不孕症治療中評估多胎分娩風險的方法
2023-10-10 12:46:59 1
專利名稱：不孕症治療中評估多胎分娩風險的方法
不孕症治療中評估多胎分娩風險的方法相關串請案的交叉參考
本發明主張2010年7月13號遞交的第61/363,650號美國臨時專利申請案的權益，所述申請案全文以引用的方式併入本文中。技術領域
本發明大體上涉及不孕症治療。更確切地說，本發明涉及用於對接受不孕症治療的女性的多胎分娩風險進行評估的方法。
背景技術：
在臨床不孕症的治療方法中，輔助生殖技術(ART)每一例治療的活胎分娩率最高。 沃裡斯(Voorhis),新英格蘭醫學雜誌(TheNewEnglandJournalofMedicine)第 356 期 379 到386頁(2007年)。自其問世起，美國每年的活胎分娩中有1%得益於ART的貢獻，為此全球新增嬰兒超過一百萬。邦都勒(Bonduelle)等人,人類生殖(Human Reproduction)(英格蘭，牛津)第20期413到419頁(2005年)；桑德蘭姆(Sunderam)等人，發病率與死亡率周報(MMWRSurveiIISumm)第58期I到25頁(2009年)。然而，有許多關聯於ART實施的醫學、社會經濟學和倫理學的挑戰仍未得到解決。例如，由於治療引起的身體的、情感的以及經濟上的成本，使得一對夫妻是否要進行ART或在一次失敗的嘗試後是否要重複ART治療的決定通常成為一項困難的決定。此外，ART步驟無法擔保結果為活胎分娩事件、多胎分娩事件，或與活胎分娩或多胎分娩事件相關聯的相關母親的/胎兒的/新生兒的併發症發生。
就多胎妊娠而言，相比於它佔美國總人口的3%，2006年在美國，ART不成比例地佔了多胎妊娠的18%，其中17%的妊娠為雙胞胎、38%的妊娠為三胞胎或更多數目的多胞胎；因此49%的ART嬰兒都是通過多胎妊娠而出生的。桑德蘭姆等人，出處同前。此外，2006年在美國，相比於13%的全國早產率，41%的ART嬰兒的出生是早產的，因此，ART佔了美國所有早產分娩的4%。桑德蘭姆等人，出處同前；奧斯特曼(Osterman)等人，國家生命統計報告(NationalVitalStatR印)第57期I到104頁(2009)。許多ART的早產分娩可直接歸因於ART中多胎妊娠的發生率較高。舉例而言，在2006年，相比於早產分娩人數佔美國總人口的11%，65%的ART雙胞胎以及13%的ART單胞胎都是早產分娩的。類似地，相比於低出生體重人數佔美國總人口的6%，57%的ART雙胞胎以及9%的ART單胞胎出生時的出生體重偏低。桑德蘭姆等人，出處同前。儘管由於總人口可能包括由ART和非ART卵巢刺激引起的分娩使得這些國家統計數據可能低估了差異，但所述國家統計數據表明ART人群早產分娩以及多胎妊娠的風險較高。
許多研究都報告了由ART引起的雙胞胎分娩中不利的產科以及新生兒的結果風險增大。在1995年到2000年期間來自丹麥IVF/ICSI(體外受精/胞漿內精子注射)註冊中心以及其國家醫學出生註冊中心(NationalMedicalBirthRegistry)的基於ART分娩的一項示例性研究報告了在8602起分娩中，有40%為雙胞胎，60%是單胞胎。平博格(Pinborg) 等人，斯堪地那維亞婦科學與產科學報(ActaObstetriciaetGynecologica Scandinavica)第83期1071到1078頁(2004年)。ART雙胞胎在37個妊娠周之前早產的風險為ART單胞胎的10倍，且在32個妊娠周之前早產的風險為ART單胞胎的7. 4倍。在英國，ART雙胞胎偏低出生體重(小於2500克)的風險增大到11倍，而極低出生體重(小於1500克)的風險增大到5倍。蘇利夫(Sutcliffe)等人，柳葉刀(Lancet)第370期351到359頁(2007年)。 此外，對於ART妊娠，死產、剖腹產術以及進入NI⑶(新生兒重症監護室)的發生率也會上升。相同地，許多ART中心也對類似的發現進行了報告。
目前，就多胎分娩事件而言，不存在經過驗證的預測工具用以在有兩個或多個胚胎移植的情況下對多胎分娩的風險進行評估。將多胎分娩風險最小化的努力是具有挑戰性的，這是因為目前缺少最佳的方法來選擇患者進行選擇性單胚胎移植(eSET)，通過此eSET 過程，可將單個胚胎移植到禁慾患者的子宮中從而完全消除懷有兩個受精卵雙胞胎的風險 (這是多胎妊娠的主要原因)並因此減少在ART中由多胎妊娠引起的早產分娩的風險。雖然一些人報告了 eSET會降低多胎妊娠率同時不會損害活胎分娩率，但是其他人發現eSET 的實施損害了每個周期的或累積的活胎分娩率，並且無法降低多胎妊娠率。卡魯(Kalu)等人，英國婦產科雜誌(BJOG)第115期1143到1150頁(2008年)；卡拉夫(Khalaf)等人，英國婦產科雜誌(BJOG)第115期385到390頁(2008年);斯泰爾(Styer)等人，生育與不孕 (FertilityandSterility)第 89 期 1702 到 1708 頁(2008 年)。
