анамнезом предыдущих стимуляций. При достижении доминантным фолликулом диаметра 13–14 мм с целью предотвращения преждевременной овуляции осуществлялось введение препарата ант-ГнРГ в дозе 0,25 мг в сутки подкожно. Для окончательного созревания ооцитов, при достижении доминантным фолликулом диаметра ≥17 мм, за 35 ч до трансвагинальной пункции вводился триггер овуляции (хорионический гонадотропин человека в дозе 10 000 МЕ внутримышечно). В день пункции в асептических условиях под внутривенным наркозом и ультразвуковым контролем проводили трансвагинальный забор ооцитов с последующей оценкой полученных клеток и их оплодотворением. Весь эмбриологический этап был выполнен на культуральных средах GLOBAL согласно инструкции производителя (CooperSurgical, Дания). Для всех пациенток оплодотворение ооцитов проведено методом ИКСИ (строго по показаниям). Культивирование эмбрионов осуществлялось в стандартных условиях пониженного уровня кислорода до 5 сут. в индивидуальных каплях без смены среды под слоем культурального масла (Vitrolife, Швеция). В полость матки переносился один эмбрион. Забор культуральной среды (КС) для проведения исследования и оценки имплантационного потенциала по спектральным характеристикам перенесенного эмбриона был выполнен на 5-е сутки.

Сбор образцов отработанной культуральной среды для рамановского профилирования. Образцы культуральной среды были собраны в асептических условиях на 5-е сутки после оплодотворения в объеме 25 мкл в пробирки типа Эппендорф из-под масла и помещены в холодильник при температуре минус 20 °С до проведения исследования. Всего для работы было отобрано 19 образцов.

Спектроскопия комбинационного рассеяния света (рамановская спектроскопия). Для спектральных измерений образцы культуральной среды от эмбрионов размораживали при комнатной температуре (25 °С). Небольшую каплю (1 мкл) каждого образца помещали на предметное стекло с покрытием из оксида алюминия и снимали в жидком состоянии. Спектры измеряли с помощью конфокального микро-спектрометра Confotec MR520 (SOL Instruments, Минск, Белоруссия) при возбуждении лазером с длиной волны 532 нм (мощность лазера в плоскости образца – 20 мВт, время накопления – 5 с) с использованием 40-кратного объектива MPlanFL (Nikon, Токио, Япония) с числовой апертурой 0,75. Спектральный диапазон измерений соответствовал диапазону отпечатков пальцев от 400 до 1900 см⁻¹. Согласно спецификациям, предоставленным производителями, поперечное и продольное оптическое разрешение используемого оборудования и параметров составляло <1 мкм и <10 мкм соответственно; спектральное разрешение составляло от 1 до 1,5 см⁻¹. Всего было получено от 5–10 спектров в случайных точках каждого образца при комнатной температуре в равных условиях.

Анализ спектральных характеристик методами машинного обучения. Полученные спектры КС были предварительно обработаны с использованием реализации Ванкуверского рамановского алгоритма в MATLAB (R2022b, MathWorks, Массачусетс, США) для удаления сигнала флуоресценции и сглажены с помощью фильтра Савицкого–Голея для снижения шума [17–19].

Чтобы оценить пригодность различных спектральных характеристик для дифференциации образцов культуральной среды от эмбрионов на следующие классы: культуральная среда от эмбрионов с наступившей беременностью (УЗИ 15 недель; n=9) и ненаступившей беременностью (уровень ХГЧ<0,01; n=10), мы использовали несколько классификаторов из MATLAB Classification Learner, включая линейный дискриминантный анализ (LDA) и квадратичный дискриминантный анализ (QDA). Была применена стратифицированная 5-кратная кросс-валидация с 10 итерациями и вычислены среднее значение и стандартное отклонение каждого критерия классификации (чувствительности и специфичности) для каждого классификатора. Стратификация гарантировала, что как обучающий, так и тестовый наборы имели примерно одинаковые пропорции классов, как и весь набор. Следует отметить, что разбиение на обучающий и тестовый наборы выполнялось по выборкам, а не по спектрам [20].

