CN102985926B - 不孕症治疗中评估多胎分娩风险的系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种多胎分娩预后工具，所述工具用于分析数据以预测接受不孕症治疗的女性患者的多胎分娩事件。所述MBP预后工具也可用于提高对胚胎存活能力进行预测的诊断或预后试验的准确度。本发明的MBP预后工具可以是专用诊所的，或者其也可经改装以用于多个诊所方法。

Description

不孕症治疗中评估多胎分娩风险的系统

相关申请案的交叉参考

本发明主张2010年7月13号递交的第61/363,650号美国临时专利申请案的权益，所述申请案全文以引用的方式并入本文中。

技术领域

本发明大体上涉及不孕症治疗。更确切地说，本发明涉及用于对接受不孕症治疗的女性的多胎分娩风险进行评估的方法。

背景技术

在临床不孕症的治疗方法中，辅助生殖技术（ART）每一例治疗的活胎分娩率最高。沃里斯（Voorhis），新英格兰医学杂志（TheNewEnglandJournalofMedicine）第356期379到386页（2007年）。自其问世起，美国每年的活胎分娩中有1%得益于ART的贡献，为此全球新增婴儿超过一百万。邦都勒（Bonduelle）等人，人类生殖（Human Reproduction）（英格兰，牛津）第20期413到419页（2005年）；桑德兰姆（Sunderam）等人，发病率与死亡率周报（MMWRSurveillSumm）第58期1到25页（2009年）。然而，有许多关联于ART实施的医学、社会经济学和伦理学的挑战仍未得到解决。例如，由于治疗引起的身体的、情感的以及经济上的成本，使得一对夫妻是否要进行ART或在一次失败的尝试后是否要重复ART治疗的决定通常成为一项困难的决定。此外，ART步骤无法担保结果为活胎分娩事件、多胎分娩事件，或与活胎分娩或多胎分娩事件相关联的相关母亲的/胎儿的/新生儿的并发症发生。

就多胎妊娠而言，相比于它占美国总人口的3%，2006年在美国，ART不成比例地占了多胎妊娠的18%，其中17%的妊娠为双胞胎、38%的妊娠为三胞胎或更多数目的多胞胎；因此49%的ART婴儿都是通过多胎妊娠而出生的。桑德兰姆等人，出处同前。此外，2006年在美国，相比于13%的全国早产率，41%的ART婴儿的出生是早产的，因此，ART占了美国所有早产分娩的4%。桑德兰姆等人，出处同前；奥斯特曼（Osterman）等人，国家生命统计报告（NationalVitalStatRep）第57期1到104页（2009）。许多ART的早产分娩可直接归因于ART中多胎妊娠的发生率较高。举例而言，在2006 年，相比于早产分娩人数占美国总人口的11%，65%的ART双胞胎以及13%的ART单胞胎都是早产分娩的。类似地，相比于低出生体重人数占美国总人口的6%，57%的ART双胞胎以及9%的ART单胞胎出生时的出生体重偏低。桑德兰姆等人，出处同前。尽管由于总人口可能包括由ART和非ART卵巢刺激引起的分娩使得这些国家统计数据可能低估了差异，但所述国家统计数据表明ART人群早产分娩以及多胎妊娠的风险较高。

许多研究都报告了由ART引起的双胞胎分娩中不利的产科以及新生儿的结果风险增大。在1995年到2000年期间来自丹麦IVF/ICSI（体外受精/胞浆内精子注射）注册中心以及其国家医学出生注册中心（NationalMedicalBirthRegistry）的基于ART分娩的一项示例性研究报告了在8602起分娩中，有40%为双胞胎，60%是单胞胎。平博格（Pinborg）等人，斯堪的纳维亚妇科学与产科学报（ActaObstetriciaetGynecologica Scandinavica）第83期1071到1078页（2004年）。ART双胞胎在37个妊娠周之前早产的风险为ART单胞胎的10倍，且在32个妊娠周之前早产的风险为ART单胞胎的7.4倍。在英国，ART双胞胎偏低出生体重（小于2500克）的风险增大到11倍，而极低出生体重（小于1500克）的风险增大到5倍。苏利夫（Sutcliffe）等人，柳叶刀（Lancet）第370期351到359页（2007年）。此外，对于ART妊娠，死产、剖腹产术以及进入NICU（新生儿重症监护室）的发生率也会上升。相同地，许多ART中心也对类似的发现进行了报告。