生育醫生通常會在開始IVF或其他生育治療之前與他們的患者討論多胎分娩的風險，並且隨後在進行胚胎移植(ET)之前，即在進行將胚胎移植回子宮的動作之前，會再次討論這種風險。醫生與患者之間的涉及移植的胚胎數目的討論通常是基於對多胎分娩的概率、懷孕與女性年齡的關係、移植的胚胎的數目以及胚胎的質量的討論。在決定是採用多胚胎還是eSET時，醫生通常會遵守美國生殖醫學會(ASRM)提出的指導準則。ASRM針對eSET 患者選擇建立的指導準則主要是基於女性的年齡以及總的胚胎數目的。生育與不孕第90 期S163到164頁(2008年)。或許是由於意識到了這些指導準則的局限性，ASRM還推薦每個ART中心使用其自身的數據來對用於移植的胚胎數目進行指導。
遵照ASRM或疾病控制中心(⑶C)所建立的指導準則，醫生和他們的患者目前正在嘗試降低由IVF引起的多胎分娩的發生率，其方法是如果不是移植單個胚胎，則移植較少的胚胎。然而存在一種一般性的看法，即eSET會降低活胎分娩的概率，但是並不知道是否存在多胎分娩風險較高的特定患者子集。例如，可能的是某些患者多胎分娩的風險可能非常低，但是如果她們進行了 eSET而不是採用兩個胚胎移植，那麼她們的活胎分娩的概率可能會受到顯著的損害。相反，其他患者多胎分娩的風險可能相對較高，那麼採用eSET可能會極大程度上降低她們家人的健康風險。目前，還沒有方法可以確定一名特定的女性患者 WeSET中的受益是否多於另一名患者。
上述討論證實了多胎分娩對於接受不孕症治療的患者來說是一個重大的健康以及社會經濟學問題，並且現有技術無法提供有效的方法來避免多胎分娩以及/或者確保 eSET的成功率。發明內容
本發明克服了現有技術的缺點，方法是提供一種包含分析數據以預測接受不孕症治療的女性患者的多胎分娩事件的方法，其中所述數據是從由以下項所組成的組中選擇出CN 102985926 A書明說3/10 頁
來的患者的年齡、患者的種族、患者的醫療史和生育史、患者的男性伴侶的年齡、患者的男性伴侶的種族、患者的男性伴侶的醫療史和生育史、患者對激素控制試劑的反應、從患者處獲得的卵母細胞的數目、從患者處獲得的胚胎的數目、卵母細胞的質量、卵細胞的質量、精子的質量、受精的質量、胚胎的質量、胚胎發育參數、胚胎學實驗室方案、不孕症治療方案， 及其組合。
在本發明的一項實施例中，患者的生育史可從由以下項所組成的組中選擇出來 患者的懷孕史、患者的不孕史、涉及患者不孕症的臨床診斷、實驗室試驗、診斷或預後試驗， 及其組合。患者的男性伴侶的生育史通常會包括精子分析。
在本發明的另一項實施例中，激素控制試劑是從由以下項組成的組中選擇出來的性激素及孕激素、促性腺激素釋放激素激動劑、促性腺激素釋放激素拮抗劑，以及促性腺激素。性激素及孕激素可從由以下項組成的組中選擇出來雌二醇、孕酮，及其組合。激素的操控可包括對性類固醇的血清水平進行控制以及/或者對生殖組織所接觸的性類固醇的量進行調節的治療。
在本發明的進一步實施例中，胚胎發育參數是從由以下項組成的組中選擇出來的形態學、細胞數目、發育階段、發育級、發育的分子標記，及其組合。
在本發明的另一項實施例中，不孕症治療方法是從由以下項組成的組中選擇出來的體外受精(IVF)、胞漿內精子注射(ICSI)，及其組合。
在本發明的進一步實施例中，可從單個診所或從多個診所中獲得數據。
在本發明的另一項實施例中，多胎分娩事件的預測觸發了胚胎存活能力測試事件、領先於胚胎存活能力測試事件，或允許胚胎存活能力測試事件進行。
在本發明的進一步實施例中，多胎分娩預測數據分析是通過從由以下項所組成的組中選擇出來的技術執行的邏輯回歸、回歸樹分析、推進樹分析，以及機器學習。
在本發明的另一項實施例中，可將數據錄入到含有至少一種算法的軟體應用中， 其中所述至少一種算法可從由以下項所組成的組中選擇出來邏輯回歸、回歸樹分析、推進樹分析，以及機器學習。所述軟體應用的運行可以是實時的或分批的。