Результаты исследования

На начальном этапе была выполнена оценка клинико-анамнестических данных пациентов, вошедших в исследование. В соответствии с полученными результатами средний возраст женщин составил 36 лет, ИМТ равен 24,0 кг/м², что соответствует норме. Средний возраст менархе – 13 лет, длительность менструального цикла – 28 дней (с колебаниями от 27,8 до 30,0 дней), длительность менструального кровотечения – 5 дней. Наиболее распространенной в структуре нарушений менструального цикла была гипоменорея 7 (36,8%). Средний возраст начала половой жизни составил 20 лет. Продемонстрированные данные свидетельствуют о сохранности физиологической нормы менструальной функции с незначительными отклонениями определенных параметров.

Гормональный профиль пациенток был следующим: уровень фолликулостимулирующего гормона (ФСГ) равен 7,8 МЕ/л, лютеинизирующего гормона (ЛГ) – 6,0 МЕ/л, что соответствует физиологической норме. Уровень антимюллерова гормона (АМГ) умеренно снижен и составляет 1,4 нг/мл, что для женщин 36 лет является также проявлением возрастных физиологических изменений.

Наиболее распространенной патологией в структуре гинекологических заболеваний была миома (31,6%), далее – внутренний эндометриоз (21,1%), наружный генитальный эндометриоз I–II стадии, внутриматочная патология, патология шейки матки представлены одинаково (по 15,8%). Полученные данные по гинекологическим заболеваниям свидетельствуют о наличии отклонений у большинства женщин, вошедших в исследование. Среди гинекологических оперативных вмешательств у вошедших в исследование женщин чаще всего присутствовало хирургическое лечение эндометриоза (36,8%). В структуре соматических заболеваний превалировала патология молочной железы (36,8%) и эндокринные расстройства (26,3%), предварительно компенсированные соответствующими специалистами перед вступлением в протокол программы ЭКО.

В табл. 1 представлены описание овариальной стимуляции и показатели сперматогенеза. Средняя продолжительность бесплодия в браке составила 3 года. Программа стимуляции осуществлялась во всех случаях по протоколу с антГнРГ. В среднем суммарная доза гонадотропинов была 1800 МЕ. При трансвагинальной пункции у каждой пациентки в среднем получено девять ооцитов. В день оплодотворения показатели эякулята чаще всего соответствовали тератозооспермии (52,6%), средняя концентрация и подвижность сперматозоидов представлена аналогично – 58,5 млн/мл и 58,5% соответственно. На эмбриологическом этапе (табл. 2) у каждой пациентки было получено шесть зигот и три бластоцисты хорошего и отличного качества. После переноса эмбриона была рассчитана частота имплантации, которая составила 52,6% (10/19).

Таблица 1. Характеристика овариальной стимуляции и показатели сперматогенеза в программе лечения бесплодия методами ВРТ / Table 1. Characteristics of ovarian stimulation and indicators of spermatogenesis in the infertility treatment program by ART methods

Параметр n=19
Особенности овариальной стимуляции
Суммарная доза гонадотропинов, МЕ 1800 (1525; 2025)
Длительность овариальной стимуляции, сут 9,0 (8,5; 10,0)
Число ооцит-кумулюсных комплексов 9,0 (4,0; 14,5)
Показатели эякулята мужчины
Концентрация сперматозоидов, млн/мл 58,5 (31,0; 105,3)
Прогрессивно-подвижная фракция сперматозоидов, % 58,5 (42,2; 64,0)
Морфология сперматозоидов, % 2 (2; 3)

Примечание: Me (Q25; Q75).

Таблица 2. Показатели эмбриологического этапа / Table 2. Indicators of the embryological stage

Параметр раннего эмбриогенеза n=19
Общее число ооцитов MII 6,0 (3,5; 11,0)
Общее число зигот 2PN2PB 6,0 (2,0; 11,0)
Частота оплодотворения, % 1,0 (0,9; 1,0)
Количество бластоцист отличного и хорошего качества 3,0 (2,0; 5,0)

Примечание: данные представлены Me (Q25; Q75).

Методом спектроскопии комбинационного рассеивания далее был проведен анализ отработанной культуральной среды и на основании полученных результатов метаболического профилирования с применением алгоритма машинного обучения построена прогностическая модель вероятности наступления беременности.

Усредненные спектры комбинационного рассеяния от всех 19 образцов отработанной культуральной среды, полученной от эмбрионов с наступившей и ненаступившей беременностью, представлены на рисунке. Нормализованные средние спектры (цветовые кривые) с интервалами стандартного отклонения (серая заливка), показанные на рисунке, репрезентативны для устойчивости спектральных характеристик.