目前，就多胎分娩事件而言，不存在经过验证的预测工具用以在有两个或多个胚胎移植的情况下对多胎分娩的风险进行评估。将多胎分娩风险最小化的努力是具有挑战性的，这是因为目前缺少最佳的方法来选择患者进行选择性单胚胎移植（eSET），通过此eSET过程，可将单个胚胎移植到禁欲患者的子宫中从而完全消除怀有两个受精卵双胞胎的风险（这是多胎妊娠的主要原因）并因此减少在ART中由多胎妊娠引起的早产分娩的风险。虽然一些人报告了eSET会降低多胎妊娠率同时不会损害活胎分娩率，但是其他人发现eSET的实施损害了每个周期的或累积的活胎分娩率，并且无法降低多胎妊娠率。卡鲁（Kalu）等人，英国妇产科杂志（BJOG）第115期1143到1150页（2008年）；卡拉夫（Khalaf）等人，英国妇产科杂志（BJOG）第115期385到390页（2008年）；斯泰尔（Styer）等人，生育与不孕（FertilityandSterility）第89期1702到1708页（2008年）。

生育医生通常会在开始IVF或其他生育治疗之前与他们的患者讨论多胎分娩的风险，并且随后在进行胚胎移植（ET）之前，即在进行将胚胎移植回子宫的动作之前，会再次讨论这种风险。医生与患者之间的涉及移植的胚胎数目的讨论通常是基于对多胎 分娩的概率、怀孕与女性年龄的关系、移植的胚胎的数目以及胚胎的质量的讨论。在决定是采用多胚胎还是eSET时，医生通常会遵守美国生殖医学会（ASRM）提出的指导准则。ASRM针对eSET患者选择建立的指导准则主要是基于女性的年龄以及总的胚胎数目的。生育与不孕第90期S163到164页（2008年）。或许是由于意识到了这些指导准则的局限性，ASRM还推荐每个ART中心使用其自身的数据来对用于移植的胚胎数目进行指导。

遵照ASRM或疾病控制中心（CDC）所建立的指导准则，医生和他们的患者目前正在尝试降低由IVF引起的多胎分娩的发生率，其方法是如果不是移植单个胚胎，则移植较少的胚胎。然而存在一种一般性的看法，即eSET会降低活胎分娩的概率，但是并不知道是否存在多胎分娩风险较高的特定患者子集。例如，可能的是某些患者多胎分娩的风险可能非常低，但是如果她们进行了eSET而不是采用两个胚胎移植，那么她们的活胎分娩的概率可能会受到显著的损害。相反，其他患者多胎分娩的风险可能相对较高，那么采用eSET可能会极大程度上降低她们家人的健康风险。目前，还没有方法可以确定一名特定的女性患者从eSET中的受益是否多于另一名患者。

上述讨论证实了多胎分娩对于接受不孕症治疗的患者来说是一个重大的健康以及社会经济学问题，并且现有技术无法提供有效的方法来避免多胎分娩以及/或者确保eSET的成功率。

发明内容

本发明克服了现有技术的缺点，方法是提供一种包含分析数据以预测接受不孕症治疗的女性患者的多胎分娩事件的方法，其中所述数据是从由以下项所组成的组中选择出来的：患者的年龄、患者的种族、患者的医疗史和生育史、患者的男性伴侣的年龄、患者的男性伴侣的种族、患者的男性伴侣的医疗史和生育史、患者对激素控制试剂的反应、从患者处获得的卵母细胞的数目、从患者处获得的胚胎的数目、卵母细胞的质量、卵细胞的质量、精子的质量、受精的质量、胚胎的质量、胚胎发育参数、胚胎学实验室方案、不孕症治疗方案，及其组合。