在本發明的進一步實施例中，軟體應用被整合到一個平臺中，該平臺選自由以下平臺所組成的組桌上型電腦、筆記本電腦、網絡、基於網絡的軟體即服務應用、雲伺服器、共存伺服器、本地伺服器、存儲媒介、移動裝置、智慧型手機應用、用於臨床環境中的手提式裝置、電子病歷，以及醫療裝置。所述醫療裝置可選自由以下裝置所組成的組中超聲波機、顯微鏡、質量控制設備，以及診斷設備。
在本發明的另一項實施例中，錄入到算法中的數據是涉及女性患者的一個或多個胚胎的數據，所述數據可選自由以下項所組成的組中從一個或多個胚胎的培養基中獲得的信息、從一個或多個胚胎的非侵入性數字成像中獲得的存活能力信息、從活組織檢查的胚胎細胞或細胞碎片中獲得的信息、一個或多個胚胎的基因表達分析、一個或多個胚胎的基因組分析、一個或多個胚胎的甲基化位點分析、一個或多個胚胎的蛋白質組分析，及其組合。細胞碎片可選自由以下項所組成的組中極體、卵裂球、降解的細胞、較低級的胚胎，以及滋養外胚層細胞。
在本發明的進一步實施例中，從培養基中獲得的信息是從由以下項所組成的組中選擇出來的培養基中的代謝物、分泌的蛋白質、分泌的肽、脂類、碳水化合物、氧自由基、氣6體組成、游離DNA、游離RNA，及其組合。
在本發明的另一項實施例中，從一個或多個胚胎的非侵入性數字成像中獲得的存活能力信息是從由以下內容所組成的組中選擇出來的細胞分裂速率、亞細胞結構的形態測量、胚胎細胞相對於彼此的形態測量、胚胎細胞相對於彼此的位置、細胞分裂相對於正在分裂細胞位置的方向、胚胎細胞分裂相對於細胞群位置的方向、亞細胞結構的密度、細胞內亞細胞結構的空間分布、亞細胞結構相對於細胞群的空間分布，及其組合。
在本發明的進一步實施例中，基因組分析是從由以下項所組成的組中選擇出來的整個基因組序列的染色體分析、部分基因組序列的染色體分析、轉錄組分析、拷貝數變異分析，以及單核苷酸多態性(SNP)分析。基因組分析可通過一種化驗來執行，所述化驗是從由以下項所組成的組中選擇出來的螢光原位雜交(FISH)、比較基因組雜交(CGH)、聚合酶鏈反應(PCR)、半定量實時PCR、多重PCR、寡核苷酸或核苷酸陣列、抗體陣列，以及染色質免疫沉澱反應。
在本發明的另一項實施例中，甲基化位點分析是選自由以下項組成的組中全基因組DNA甲基化、特定基因DNA甲基化，及其組合。
在本發明的進一步實施例中，從多胎分娩預測中獲得的分析應用到診斷或預後平臺或裝置上以預測女性患者的胚胎存活能力。所述診斷或預後平臺或裝置通常對胚胎的一個或多個生理的、基因的或發育的特徵進行測量，所述特徵可選自由以下項組成的組中培養基中胚胎的代謝產物分析、胚胎的基因缺陷、胚胎的基因變異、胚胎的染色體缺陷、胚胎的染色體結構變異、胚胎的轉錄組學圖譜、胚胎細胞分裂的速率、形態學參數、發育的測量， 及其組合。形態學參數可通過顯微鏡成像、視頻示波器成像，或其組合來確定。
本發明的其他方面與實施例將不受限制的闡述於下文提出的本發明的詳細描述中。
具體實施方式
下文提出的是對所主張的本發明的目前認定的優選實施例的描述。任何功能、用途或結構上的替代或修改都意圖由本專利申請文件的權利要求所涵蓋。在本說明和所附權利要求中，單數形式「一」、「一個」和「所述」包括複數形式，除非上下文以其他方式明確指出。本說明和所附權利要求中所用術語「包括」指明存在所述特徵、整體、步驟、操作、元件和/或部件，但並不排除存在或添加一個或多個其他特徵、整體、步驟、操作、元件、部件和/ 或上述項的組合。
在本發明的上下文中，術語「患者」是指接受不孕症治療的女性。
術語「不孕症治療」是指使用口服或注射的藥物誘導排卵或刺激卵巢以產生不止一個成熟卵細胞(即，可進行受精以生成胚胎的卵細胞)。在本發明的上下文中，術語「不孕症治療」意圖包括由人工受精、IVF，和/或ICSI協助的自然受孕。術語「不孕症治療」還意圖包括在存在或不存在醫療幹預或藥物的情況下通過周期監控來增加天然的、誘導的或刺激的周期，就這種情況而言，不孕症治療的目的在於改進在體內孕育(例如，在人工受精之後或通過自然周期)或在IVF、ICSI、胚胎冷凍保存解凍或任何其他輔助生殖技術之後移植到子宮中的胚胎的存活能力。
術語「輔助生殖技術」以及「ART」是指涉及在體外(身體外部)操控配子(處於任何成熟階段的卵細胞和精子)的治療。ART的主要類型包括但不限於(i)體外受精(IVF)，其需要經手術將卵細胞從身體中取出並且在體外受精，隨後在體外培養胚胎並且將胚胎移植回身體中；(ii)胞漿內精子注射(ICSI)，該技術類似於IVF，其區別在於精子是被單獨微注射到每個卵子中的以規避天然的受精過程；(iii)配子輸卵管內移植(GIFT)，其中取出的卵細胞或經處理的精子在一個手術過程(腹腔鏡檢查)中被放置到輸卵管中，並且隨後在體內發生受精和懷孕；(iv)使用來自IVF或ICSI過程的冷凍的胚胎；(V)使用來自女性捐獻者的卵細胞；(vi)使用來自男性捐獻者的精子；(vii)將胚胎放到代孕母親的子宮中，以及 (viii)使用冷凍的卵細胞(而不是胚胎)或精子。