Далее был проведен более тщательный анализ спектральных характеристик от 10 образцов среды от эмбрионов с наступившей беременностью (90 спектров) и девяти образцов с отсутствием имплантации (90 спектров) при возбуждении лазером с длиной волны 532 нм в диапазоне длин волн 400–2000 см⁻¹. Полученные спектры комбинационного рассеяния для всех образцов культуральной среды, включенных в это исследование, имеют схожие основные полосы, однако они различаются по положению пиков и интенсивности. Именно поэтому был проведен анализ выраженных пиков в спектрах и поиск их возможного соответствия различным основным компонентам культуральной среды.

Был разработан метод определения развития беременности по отработанной культуральной среде на основе спектральных критериев, связанных с соотношением спектральных полос биомаркеров среды. Анализ наиболее представительных полос комбинационного рассеяния, обеспечивающих наивысшие баллы классификации, полезен для понимания биохимических изменений во время развития эмбриона. Результаты исследования, рассматривающего 42 полосы на длине волны возбуждения 532 нм, показали, что существуют определенные различия в их относительной интенсивности для среды от эмбрионов с развивающейся беременностью по сравнению с ее отсутствием. Для детального анализа отдельных полос комбинационного рассеяния каждый спектр был представлен в виде массива его пиковых интенсивностей во всех обнаруженных полосах. В качестве референтной полосы для наилучшей дифференциации было выбрано среднее значение по спектру, на которое нормировали интенсивность других полос. Рассматривая все возможные пары соотношений интенсивностей, рассчитывали ROC-кривые с использованием классификатора QDA для каждой пары и, наконец, выбирали пару, обеспечивающую высокую специфичность и чувствительность.

При сравнении спектров комбинационного рассеяния среды двух классов основные различия были обнаружены преимущественно в интенсивности пиков, что указывает на изменение концентраций конкретных веществ. В соотношениях пиков между 487, 917 и 1170 см⁻¹ спектры показали значительную разницу. Полосы комбинационного рассеяния на 487 и 917 см⁻¹ относят к гликогену [21–23], однако полоса на 917 см⁻¹ может также указывать на изменения концентрации лактата/молочной кислоты, пролина, валина и глутаминовой кислоты [25, 26]. Полоса КР на 1170 см⁻¹ приписывается колебаниям тирозина [27].

Рисунок. Средние спектры комбинационного рассеяния (КР) отработанной культуральной среды от эмбрионов с наступившей беременностью (зеленая линия) и ненаступившей беременностью (розовая линия) эмбрионов. Серые области представляют собой стандартное отклонение / Figure. Average Raman spectra of the treated culture medium from embryos with pregnancy (green line) and non-pregnancy (pink line) embryos. The gray areas represent the standard deviation

Результаты стратификации спектров отработанной культуральной среды от эмбрионов с наступившей и ненаступившей беременностью при длине волны возбуждения 532 нм показали, что полосы при 487, 917 и 1170 см⁻¹ являются одними из наиболее эффективных с точностью 83%, чувствительностью 81% и специфичностью 84% для трех полос.

Таким образом, убедительно показано, что рамановское профилирование отработанной культуральной среды, обработанное методами машинного обучения, позволяет с большой точностью дифференцировать эмбрионы, которые не имплантируются в полости матки, несмотря на их хороший морфологический статус.

Обсуждение

Полученные в настоящем исследовании результаты позволяют говорить о том, что изучение отработанной культуральной среды дает уникальную возможность более детально изучить физиологию эмбриона, его раннее развитие, интенсивность обменных процессов. На основании количественно идентифицированных в динамике метаболитов появилась возможность определить связь с нормой и патологией эмбриона, предположить дальнейшую перспективу его развития. Являясь конечным продуктом генотипа, продукты метаболизма предоставляют возможность косвенно судить о генетическом статусе эмбриона, что, в совокупности с применением современных омиксных методов, искусственного интеллекта и с соблюдением стандартизации метода способно предложить альтернативный предиктор качества эмбриона и репродуктивных исходов программы лечения бесплодия методами ВРТ.