在本发明的一项实施例中，患者的生育史可从由以下项所组成的组中选择出来：患者的怀孕史、患者的不孕史、涉及患者不孕症的临床诊断、实验室试验、诊断或预后试验，及其组合。患者的男性伴侣的生育史通常会包括精子分析。

在本发明的另一项实施例中，激素控制试剂是从由以下项组成的组中选择出来的：性激素及孕激素、促性腺激素释放激素激动剂、促性腺激素释放激素拮抗剂，以 及促性腺激素。性激素及孕激素可从由以下项组成的组中选择出来：雌二醇、孕酮，及其组合。激素的操控可包括对性类固醇的血清水平进行控制以及/或者对生殖组织所接触的性类固醇的量进行调节的治疗。

在本发明的进一步实施例中，胚胎发育参数是从由以下项组成的组中选择出来的：形态学、细胞数目、发育阶段、发育级、发育的分子标记，及其组合。

在本发明的另一项实施例中，不孕症治疗方法是从由以下项组成的组中选择出来的：体外受精（IVF）、胞浆内精子注射（ICSI），及其组合。

在本发明的进一步实施例中，可从单个诊所或从多个诊所中获得数据。

在本发明的另一项实施例中，多胎分娩事件的预测触发了胚胎存活能力测试事件、领先于胚胎存活能力测试事件，或允许胚胎存活能力测试事件进行。

在本发明的进一步实施例中，多胎分娩预测数据分析是通过从由以下项所组成的组中选择出来的技术执行的：逻辑回归、回归树分析、推进树分析，以及机器学习。

在本发明的另一项实施例中，可将数据录入到含有至少一种算法的软件应用中，其中所述至少一种算法可从由以下项所组成的组中选择出来：逻辑回归、回归树分析、推进树分析，以及机器学习。所述软件应用的运行可以是实时的或分批的。

在本发明的进一步实施例中，软件应用被整合到一个平台中，该平台选自由以下平台所组成的组：台式电脑、笔记本电脑、网络、基于网络的软件即服务应用、云服务器、共存服务器、本地服务器、存储媒介、移动装置、智能手机应用、用于临床环境中的手提式装置、电子病历，以及医疗装置。所述医疗装置可选自由以下装置所组成的组中：超声波机、显微镜、质量控制设备，以及诊断设备。

在本发明的另一项实施例中，录入到算法中的数据是涉及女性患者的一个或多个胚胎的数据，所述数据可选自由以下项所组成的组中：从一个或多个胚胎的培养基中获得的信息、从一个或多个胚胎的非侵入性数字成像中获得的存活能力信息、从活组织检查的胚胎细胞或细胞碎片中获得的信息、一个或多个胚胎的基因表达分析、一个或多个胚胎的基因组分析、一个或多个胚胎的甲基化位点分析、一个或多个胚胎的蛋白质组分析，及其组合。细胞碎片可选自由以下项所组成的组中：极体、卵裂球、降解的细胞、较低级的胚胎，以及滋养外胚层细胞。

在本发明的进一步实施例中，从培养基中获得的信息是从由以下项所组成的组中选择出来的：培养基中的代谢物、分泌的蛋白质、分泌的肽、脂类、碳水化合物、氧自由基、气体组成、游离DNA、游离RNA，及其组合。

在本发明的另一项实施例中，从一个或多个胚胎的非侵入性数字成像中获得 的存活能力信息是从由以下内容所组成的组中选择出来的：细胞分裂速率、亚细胞结构的形态测量、胚胎细胞相对于彼此的形态测量、胚胎细胞相对于彼此的位置、细胞分裂相对于正在分裂细胞位置的方向、胚胎细胞分裂相对于细胞群位置的方向、亚细胞结构的密度、细胞内亚细胞结构的空间分布、亚细胞结构相对于细胞群的空间分布，及其组合。