術語「多胎分娩事件」是指來自至少達到20妊娠周的單次懷孕中兩個或多個胎兒或嬰兒的分娩，無論出生時的每個胎兒或出生後的每個嬰兒的個體存活能力如何。通過對比，術語「多胎妊娠事件」是指兩個或多個胚胎的共同存活能力，所述兩個或多個胚胎被移植到子宮中，並且可發育到懷孕的任何階段，在這些階段中一個或多個胚胎可能變為死亡的或者繼續為存活的。在本發明的上下文中，多胎分娩事件意圖包含且包括多胎妊娠事件。 不孕症治療(通過定義可包括一項或多項輔助生殖技術)的直接結果是通常會發生多胎分娩事件。應理解術語「多胎分娩事件」不同於「活胎分娩」、「活胎分娩率」或「活胎分娩事件」，所有這些內容是指使得成活嬰兒出生的成功的治療。例如，關於「活胎分娩」的討論在不孕症治療的範疇內通常是關注於一項治療是否成功，而不是其是否產生多胎分娩或多胎懷孕及其相關的併發症。
術語「MBP」或「MBP預後工具」可相互交替使用來指代本發明的多胎分娩預測試驗
術語「後驗對數優勢比(posteriorlogofoddsratio)」或「PL0RA」試驗使用貝葉斯統計、對數似然或其他方法來計算後驗概率。此外，也可使用對數似然、相對對數似然，和/ 或對數似然的改進等其他後驗概率方法。
術語「曲線下面積」或「AUC」在一系列任意界定的閾值下基於真和假陽性率對區分力進行測量。術語「受試者工作曲線」或「R0C」測量了一個測試對預測何時結果會發生的能力與預測真實發生的可能性之間的平衡性如何。在預後中，AUC/R0C測量了區分力，S卩，預測模型對具有較差預後的病人和具有較好預後的病人的區分能力。在本發明的上下文中，AUC 是指ROC曲線下的面積。在最好的情況下，當可以預測100%的結果(S卩，真陽性率為100% 且假陽性率為0%)時，AUC=U AUC=5指示了預測幾乎與擲硬幣一樣，而當AUC〈0. 5時，指示了預測比擲硬幣更差。
在IVF治療中，通常認為移植回患者的胚胎的數目極大程度上決定了妊娠或出生嬰兒的數目。本發明的多胎分娩預測(MBP)預後工具能夠確定是否將移植特定數目的胚胎以引起能存活的臨床懷孕並最終引發活胎分娩事件。例如，可在移植胚胎的當天使用MBP 預後工具，以告知患者她們在有兩個或多個胚胎被移植到子宮的IVF治療中多胎分娩的個體化風險。為了運行MBP預後工具，使用患者特異性數據能夠對多胎妊娠事件、多胎分娩事件，和/或特定數目的胚胎的存活能力進行個性化評估。
本發明的MBP預後工具的一個優點在於其能夠對那些有較高的多胎妊娠風險的患者，和/或那些被強烈推薦進行eSET的患者進行識別。通過提供多胎分娩事件的患者特異性風險，患者更有可能對eSET進行評估。使用eSET的患者經受伴隨多胎分娩事件的相關新生兒併發症的機率更低，這些併發症例如，早產、低出生體重、子癇前期，以及流產。雖然單個胚胎移植會引起多胎分娩事件(典型的是單卵雙生，其同樣相關於產科的以及新生兒的併發症)，但是由移植單個胚胎引起的單卵雙生的普遍性顯著低於由移植多個胚胎引起的多胎分娩事件的普遍性。
通過以本文所描述的方法來使用MBP預後工具，可增強患者和醫生對最具存活能力的胚胎的識別，因此僅移植一個或兩個胚胎並不會損害單個IVF治療的活胎分娩事件的概率。替代地或額外地，本發明的MBP預後工具可用於在如果不止一個胚胎被移植到子宮中(或者如果在治療中採用自然受孕或人工受精時排卵產生不止一個卵細胞)時識別發生多胎分娩事件風險相對較高的患者。此類患者從執行用於選擇最具存活能力的胚胎進行移植的胚胎存活能力測試中受益最多。
用於運行本發明的MBP預後工具的數據包括但不受限於患者的年齡、患者的種族、患者的醫療史和生育史、患者的男性伴侶的年齡、患者的男性伴侶的種族、患者的男性伴侶的醫療史和生育史、患者對激素控制試劑的反應、從患者處獲得的卵母細胞的數目、從患者處獲得的胚胎的數目、卵母細胞的質量、卵細胞的質量、精子的質量、受精的質量、胚胎的質量、胚胎發育參數、胚胎學實驗室方案、不孕症治療方案，及其組合。
激素的操控通常包括對生殖組織所接觸的性類固醇量進行控制或調節的治療。患者對激素操控的反應可包括但不限於子宮內膜厚度(由超聲波測量)和/或血清峰值雌二醇水平。本發明預期下的激素控制試劑包括但不限於性激素及孕激素(例如，雌二醇和孕酮)、促性腺激素釋放激素激動劑、促性腺激素釋放激素拮抗劑，以及促性腺激素。本發明預期下的胚胎發育參數包括但不限於形態學、細胞數目、發育階段、發育級、發育的分子標記，及其組合。