Результаты проведенного нами исследования согласуются с данными международной научной литературы в области метаболомного профилирования культуральных сред эмбрионов. Так, в средах эмбрионов человека, полученных от пациентов с повторными неудачами имплантации, отмечается более низкое содержание лактата [28, 32, 33]. На ранних этапах развития эмбриона повышенное поглощение пирувата и выделение лактата ассоциировано с активизацией реакций окислительного фосфорилирования и цикла Кребса в митохондриях. Являясь значимым цитозольным восстановителем, лактат участвует в поддержании окислительно-восстановительного равновесия, защищая клетки эмбриона от оксидативного стресса, опосредованно, через лактатдегидрогеназу, регулирует потребление пирувата эмбрионами различных стадий развития, оказывает эпигенетическое влияние на активацию генома морулы, что критически важно для дальнейшего ее развития в бластоцисту [30].

Глутамин является важным энергетическим источником клеток эмбриона, строительным компонентом для некоторых антиоксидантов, участвует в синтезе пуринов и пиримидинов de novo [26]. Определено, что глутамин активнее поглощается в средах эмбрионов плохого качества и в средах анеуплоидных по данным ПГТ-А эмбрионов, способствует более активному переходу зиготы к стадии бластоцисты.

В более ранних исследованиях отличия в обмене аминокислот для эмбрионов с различными исходами переноса также были подтверждены. Метаболическое профилирование отработанных культуральных сред различных типов методом высокоэффективной жидкостной хроматографии и масс-спектрометрии (ВЭЖХ-МС) позволило идентифицировать достоверные значимые кластерные отличия в профиле сред (в том числе и в аминокислотном составе) при различном исходе переноса (показатель имплантации) [31]. Показано, что аминокислотный метаболизм значимо коррелирует с наступлением беременности и живорождением [32–35].

В настоящем исследовании описаны результаты 19 отработанных сред культивирования эмбрионов с известным исходом переноса (наступление беременности или отсутствие беременности после переноса) методом рамановской спектроскопии комбинационного рассеивания. Продемонстрирована эффективность метода в классификации эмбрионов по результатам наступления беременности на основании идентифицированных значимых спектральных сигнатур. Разработанный алгоритм машинного обучения для дифференцирования эмбрионов в отношении результата переноса показал точность 83%, чувствительность 81% и специфичность 84% для трех полос, что дает основания продолжать исследования и проспективно валидировать полученную модель в программах ВРТ.

Заключение

В данном исследовании определена взаимосвязь между особенностями метаболического профиля культуральной среды эмбриона и прогнозом его переноса. Выявлены спектральные сигнатуры при 487 см⁻¹, 917 см⁻¹ и 1170 см⁻¹, которые являются наиболее эффективными и точными в дифференцировании эмбрионов относительно их репродуктивного потенциала. Создание классификационной модели на основании применения алгоритма машинного обучения к данным рамановского профилирования расширяет горизонты неинвазивной диагностики для селекции эмбриона перед переносом и повышает эффективность программ ВРТ.

Литература / References

  1. Назаренко Т.А. и др. Предикторы частоты наступления беременности при вспомогательных репродуктивных технологиях: результаты исследовательской программы «ИРИС» в популяции России и Казахстана. Акушерство и гинекология. 2025; 3: 144–159. DOI 10.18565/aig.2025.82. – EDN KIKIKU. [Nazarenko T.A. et al. Predictors of pregnancy frequency in assisted reproductive technologies: the results of the research program “IRIS” in the population of Russia and Kazakhstan. Obstetrics and Gynecology. 2025; 3: 144–159. (In Russ.)].

  2. Smeenk J. et al. The European IVF Monitoring Consortium (EIM) for the European Society of Human Reproduction and Embryology (ESHRE). ART in Europe, 2019: results generated from European registries by ESHRE, Human Reproduction. 2023; 38 (12): 2321–2338, https://doi.org/10.1093/humrep/dead197

  3. Ashary N., Tiwari A., Modi D. Embryo Implantation: War in Times of Love, Endocrinology. 2018; 159 (2): 1188–1198, https://doi.org/10.1210/en.2017-03082

  4. Ахмедова З.Ф. и др. Лечение бесплодия методами вспомогательных репродуктивных технологий у женщин с множественными неудачными попытками путем сокультивирования эмбрионов с аутологичными внеклеточными везикулами фолликулярной жидкости. Акушерство и гинекология. 2025; 5: 66–77. DOI 10.18565/aig.2025.85. – EDN WYCILTO. [Akhmedova Z.F. et al. Infertility treatment using assisted reproductive technologies in women with multiple unsuccessful attempts by co-culture of embryos with autologous extracellular vesicles of follicular fluid. Obstetrics and gynecology. 2025; 5: 66–77. (In Russ.)].