在本发明的进一步实施例中，基因组分析是从由以下项所组成的组中选择出来的：整个基因组序列的染色体分析、部分基因组序列的染色体分析、转录组分析、拷贝数变异分析，以及单核苷酸多态性（SNP）分析。基因组分析可通过一种化验来执行，所述化验是从由以下项所组成的组中选择出来的：荧光原位杂交（FISH）、比较基因组杂交（CGH）、聚合酶链反应（PCR）、半定量实时PCR、多重PCR、寡核苷酸或核苷酸阵列、抗体阵列，以及染色质免疫沉淀反应。

在本发明的另一项实施例中，甲基化位点分析是选自由以下项组成的组中：全基因组DNA甲基化、特定基因DNA甲基化，及其组合。

在本发明的进一步实施例中，从多胎分娩预测中获得的分析应用到诊断或预后平台或装置上以预测女性患者的胚胎存活能力。所述诊断或预后平台或装置通常对胚胎的一个或多个生理的、基因的或发育的特征进行测量，所述特征可选自由以下项组成的组中：培养基中胚胎的代谢产物分析、胚胎的基因缺陷、胚胎的基因变异、胚胎的染色体缺陷、胚胎的染色体结构变异、胚胎的转录组学图谱、胚胎细胞分裂的速率、形态学参数、发育的测量，及其组合。形态学参数可通过显微镜成像、视频示波器成像，或其组合来确定。

本发明的其他方面与实施例将不受限制的阐述于下文提出的本发明的详细描述中。

具体实施方式

下文提出的是对所主张的本发明的目前认定的优选实施例的描述。任何功能、用途或结构上的替代或修改都意图由本专利申请文件的权利要求所涵盖。在本说明和所附权利要求中，单数形式“一”、“一个”和“所述”包括复数形式，除非上下文以其他方式明确指出。本说明和所附权利要求中所用术语“包括”指明存在所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或部件，但并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、部件和/或上述项的组合。

在本发明的上下文中，术语“患者”是指接受不孕症治疗的女性。

术语“不孕症治疗”是指使用口服或注射的药物诱导排卵或刺激卵巢以产生不止一个成熟卵细胞（即，可进行受精以生成胚胎的卵细胞）。在本发明的上下文中，术语“不孕症治疗”意图包括由人工受精、IVF，和/或ICSI协助的自然受孕。术语“不孕症治疗”还意图包括在存在或不存在医疗干预或药物的情况下通过周期监控来增加天然的、诱导的或刺激的周期，就这种情况而言，不孕症治疗的目的在于改进在体内孕育（例如，在人工受精之后或通过自然周期）或在IVF、ICSI、胚胎冷冻保存解冻或任何其他辅助生殖技术之后移植到子宫中的胚胎的存活能力。

术语“辅助生殖技术”以及“ART”是指涉及在体外（身体外部）操控配子（处于任何成熟阶段的卵细胞和精子）的治疗。ART的主要类型包括但不限于：(i)体外受精（IVF），其需要经手术将卵细胞从身体中取出并且在体外受精，随后在体外培养胚胎并且将胚胎移植回身体中；(ii)胞浆内精子注射（ICSI），该技术类似于IVF，其区别在于精子是被单独微注射到每个卵子中的以规避天然的受精过程；(iii)配子输卵管内移植（GIFT），其中取出的卵细胞或经处理的精子在一个手术过程（腹腔镜检查）中被放置到输卵管中，并且随后在体内发生受精和怀孕；(iv)使用来自IVF或ICSI过程的冷冻的胚胎；(v)使用来自女性捐献者的卵细胞；(vi)使用来自男性捐献者的精子；(vii)将胚胎放到代孕母亲的子宫中，以及(viii)使用冷冻的卵细胞（而不是胚胎）或精子。