可直接從患者、診所的紙質圖表、電子病歷、電子個人健康記錄，以及上述內容的組合中獲得數據。用於運行MBP預後工具的數據通常由醫療服務提供者、患者或用戶來準備，或者由醫療服務提供者與患者共同來準備。在一項優選實施例中，報告將會採用用戶能夠理解的語言來提供測試的描述、其解釋和局限，以及圖形顯示來協助醫生與患者之間的溝通。
在本發明的一項實施例中，多胎分娩預測數據分析是通過從由以下項所組成的組中選擇出來的技術執行的邏輯回歸、回歸樹分析、推進樹分析，以及機器學習。在本發明的另一項實施例中，可將多胎分娩預測數據錄入到含有至少一種算法的軟體應用中，其中所述至少一種算法可包括但不限於邏輯回歸、回歸樹分析、推進樹分析、機器學習。錄入到算法中的數據可以是涉及女性患者的一個或多個胚胎的數據，所述數據包括但不限於從一個或多個活體胚胎的培養基中獲得的信息、從一個或多個胚胎的非侵入性數字成像中獲得的存活能力信息、從活組織檢查的胚胎細胞或細胞碎片中獲得的信息、一個或多個胚胎的基因表達分析、一個或多個胚胎的基因組分析、一個或多個胚胎的甲基化位點分析、一個或多個胚胎的蛋白質組分析，及其組合。細胞碎片的實例包括但不限於極體、卵裂球、降解的細胞、較低級的胚胎，以及滋養外胚層細胞。
從胚胎培養基中獲得的信息的實例包括但不限於涉及銨及葡萄糖等代謝物、分泌的蛋白質、分泌的肽、脂類、碳水化合物、氧自由基、氣體組成、游離DNA、以及游離RNA的信息。根據患者多胎分娩事件風險的不同，所述信息的有用程度及其定量(或半定量)水平也可能不同。基因表達的實例包括但不限於0ct4、Sall4以及Nanog表達水平。基因組分析的實例包括但不限於整個基因組序列的染色體分析、部分基因組序列的染色體分析、轉錄組分析、拷貝數變異分析，以及單核苷酸多態性(SNP)分析。執行上述基因組分析的化驗的實例包括但不限於螢光原位雜交(FISH)、比較基因組雜交(CGH)、聚合酶鏈反應(PCR)、 半定量實時PCR、多重PCR、寡核苷酸或核苷酸陣列卿，「基因晶片」)、抗體陣列，以及染色質免疫沉澱反應。應理解本文所提出的基因組分析和化驗既可用於基因組DNA又可用於基因組RNA。甲基化位點分析的實例包括但不限於全基因組DNA甲基化以及特定基因DNA甲基化。
胚胎的非侵入性分析的實例是胚胎的數字成像，其可測量胚胎的以下特徵中的一個或多個細胞分裂速率、亞細胞結構的形態測量、胚胎細胞相對於彼此的形態測量、胚胎細胞相對於彼此的位置、細胞分裂相對於正在分裂細胞位置的方向、胚胎細胞分裂相對於細胞群位置的方向、亞細胞結構的密度、細胞內亞細胞結構的空間分布以及亞細胞結構相對於細胞群的空間分布。
在本發明的另一項實施例中，獲得的用於運行MBP預後工具的數據可錄入到含有 MBP算法的軟體應用中，可命令所述軟體應用實時或分批運行。通過將其他生育臨床決策支持系統(CDSS)與胚胎移植(ET)進行對比發現，所有的臨床數據都可用於決策的時間與ET 必須發生的時間之間的間隔非常小，相應地，軟體應用必須可由患者及其醫生現成地使用。 在本發明的一項實施例中，軟體應用被整合到一個平臺中，該平臺可包括但不限於桌上型電腦、筆記本電腦、網絡、基於網絡的軟體即服務應用、雲伺服器、共存伺服器、存儲媒介(例如，CD、記憶棒或拇指驅動器)、移動裝置、智慧型手機應用、用於臨床環境中的手提式裝置、電子病歷，或醫療裝置。可用於存放本發明的MBP預後工具的醫療裝置的實例包括但不限於 超聲波機；由臨床胚胎學實驗室使用以支持體外培養的裝置，例如，顯微鏡、質量控制設備， 以及診斷設備，例如，用於對胚胎存活能力進行分析和報告的裝置。
通過使用本發明的MBP預後工具，醫生可基於預測性模型就eSET的選擇以及多胎分娩事件的風險與IVF患者進行商討，以提供多胎分娩事件的個性化概率的評估，所述模型的開發和驗證是通過對不同的病例和患者進行分析獲得的。通過使用多胎分娩概率的個性化預測，患者和醫生可以基於胚胎存活能力試驗就是否採用胚胎選擇這一方面做出知情決策。例如，如果多胎分娩事件的風險非常高，那麼胚胎存活能力試驗對於患者來說就是非常有利的，從而能夠確定應該移植到患者體內的存活胚胎的數目以避免多胎分娩事件。相反，如果多胎分娩事件的風險較低，那麼採用胚胎存活能力試驗的成本效益比率將受到限制，這是因為無論移植到患者體內的胚胎的存活能力和數目如何，患者相對而言都不大可能發生多胎分娩事件。由於胚胎存活能力試驗通常是一個昂貴的過程，所以掌握基於證據的方法以向患者推薦胚胎存活能力試驗是商討與決策步驟中非常重要的一部分。