  5. Драпкина Ю.С. и др. Использование машинного обучения для анализа липидного профиля среды культивирования и прогнозирования эффективности вспомогательных репродуктивных технологий. Акушерство и гинекология. 2025; 2: 91–99. DOI 10.18565/aig.2024.280. EDN BCQGTI. [Drapkina Yu.S. et al. Using machine learning to analyze the lipid profile of the culture medium and predict the effectiveness of assisted reproductive technologies. Obstetrics and gynecology. 2025; 2: 91–99. (In Russ.)].

  6. Драпкина Ю.С., Макарова Н.П., Кулакова Е.В. и соавт. Опыт применения машинного обучения для прогнозирования ответа яичников на овариальную стимуляцию у пациентов в программе ВРТ. Медицинский оппонент. 2024; 1 (25): 73–79. [Drapkina Yu.S., Makarova N.P., Kulakova E.V. et al. Experience in using machine learning to predict the consequences of ovarian stimulation in patients in the ART program. Meditsinskij opponent = Medical Opponent. 2024; 1 (25): 73–79. (In Russ.)]. – https://proffopponent.ru/1-2024-mo/

  7. Хачатрян Л.В., Смольникова В.Ю., Макарова Н.П. и соавт. Клинико-анамнестический портрет женщин старше 40 лет в программах вспомогательных репродуктивных технологий с использованием собственных ооцитов. Медицинский оппонент. 2025; 1 (29): 44–48 [Khachatryan L.V., Smolnikova V.Yu., Makarova N.P. et al. Clinical and anamnestic portrait of women over 40 years of age in assisted reproductive technology programs using their own oocytes. Meditsinskij opponent = Medical Opponent. 2025; 1 (29): 44–48. (In Russ.)].

  8. Seli E. et al. Forecasting Outcomes of Assisted Reproductive Treatments Using Artificial Networks (FORTUNE) classification system: a new prognostic model to predict euploid blastocyst yield in patients undergoing IVF. Hum Reprod. 2025 Sep 1: deaf163. doi: 10.1093/humrep/deaf163. Epub ahead of print. PMID: 40889782.

  9. Драпкина Ю.С. и др. Изучение аналитической обработки клинико-анамнестических и эмбриологических данных пациентов в программе вспомогательных репродуктивных технологий различными методами машинного обучения. Акушерство и гинекология. 2024; 3: 96–107. DOI 10.18565/aig.2023.281. EDN YRTQEF. [Drapkina Yu.S. et al. The study of the analytical processing of clinical, anamnestic and embryological data of patients in the program of assisted reproductive technologies using various machine learning methods. Obstetrics and gynecology. 2024; 3: 96–107. (In Russ.)].

  10. Лисицына О.И. и др. Влияние биопсии трофэктодермы на течение беременности и акушерские исходы. Проблемы репродукции. 2025; 31 (3): 63–69. DOI 10.17116/repro20253103163. – EDN LOASKT. [Lisitsyna O.I. et al. The effect of trofecotoderm biopsy on the course of pregnancy and obstetric outcomes. Problems of reproduction. 2025; 31 (3): 63–69 (In Russ.)].

  11. Lensen S., Cedars M.I., Mastenbroek S. From innovation to practice: evaluating the evidence for preimplantation genetic testing for aneuploidy. Fertil Steril. 2025 Nov 1; 124 (5 Pt 1): 870–877. doi: 10.1016/j.fertnstert.2025.05.152. PMID: 41106955.

  12. Лисицына О.И. и др. Уровень копийности митохондриальной ДНК в культуральной среде эмбрионов человека как фактор прогноза наступления и пролонгирования беременности. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Медицина. 2024; 28 (3): 390–402. DOI 10.22363/2313-0245-2024-28-3-390-402. – EDN EXOEJG. [Lisitsyna O.I. et al. The level of mitochondrial DNA replication in the culture medium of human embryos as a factor in predicting the onset and prolongation of pregnancy. Bulletin of the Peoples’ Friendship University of Russia. Series: Medicine. 2024; 28 (3): 390–402. (In Russ.)].