术语“多胎分娩事件”是指来自至少达到20妊娠周的单次怀孕中两个或多个胎儿或婴儿的分娩，无论出生时的每个胎儿或出生后的每个婴儿的个体存活能力如何。通过对比，术语“多胎妊娠事件”是指两个或多个胚胎的共同存活能力，所述两个或多个胚胎被移植到子宫中，并且可发育到怀孕的任何阶段，在这些阶段中一个或多个胚胎可能变为死亡的或者继续为存活的。在本发明的上下文中，多胎分娩事件意图包含且包括多胎妊娠事件。不孕症治疗（通过定义可包括一项或多项辅助生殖技术）的直接结果是通常会发生多胎分娩事件。应理解术语“多胎分娩事件”不同于“活胎分娩”、“活胎分娩率”或“活胎分娩事件”，所有这些内容是指使得成活婴儿出生的成功的治疗。例如，关于“活胎分娩”的讨论在不孕症治疗的范畴内通常是关注于一项治疗是否成功，而不是其是否产生多胎分娩或多胎怀孕及其相关的并发症。

术语“MBP”或“MBP预后工具”可相互交替使用来指代本发明的多胎分娩预测试验

术语“后验对数优势比（posteriorlogofoddsratio）”或“PLORA”试验使用贝叶斯统计、对数似然或其他方法来计算后验概率。此外，也可使用对数似然、相对对数似然，和/或对数似然的改进等其他后验概率方法。

术语“曲线下面积”或“AUC”在一系列任意界定的阈值下基于真和假阳性率对区分力进行测量。术语“受试者工作曲线”或“ROC”测量了一个测试对预测何时结果会发生的能力与预测真实发生的可能性之间的平衡性如何。在预后中，AUC/ROC测量了区分力，即，预测模型对具有较差预后的病人和具有较好预后的病人的区分能力。在本发明的上下文中，AUC是指ROC曲线下的面积。在最好的情况下，当可以预测100%的结果（即，真阳性率为100%且假阳性率为0%）时，AUC=1、AUC=5指示了预测几乎与掷硬币一样，而当AUC<0.5时，指示了预测比掷硬币更差。

在IVF治疗中，通常认为移植回患者的胚胎的数目极大程度上决定了妊娠或出生婴儿的数目。本发明的多胎分娩预测（MBP）预后工具能够确定是否将移植特定数目的胚胎以引起能存活的临床怀孕并最终引发活胎分娩事件。例如，可在移植胚胎的当天使用MBP预后工具，以告知患者她们在有两个或多个胚胎被移植到子宫的IVF治疗中多胎分娩的个体化风险。为了运行MBP预后工具，使用患者特异性数据能够对多胎妊娠事件、多胎分娩事件，和/或特定数目的胚胎的存活能力进行个性化评估。

本发明的MBP预后工具的一个优点在于其能够对那些有较高的多胎妊娠风险的患者，和/或那些被强烈推荐进行eSET的患者进行识别。通过提供多胎分娩事件的患者特异性风险，患者更有可能对eSET进行评估。使用eSET的患者经受伴随多胎分娩事件的相关新生儿并发症的几率更低，这些并发症例如，早产、低出生体重、子痫前期，以及流产。虽然单个胚胎移植会引起多胎分娩事件（典型的是单卵双生，其同样相关于产科的以及新生儿的并发症），但是由移植单个胚胎引起的单卵双生的普遍性显著低于由移植多个胚胎引起的多胎分娩事件的普遍性。

通过以本文所描述的方法来使用MBP预后工具，可增强患者和医生对最具存活能力的胚胎的识别，因此仅移植一个或两个胚胎并不会损害单个IVF治疗的活胎分娩事件的概率。替代地或额外地，本发明的MBP预后工具可用于在如果不止一个胚胎被移植到子宫中（或者如果在治疗中采用自然受孕或人工受精时排卵产生不止一个卵细胞）时识别发生多胎分娩事件风险相对较高的患者。此类患者从执行用于选择最具存活能力的胚胎进行移植的胚胎存活能力测试中受益最多。