本發明的MBP預後工具可進行以下各項內容(i)識別移植兩個或多個胚胎時具有較高多胎分娩風險的IVF患者；(ii)相比於eSET，識別移植兩個胚胎時多胎分娩風險不會改變的IVF患者；(iii)識別其活胎分娩結果的可能性會受到eSET嚴重損害的IVF患者； (iv)識別其活胎分娩結果的可能性不會受到eSET影響的IVF患者；(V)識別屬於以上列出的任意兩個組中的IVF患者，以及(vi)在開始IVF之前且剛好在ET之前支持極度個性化的商討。
在本發明的一項實施例中，本發明的MBP預後工具應用到診斷或預後平臺或裝置上以對女性患者的胚胎存活能力進行預測。可與本發明的MBP預後工具一起使用的診斷或預後平臺通常將測量一個或多個參數，該參數包括但不限於胚胎的生理的、基因的以及發育的特徵。胚胎的生理的、基因的，和/或發育的特徵通常將包括參數，例如，培養基中胚胎的代謝產物分析、胚胎的基因缺陷、胚胎的基因變異、胚胎的染色體缺陷、胚胎的染色體結構變異、胚胎的轉錄組學圖譜、胚胎細胞分裂的速率、形態學參數以及發育的測量。通常使用顯微鏡成像和/或視頻示波器成像來進行形態學參數的研究。
特定不孕症治療中的特定患者的多胎分娩風險的預測以及預測的相對重要性在一些診所中可能是不同的。診所間的差異包括但不限於治療方案的不同、胚胎學實驗室方案的不同、培養卵母細胞和胚胎(即，IVF相比於ICSI)的過程的不同；胚胎選擇標準移植或冷凍保存的不同；物理環境的不同；儀器校準的不同；以及胚胎移植方法的不同。MBP預測以及其相關重要性的的診所間差異表明在一個診所中的預後性臨床因子在一個不同的診所中未必具有相同的預後價值。
在本發明的一項實施例中，MBP預後工具的開發和驗證是針對單個診所而開發和驗證。作為專有診所預後工具，MBP僅用於該特定的診所。在本發明的另一項實施例中， MBP預後工具經驗證並被應用到多個診所中。作為多個診所預後工具，MBP優選地用於方案具有共通性的診所，使得相同的診所變量對於每一個診所而言是預後的，並且這些預後因子的相對重要性對於每個診所而言基本上是類似的，因此這些診所使用相同的MBP是合理的。在本發明的上下文中，用於準備單個或多個診所預測工具的數據可以是原始數據自身， 或者在更適當的情況下，為數據之間的數學關係式和/或數據對多胎分娩概率的影響。
由於本發明的MBP預後工具依賴於臨床方案、臨床實踐類型以及對進行eSET或胚胎存活能力測試的患者的選擇標準，而所有這些均可能影響臨床變量的相對預後價值，因此隨著臨床方案或其患者人群的改變，MBP可隨之改變。就這點而言，可能需要周期性地改變MBP預後工具從而考慮到臨床方案、實踐類型，以及患者和eSET選擇標準的新近改變。在本發明的一項優選實施例中，對MBP預後工具進行年度審查。
應理解雖然結合了上文提出的實施例對本發明進行描述，但是上文描述以及下文中的實例意圖描繪而非限制本發明的範圍。此外，應理解本文所提出的實施例和實例並非是詳盡的，並且在不脫離本發明的範圍和精神的前提下，所屬領域的一般技術人員可對本發明作各種修改和變化。
本文所提到的所有的專利和公開案都以引用的方式全文併入到本文中。實驗
提出下列實例以向所屬領域的一般技術人員提供如何產生並且利用本文中所提出的本發明的各方面和各項實施例的完整的披露。除非另有說明，否則零件是按重量計的零件，溫度是攝氏溫度，且壓力為大氣壓或接近大氣壓。除非另有說明，否則所有的組件都是商業購得的。實例IMBP模型以及年齡控制模型的生成
準備MBP模型和年齡控制模型的方法學
回歸樹和推進樹方法用於對在ART人群中影響多胎分娩風險的嚴重的、非冗餘的預後因子進行識別。回歸樹和推進樹方法所識別的預後因子用於生成本文所描述的MBP模型和年齡控制模型。
MBP模型建立於一組數目為250到500起的IVF治療上，其中活胎分娩結果是由將至少兩個胚胎移植到女性患者體內引起的。
為了外部驗證，MBP模型建立於一組數目為100到-250起的IVF治療上，其中活胎分娩結果是由將至少兩個胚胎移植到女性患者體內引起的。
MBP模型，即MBP-I根據前述步驟生成。控制模型使用年齡作為唯一的預後因素來預測多胎分娩的概率。使用患者的實際年齡的基本原理是根據ASRM準則，年齡是用於評估多胎分娩風險以及選擇單胚胎移植(eSET)患者的主要因素。