  13. Фортыгина Ю.А., Гаврилов М.Ю., Калинина Е.А. и др. Липидный профиль семенной плазмы мужчин с нарушениями сперматогенеза в программах лечения бесплодия методами ВРТ. Медицинский оппонент. 2024; 4 (28): 6–12. [Fortygina Yu.A., Gavrilov M.Yu., Kalinina E.A. et al. Lipid profile of seminal plasma of men with spermatogenesis disorders in infertility treatment programs using ART methods. Meditsinskij opponent = Medical Opponent. 2024; 4 (28): 6–12. (In Russ.)]. – https://proffopponent.ru/meditsinskie-publikacii/4-2024-mo/

  14. Ishigaki M. et al. Liquid biopsy of embryo culture medium for assessing human embryo viability using Raman spectroscopy. Sci Rep. 2025 Sep 30; 15 (1): 33986. doi: 10.1038/s41598-025-11195-4. PMID: 41027985; PMCID: PMC12484850.

  15. Сараева И.Н. и др. Влияние микрочастиц селена, меди и серебра, полученных в вязких жидкостях, на выживаемость грамположительных и грамотрицательных бактерий. Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики. 2025; 121 (3–4): 321–329. DOI 10.31857/S0370274X2502024. EDN NDS2WF. [Saraeva I.N. et al. The effect of microparticles of selenium, copper and silver obtained in viscous liquids on the survival of Gram-positive and Gram-negative bacteria. Letters to the Journal of Experimental and Theoretical Physics. 2025; 121 (3–4): 321–329. (In Russ.)].

  16. Фортыгина Ю.А., Макарова Н.П., Краева Е.Е., Калинина Е.А. Влияние паттернов пищевого поведения и образа жизни пациенток на исходы программ лечения бесплодия методами ВРТ. Медицинский оппонент. 2025; 1 (29): 6–13 [Fortygina Yu.A., Makarova N.P., Kraevaya E.E., Kalinina E.A. The influence of eating behavior patterns and lifestyle of patients on the outcomes of infertility treatment programs using ART methods. Meditsinskij opponent = Medical Opponent. 2025; 1 (29): 6–13. (In Russ.)].

  17. Zhao J. et al. Automated Autofluorescence Background Subtraction Algorithm for Biomedical Raman Spectroscopy. Applied Spectroscopy. 2007; 61 (11): 1225–1232. doi:10.1366/000370207782597003

  18. Aleksandrov P.L., Bibikov S.B., Gradov O.V. et al. Toward Biomolecular Electronics and Ionics Based on RNA with Various Counterions. Surf. Engin. Appl. Electrochem. 2025; 61: 637–654. https://doi.org/10.3103/S1068375525700693

  19. Rimskaya E. et al. Enhancing male fertility diagnostics with seminal plasma Raman spectroscopy. Spectrochim Acta A Mol Biomol Spectrosc. 2025 Nov 5; 340: 126237. doi: 10.1016/j.saa.2025.126237. Epub 2025 Apr 28. PMID: 40339404.

  20. Chen Z., Sandoval K., Dean M. Endometrial glycogen metabolism during early pregnancy in mice. Molecular Reproduction and Development. 2022; 89: 431–440. https://doi.org/10.1002/mrd.23634

  21. Драпкина Ю.С., Макарова Н.П., Калинин А.П., Смольникова В.Ю. Преимущества и барьеры внедрения искусственного интеллекта в медицину: результаты опроса 354 российских специалистов. Медицинский оппонент. 2025; 3 (31): 10–16. [Drapkina Yu.S., Makarova N.P., Kalinin A.P., Smolnikova V.Yu. Advantages and Barriers of Introducing Artificial Intelligence in Medicine: Results of a Survey of 354 Russian Specialists. Meditsinskij opponent = Medical Opponent. 2025; 3 (31): 10–16. (In Russ.)]. DOI: 10.64831/2619-0001-2025-3-10-16

  22. Estermann M.A. Glycogen metabolism in mouse embryonic Sertoli cells sustains the germ line through the lactate shuttle. bioRxiv [Preprint]. 2025; 07 (23): 666216. doi: 10.1101/2025.07.23.666216. PMID: 40777410; PMCID: PMC12330536.