用于运行本发明的MBP预后工具的数据包括但不受限于：患者的年龄、患者的种族、患者的医疗史和生育史、患者的男性伴侣的年龄、患者的男性伴侣的种族、患者的男性伴侣的医疗史和生育史、患者对激素控制试剂的反应、从患者处获得的卵母细胞的数目、从患者处获得的胚胎的数目、卵母细胞的质量、卵细胞的质量、精子的质量、受精的质量、胚胎的质量、胚胎发育参数、胚胎学实验室方案、不孕症治疗方案，及其 组合。

激素的操控通常包括对生殖组织所接触的性类固醇量进行控制或调节的治疗。患者对激素操控的反应可包括但不限于：子宫内膜厚度（由超声波测量）和/或血清峰值雌二醇水平。本发明预期下的激素控制试剂包括但不限于：性激素及孕激素（例如，雌二醇和孕酮）、促性腺激素释放激素激动剂、促性腺激素释放激素拮抗剂，以及促性腺激素。本发明预期下的胚胎发育参数包括但不限于：形态学、细胞数目、发育阶段、

发育级、发育的分子标记，及其组合。

可直接从患者、诊所的纸质图表、电子病历、电子个人健康记录，以及上述内容的组合中获得数据。用于运行MBP预后工具的数据通常由医疗服务提供者、患者或用户来准备，或者由医疗服务提供者与患者共同来准备。在一项优选实施例中，报告将会采用用户能够理解的语言来提供测试的描述、其解释和局限，以及图形显示来协助医生与患者之间的沟通。

在本发明的一项实施例中，多胎分娩预测数据分析是通过从由以下项所组成的组中选择出来的技术执行的：逻辑回归、回归树分析、推进树分析，以及机器学习。在本发明的另一项实施例中，可将多胎分娩预测数据录入到含有至少一种算法的软件应用中，其中所述至少一种算法可包括但不限于：逻辑回归、回归树分析、推进树分析、机器学习。录入到算法中的数据可以是涉及女性患者的一个或多个胚胎的数据，所述数据包括但不限于：从一个或多个活体胚胎的培养基中获得的信息、从一个或多个胚胎的非侵入性数字成像中获得的存活能力信息、从活组织检查的胚胎细胞或细胞碎片中获得的信息、一个或多个胚胎的基因表达分析、一个或多个胚胎的基因组分析、一个或多个胚胎的甲基化位点分析、一个或多个胚胎的蛋白质组分析，及其组合。细胞碎片的实例包括但不限于：极体、卵裂球、降解的细胞、较低级的胚胎，以及滋养外胚层细胞。

从胚胎培养基中获得的信息的实例包括但不限于：涉及铵及葡萄糖等代谢物、分泌的蛋白质、分泌的肽、脂类、碳水化合物、氧自由基、气体组成、游离DNA、以及游离RNA的信息。根据患者多胎分娩事件风险的不同，所述信息的有用程度及其定量（或半定量）水平也可能不同。基因表达的实例包括但不限于Oct4、Sall4以及Nanog表达水平。基因组分析的实例包括但不限于：整个基因组序列的染色体分析、部分基因组序列的染色体分析、转录组分析、拷贝数变异分析，以及单核苷酸多态性（SNP）分析。执行上述基因组分析的化验的实例包括但不限于：荧光原位杂交（FISH）、比较基因组杂交（CGH）、聚合酶链反应（PCR）、半定量实时PCR、多重PCR、寡核苷酸或核苷酸阵列（即，“基因芯片”）、抗体阵列，以及染色质免疫沉淀反应。应理解本文所提出的 基因组分析和化验既可用于基因组DNA又可用于基因组RNA。甲基化位点分析的实例包括但不限于：全基因组DNA甲基化以及特定基因DNA甲基化。