在下列統計學比較中對MBP-I與年齡控制模型進行了比較。結果證實了患者的年齡(B卩，eSET選擇的sASRM與CDC準則所提出的主要因素)並不是IVF中多胎分娩風險的重要的預測因素。實例2MBP模型與年齡控制模型的統計學比較 PLORA試驗
PLORA試驗用於對MBP-I與年齡控制模型下的預測多胎分娩的後驗概率進行計算，內容如下
MBP-I的PLORA為3. O (對數標度)和20 (線性標度)。
統計學結論MBP-1相比於年齡控制模型以20 1的比率提供了多胎分娩結果的改進配適。
解釋MBP-1在IVF中多胎分娩結果方面的改進預測能力為年齡控制模型的20倍。
年齡控制模型的PLORA設為O (對數標度)和I (線性標度)。實例3MBP模型與年齡控制模型的統計學比較 AUC/R0C 試驗
與僅使用年齡模型相比，AUC/R0C試驗用於預測在使用至少兩個胚胎的新穎 IVF-ET治療中對具有不同的多胎分娩風險的患者進行區分的改進能力，內容如下
MBP-I的AUC等於O. 70 ;年齡控制模型的AUC等於O. 6。
與僅使用年齡的模型相比，MBP-I在使用至少兩個胚胎的新穎IVF-ET治療中對具有不同的多胎分娩風險的患者的區分能力改進了 16. 7%。實例4MBP模型與年齡控制模型的統計學比較預測的動態範圍和再分類
除了統計分析之外，預後工具的適用性還依賴於預測概率的動態範圍以及可能發生「再分類」的患者人群的比例，需要進行「再分類「是因為這些患者具有顯著不同的(更確切地說)相比年齡控制模型的多胎分娩概率。
可通過MBP-I模型來告知患者其多胎分娩的特定概率的動態範圍在約10%到超過 60%之間，而不是基於患者的年齡告知患者其多胎分娩的在約20%到約40%的範圍內的三個概率中一個。使用實例I的MBP-I模型，可對約58%的42歲以下患者進行再分類，從而使他們具有與僅使用年齡進行預測不同的多胎分娩概率。實例5胚胎共同存活能力的分析
接收不孕症治療的女性患者具有7個胚胎且必須決定移植一個或多個胚胎。該患者在使用生物分析(例如，胚胎活體檢查)的一個或多個診斷平臺上接受胚胎存活能力試驗，以執行單細胞基因表達分析，例如，從每個胚胎上活體檢查的一個細胞。接收胚胎活體檢查報告給患者及其醫療服務提供者提供了懷孕的概率或在患者將進行一個胚胎移植情況下的I到7個胚胎中的每一個的活胎分娩概率。
通過應用本發明的MBP方法，患者還接收到在移植了任意兩個胚胎的情況下的多胎分娩事件的概率報告，因此告知了患者及其醫療服務提供者哪兩個胚胎可提供最佳的活胎分娩概率並且同時最小化多胎分娩事件的概率。
權利要求
1.一種方法，其包含分析數據以預測接受不孕症治療的女性患者的多胎分娩事件，其中所述數據是從由以下項所組成的組中選擇出來的患者的年齡、患者的種族、患者的醫療史和生育史、患者的男性伴侶的年齡、患者的男性伴侶的種族、患者的男性伴侶的醫療史和生育史、患者對激素控制試劑的反應、從患者處獲得的卵母細胞的數目、從患者處獲得的胚胎的數目、卵母細胞的質量、卵細胞的質量、精子的質量、受精的質量、胚胎的質量、胚胎發育參數、胚胎學實驗室方案、不孕症治療方案，及其組合。
2.根據權利要求I所述的方法，其中所述患者的生育史是從由以下項所組成的組中選擇出來患者的懷孕史、患者的不孕史、涉及患者不孕症的臨床診斷、實驗室試驗、診斷性或預 後試驗，及其組合。
3.根據權利要求I所述的方法，其中所述患者男性伴侶的生育史包括精子分析。
4.根據權利要求I所述的方法，其中所述激素控制試劑是從由以下項組成的組中選擇出 來的性激素及孕激素、促性腺激素釋放激素激動劑、促性腺激素釋放激素拮抗劑，以及促性腺激素。
5.根據權利要求4所述的方法，其中所述性激素及孕激素是從由以下項組成的組中選擇出來雌二醇、孕酮，及其組合。
6.根據權利要求I所述的方法，其中所述激素操控包括對性類固醇的血清水平進行控制的治療。
7.根據權利要求I所述的方法，其中所述激素操控包括對生殖組織所接觸的性類固醇的量進行調節的治療。
8.根據權利要求I所述的方法，其中所述胚胎發育參數是從由以下項組成的組中選擇出來的形態學、細胞數目、發育階段、發育級、發育的分子標記，及其組合。
9.根據權利要求I所述的方法，其中所述不孕症治療方法是從由以下項組成的組中選擇出來的體外受精(IVF )、胞漿內精子注射技術(ICSI )，及其組合。
10.根據權利要求I所述的方法，其中所述數據是從單個診所中獲得的。
11.根據權利要求I所述的方法，其中所述數據是從多個診所中獲得的。
12.根據權利要求I所述的方法，其中所述多胎分娩事件的預測觸發了胚胎存活能力測 試事件、領先於胚胎存活能力測試事件，或允許胚胎存活能力測試事件進行。