  23. Dean M. Glycogen in the uterus and fallopian tubes is an important source of glucose during early pregnancy. Biol Reprod. 2019 Aug 1; 101 (2): 297–305. doi: 10.1093/biolre/ioz102. PMID: 31201425.

  24. Miao S.B. et al. Glutamine as a Potential Noninvasive Biomarker for Human Embryo Selection. Reprod Sci. 2022 Jun; 29 (6): 1721–1729. doi: 10.1007/s43032-021-00812-y. Epub 2022 Jan 24. PMID: 35075614; PMCID: PMC9110480.

  25. Špirková A. et al. Glutamate can act as a signaling molecule in mouse preimplantation embryos. Biol Reprod. 2022 Oct 11; 107 (4): 916–927. doi: 10.1093/biolre/ioac126. PMID: 35746896; PMCID: PMC9562114.

  26. Devreker F., Winston R.M., Hardy K. Glutamine improves human preimplantation development in vitro. Fertil Steril. 1998; 69 (2): 293–9. doi: 10.1016/s0015-0282(97)00463-9. PMID: 9496344.

  27. Houghton F.D. et al. Non-invasive amino acid turnover predicts human embryo developmental capacity, Human Reproduction. 2002; 17 (4): 999–1005. https://doi.org/10.1093/humrep/17.4.999

  28. Nami S., Gowahi A., Najjar N. et al. Metabolomic profiling of embryo culture media in patients with repeated implantation failure during assisted reproductive technology cycles. Clin Exp Reprod Med. 2024 Sep; 51 (3): 260–267. doi: 10.5653/cerm.2023.06429. Epub 2024 Apr 11. PMID: 38599889; PMCID: PMC11372313.

  29. Hu K., Yu Y. Metabolic availability as a window to view the early embryo microenvironment in vivo. Mol Reprod Dev. 2017 Oct; 84 (10): 1027–1038. doi: 10.1002/mrd.22868. Epub 2017 Aug 17. PMID: 28722155.

  30. Ярыгина С.А., Смольникова В.Ю., Калинина Е.А. и др. Анализ метаболитов в различных средах культивирования эмбрионов человека. Акушерство и гинекология. 2020; 11: 114–123. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2020.11.114-123 [Yarygina S.A., Smolnikova V.Yu., Kalinina E.A. et al. Analysis of metabolites in various human embryo culture media. Obstetrics and gynecology. 2020; 11: 114–123. (In Russ.)].

  31. Zivi E., Barash D., Aizenman E. et al. Zygote serine decreased uptake from the fertilization medium is associated with implantation and pregnancy. J Assist Reprod Genet. 2014; 31: 889–897. https://doi.org/10.1007/s10815-014-0231-2

  32. Юрова М.В., Кордыс А.А., Белавина М.А. и соавт. Прегравидарная подготовка: от планирования беременности к счастливому материнству. Медицинский оппонент. 2024; 2 (26): 31–35. [Iurova M.V., Kordys A.A., Belavina M.A. et al. Pre-pregnancy preparation: from pre-conception to successful motherhood. Meditsinskij opponent = Medical Opponent. 2024; 2 (26): 31–35. (In Russ.)].

  33. Сыркашева А.Г., Долгушина Н.В., Сухих Г.Т. Аномальные агрегаты гладкого эндоплазматического ретикулума в цитоплазме ооцитов в программах вспомогательных репродуктивных технологий: молекулярно-генетические предикторы эффективности. Медицинский оппонент. 2018; 2 (2): 12–18. [Syrkasheva A.G., Dolgushina N.V., Sukhikh G.T. Abnormal smooth endoplasmic reticulum aggregates in the assisted reproductive technology: molecular and genetic predictors of effectiveness. Meditsinskij opponent = Medical Opponent. 2018; 2 (2): 12–18. (In Russ.)] – https://proffopponent.ru/sample-page/zhurnal-2-2018/

  34. Варданян В.А., Смольникова В.Ю., Чаговец В.В. и соавт. Липидное профилирование фолликулярной жидкости при эндометриоидных кистах яичников: новые возможности в оценке компетентности ооцитов. Медицинский оппонент. 2026; 1 (33): 42–47. [Vardanyan V.A., Smolnikova V.Yu., Chagovets V.V. et al. Lipid profiling of follicular fluid in ovarian endometrioma: novel opportunities for assessing oocyte competence. Meditsinskij opponent = Medical Opponent. 2026; 1 (33): 42–47. (In Russ.)].