胚胎的非侵入性分析的实例是胚胎的数字成像，其可测量胚胎的以下特征中的一个或多个：细胞分裂速率、亚细胞结构的形态测量、胚胎细胞相对于彼此的形态测量、胚胎细胞相对于彼此的位置、细胞分裂相对于正在分裂细胞位置的方向、胚胎细胞分裂相对于细胞群位置的方向、亚细胞结构的密度、细胞内亚细胞结构的空间分布以及亚细胞结构相对于细胞群的空间分布。

在本发明的另一项实施例中，获得的用于运行MBP预后工具的数据可录入到含有MBP算法的软件应用中，可命令所述软件应用实时或分批运行。通过将其他生育临床决策支持系统（CDSS）与胚胎移植（ET）进行对比发现，所有的临床数据都可用于决策的时间与ET必须发生的时间之间的间隔非常小，相应地，软件应用必须可由患者及其医生现成地使用。在本发明的一项实施例中，软件应用被整合到一个平台中，该平台可包括但不限于：台式电脑、笔记本电脑、网络、基于网络的软件即服务应用、云服务器、共存服务器、存储媒介（例如，CD、记忆棒或拇指驱动器）、移动装置、智能手机应用、用于临床环境中的手提式装置、电子病历，或医疗装置。可用于存放本发明的MBP预后工具的医疗装置的实例包括但不限于：超声波机；由临床胚胎学实验室使用以支持体外培养的装置，例如，显微镜、质量控制设备，以及诊断设备，例如，用于对胚胎存活能力进行分析和报告的装置。

通过使用本发明的MBP预后工具，医生可基于预测性模型就eSET的选择以及多胎分娩事件的风险与IVF患者进行商讨，以提供多胎分娩事件的个性化概率的评估，所述模型的开发和验证是通过对不同的病例和患者进行分析获得的。通过使用多胎分娩概率的个性化预测，患者和医生可以基于胚胎存活能力试验就是否采用胚胎选择这一方面做出知情决策。例如，如果多胎分娩事件的风险非常高，那么胚胎存活能力试验对于患者来说就是非常有利的，从而能够确定应该移植到患者体内的存活胚胎的数目以避免多胎分娩事件。相反，如果多胎分娩事件的风险较低，那么采用胚胎存活能力试验的成本效益比率将受到限制，这是因为无论移植到患者体内的胚胎的存活能力和数目如何，患者相对而言都不大可能发生多胎分娩事件。由于胚胎存活能力试验通常是一个昂贵的过程，所以掌握基于证据的方法以向患者推荐胚胎存活能力试验是商讨与决策步骤中非常重要的一部分。

本发明的MBP预后工具可进行以下各项内容：(i)识别移植两个或多个胚胎时具有较高多胎分娩风险的IVF患者；(ii)相比于eSET，识别移植两个胚胎时多胎分娩 风险不会改变的IVF患者；(iii)识别其活胎分娩结果的可能性会受到eSET严重损害的IVF患者；(iv)识别其活胎分娩结果的可能性不会受到eSET影响的IVF患者；(v)识别属于以上列出的任意两个组中的IVF患者，以及(vi)在开始IVF之前且刚好在ET之前支持极度个性化的商讨。

在本发明的一项实施例中，本发明的MBP预后工具应用到诊断或预后平台或装置上以对女性患者的胚胎存活能力进行预测。可与本发明的MBP预后工具一起使用的诊断或预后平台通常将测量一个或多个参数，该参数包括但不限于胚胎的生理的、基因的以及发育的特征。胚胎的生理的、基因的，和/或发育的特征通常将包括参数，例如，培养基中胚胎的代谢产物分析、胚胎的基因缺陷、胚胎的基因变异、胚胎的染色体缺陷、胚胎的染色体结构变异、胚胎的转录组学图谱、胚胎细胞分裂的速率、形态学参数以及发育的测量。通常使用显微镜成像和/或视频示波器成像来进行形态学参数的研究。