13.根據權利要求I所述的方法，其中所述多胎分娩預測數據分析是通過從由以下項所組成的組中選擇出來的技術執行的邏輯回歸、回歸樹分析、推進樹分析，以及機器學習。
14.根據權利要求I所述的方法，其中所述數據被錄入到含有至少一種算法的軟體應用中。
15.根據權利要求14所述的方法，其中所述至少一種算法是從由以下項所組成的組中選擇出來的邏輯回歸、回歸樹分析、推進樹分析、機器學習。
16.根據權利要求15所述的方法，其中錄入到所述算法中的數據為涉及所述女性患者的一個或多個胚胎的數據。
17.根據權利要求16所述的方法，其中錄入到所述算法中的數據是選自由以下信息所組成的組中從一個或多個胚胎的培養基中獲得的信息、從一個或多個胚胎的非侵入性數字成像中獲得的存活能力信息、從活組織檢查的胚胎細胞或細胞碎片中獲得的信息、一個或多個胚胎的基因表達分析、一個或多個胚胎的基因組分析、一個或多個胚胎的甲基化位點分析、一個或多個胚胎的蛋白質組分析，及其組合。
18.根據權利要求17所述的方法，其中從所述培養基中獲得的所述信息是從由以下項所組成的組中選擇出來的培養基中的代謝物、分泌的蛋白質、分泌的肽、脂類、碳水化合物、氧自由基、氣體組成、游離DNA、游離RNA，及其組合。
19.根據權利要求17所述的方法，其中從所述一個或多個胚胎的所述非侵入性數字成像中獲得的所述存活能力信息是從由以下項所組成的組中選擇出來的細胞分裂速率、亞細胞結構的形態測量、胚胎細胞相對於彼此的形態測量、胚胎細胞相對於彼此的位置、細胞分裂相對於正在分裂細胞位置的方向、胚胎細胞分裂相對於細胞群位置的方向、亞細胞結構的密度、細胞內亞細胞結構的空間分布、亞細胞結構相對於細胞群的空間分布，及其組口 o
20.根據權利要求17所述的方法，其中所述細胞碎片是選自由以下項所組成的組中極體、卵裂球、降解的細胞、較低級的胚胎，以及滋養外胚層細胞。
21.根據權利要求17所述的方法，其中所述基因組分析是從由以下項所組成的組中選擇出來的整個基因組序列的染色體分析、部分基因組序列的染色體分析、轉錄組分析、拷貝數變異分析，以及單核苷酸多態性(SNP)分析。
22.根據權利要求21所述的方法，其中所述基因組分析是通過一種化驗來執行，所述化驗是從由以下項所組成的組中選擇出來的螢光原位雜交(FISH)、比較基因組雜交(CGH)、聚合酶鏈反應(PCR)、半定量實時PCR、多重PCR、寡核苷酸或核苷酸陣列、抗體陣列，以及染色質免疫沉澱反應。
23.根據權利要求17所述的方法，其中所述甲基化位點分析是選自由以下項組成的組中全基因組DNA甲基化、特定基因DNA甲基化，及其組合。
24.根據權利要求14所述的方法，其中所述軟體應用的運行是實時的。
25.根據權利要求14所述的方法，其中所述軟體應用的運行是分批的。
26.根據權利要求14所述的方法，其中所述軟體應用被整合到一個平臺中，所述平臺選自以下項所組成的組桌上型電腦、筆記本電腦、網絡、基於網絡的軟體即服務應用、雲伺服器、共存伺服器、本地伺服器、存儲媒介、移動裝置、智慧型手機應用、用於臨床環境中的手提式裝置、電子病歷，以及醫療裝置。
27.根據權利要求26所述的方法，其中所述醫療裝置是選自由以下項所組成的組中超聲波機、顯微鏡、質量控制設備，以及診斷設備。
28.根據權利要求I所述的方法，其中所述多胎分娩預測數據分析應用到診斷或預後平臺或裝置上以預測女性患者的胚胎存活能力。
29.根據權利要求28所述的方法，其中所述診斷或預後平臺或裝置測量所述胚胎的一個或多個生理的、基因的，或發育的特徵。
30.根據權利要求29所述的方法，其中所述胚胎的一個或多個生理的、基因的，或發育的特徵選自由以下項組成的組中培養基中胚胎的代謝產物分析、胚胎的基因缺陷、胚胎的基因變異、胚胎的染色體缺陷、胚胎的染色體結構變異、胚胎的轉錄組學圖譜、胚胎細胞分裂的速率、形態學參數、發育的測量，及其組合。
31.根據權利要求30所述的方法，其中所述形態學參數由顯微鏡成像、視頻示波器成像，或其組合來確定。
全文摘要
本發明提供了一種多胎分娩預後工具，所述工具用於分析數據以預測接受不孕症治療的女性患者的多胎分娩事件。所述MBP預後工具也可用於提高對胚胎存活能力進行預測的診斷或預後試驗的準確度。本發明的MBP預後工具可以是專用診所的，或者其也可經改裝以用於多個診所方法。
文檔編號G06F19/00GK102985926SQ201180033899
公開日2013年3月20日 申請日期2011年7月13日 優先權日2010年7月13日
發明者梅林·姚 申請人:尤尼維公司