Вклад авторов. Все авторы участвовали в разработке концепции, анализе и интерпретации данных и окончательно утвердили рукопись для публикации.

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Финансирование. Работа выполнена при финансовой поддержке государственного задания 2026–2028 № 1025022500148-8 «Создание культуральных сред нового поколения при поддержке машинного обучения и персонализация эмбриологического этапа программ ВРТ у пациентов с бесплодием» (руководитель Макарова Н.П.). ФГБУ «НМИЦ АГП им. Кулакова» МЗ РФ (директор академик РАН, профессор, д.м.н. Г.Т. Сухих).

Статья поступила: 18.03.2026. Принята к публикации: 28.04.2026.

Сведения об авторах.

Валиахметова Эльвира Зилявировна¹, аспирант отделения вспомогательных технологий в лечении бесплодия имени профессора Б.В. Леонова;

Римская Елена Николаевна¹,²;

Горевой Алексей Владимирович²;

Якимова Анна Сергеевна¹;

Сысоева Анна Павловна¹;

Макарова Наталья Петровна¹, д.б.н.;

Калинина Елена Анатольевна¹, д.м.н., профессор.

¹ ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Москва, Россия.

² Физический институт имени П.Н. Лебедева РАН (ФИАН). Адрес: 119991, ГСП-1, г. Москва, Ленинский проспект, д. 53. Тел.: 8 (499) 132-65-54. E-mail: office@lebedev.ru

Authors’ contributions. All authors contributed to the conception, analysis and interpretation of data and gave final approval to the manuscript for publication. Conflict of interest. The authors declare no conflicts of interest. Financing. The work was carried out with the financial support of the state task 2026-2028 No. 1025022500148-8 “Creation of a new generation of culture media with the support of machine learning and personalization of the embryological stage of ART programs in patients with infertility” (head N.P. Makarova) Federal State Budgetary Institution “NMIC AGP named after Kulakova” Ministry of Health of the Russian Federation (Director, Academician of the Russian Academy of Sciences, Professor, Doctor of Medical Sciences Sukhov G.T.). Article received: 18.03.2026. Accepted for publication: 28.04.2026.

Authors information. Valiakhmetova Elvira Ziliavirovna¹, PhD student at the Department of Assistive Technologies in Infertility Treatment named after Professor B.V. Leonov; Rimskaya Elena Nikolaevna¹,², Ph.D., Senior Researcher at the Laboratory of Clinical Proteomics. Researcher at the Laboratory of Laser Nanophysics and Biomedicine, Center for Laser and Nonlinear Optical Technologies, Department of Quantum Radiophysics named after N.G. Basov. https://orcid.org/0000-0001-7802-0720; Gorevoy Alexey Vladimirovich², Researcher at the Laboratory of Laser Nanophysics and Biomedicine, Center for Laser and Nonlinear Optical Technologies, Department of Quantum Radiophysics named after N.G. Basov, https://orcid.org/0000-0003-4208-0291; Yakimova Alexandra Sergeevna¹, Junior Researcher at the Department of Assistive Technologies in Infertility Treatment named after Professor B.V. Leonov. https://orcid.org/0009-0001-5913-2660; Sysoeva Anastasia Pavlovna¹, Candidate of Biological Sciences, Embryologist at the Department of Assistive Technologies in Infertility Treatment named after Professor B.V. Leonov; Makarova Natalia Petrovna¹, Doctor of Biological Sciences, Leading researcher at the Department of Assistive Technologies in Infertility Treatment named after Professor B.V. Leonov. https://orcid.org/0000-0003-1396-7272; Kalinina Elena Anatolyevna¹, MD, Professor, Head of the Department of Assistive Technologies in Infertility Treatment named after Professor B.V. Leonov. https://orcid.org/0000-0002-8922-2878

1 Kulakov National Medical Research Center of Obstetrics, Gynecology, and Perinatology of the Russian Ministry of Health. Address: 4 Academician Oparin St., Moscow, 117997, Russia. Tel.: +7 (495) 531-44-44. E-mail: secretariat@oparina4.ru
2 Lebedev Physical Institute of the Russian Academy of Sciences (LPI). Address: 53 Leninsky Prospekt, GSP-1, Moscow, 119991. Tel.: 8 (499) 132-65-54. E-mail: office@lebedev.ru