特定不孕症治疗中的特定患者的多胎分娩风险的预测以及预测的相对重要性在一些诊所中可能是不同的。诊所间的差异包括但不限于：治疗方案的不同、胚胎学实验室方案的不同、培养卵母细胞和胚胎（即，IVF相比于ICSI）的过程的不同；胚胎选择标准移植或冷冻保存的不同；物理环境的不同；仪器校准的不同；以及胚胎移植方法的不同。MBP预测以及其相关重要性的的诊所间差异表明在一个诊所中的预后性临床因子在一个不同的诊所中未必具有相同的预后价值。

在本发明的一项实施例中，MBP预后工具的开发和验证是针对单个诊所而开发和验证。作为专有诊所预后工具，MBP仅用于该特定的诊所。在本发明的另一项实施例中，MBP预后工具经验证并被应用到多个诊所中。作为多个诊所预后工具，MBP优选地用于方案具有共通性的诊所，使得相同的诊所变量对于每一个诊所而言是预后的，并且这些预后因子的相对重要性对于每个诊所而言基本上是类似的，因此这些诊所使用相同的MBP是合理的。在本发明的上下文中，用于准备单个或多个诊所预测工具的数据可以是原始数据自身，或者在更适当的情况下，为数据之间的数学关系式和/或数据对多胎分娩概率的影响。

由于本发明的MBP预后工具依赖于临床方案、临床实践类型以及对进行eSET或胚胎存活能力测试的患者的选择标准，而所有这些均可能影响临床变量的相对预后价值，因此随着临床方案或其患者人群的改变，MBP可随之改变。就这点而言，可能需要周期性地改变MBP预后工具从而考虑到临床方案、实践类型，以及患者和eSET选择标准的新近改变。在本发明的一项优选实施例中，对MBP预后工具进行年度审查。

应理解虽然结合了上文提出的实施例对本发明进行描述，但是上文描述以及 下文中的实例意图描绘而非限制本发明的范围。此外，应理解本文所提出的实施例和实例并非是详尽的，并且在不脱离本发明的范围和精神的前提下，所属领域的一般技术人员可对本发明作各种修改和变化。

本文所提到的所有的专利和公开案都以引用的方式全文并入到本文中。

实验

提出下列实例以向所属领域的一般技术人员提供如何产生并且利用本文中所提出的本发明的各方面和各项实施例的完整的披露。除非另有说明，否则零件是按重量计的零件，温度是摄氏温度，且压力为大气压或接近大气压。除非另有说明，否则所有的组件都是商业购得的。

实例1

MBP模型以及年龄控制模型的生成

准备MBP模型和年龄控制模型的方法学

回归树和推进树方法用于对在ART人群中影响多胎分娩风险的严重的、非冗余的预后因子进行识别。回归树和推进树方法所识别的预后因子用于生成本文所描述的MBP模型和年龄控制模型。

MBP模型建立于一组数目为250到500起的IVF治疗上，其中活胎分娩结果是由将至少两个胚胎移植到女性患者体内引起的。

为了外部验证，MBP模型建立于一组数目为100到-250起的IVF治疗上，其中活胎分娩结果是由将至少两个胚胎移植到女性患者体内引起的。

MBP模型，即MBP-1根据前述步骤生成。控制模型使用年龄作为唯一的预后因素来预测多胎分娩的概率。使用患者的实际年龄的基本原理是根据ASRM准则，年龄是用于评估多胎分娩风险以及选择单胚胎移植（eSET）患者的主要因素。

在下列统计学比较中对MBP-1与年龄控制模型进行了比较。结果证实了患者的年龄（即，eSET选择的sASRM与CDC准则所提出的主要因素）并不是IVF中多胎分娩风险的重要的预测因素。

实例2

MBP模型与年龄控制模型的统计学比较

PLORA试验

PLORA试验用于对MBP-1与年龄控制模型下的预测多胎分娩的后验概率进行计算，内容如下：

MBP-1的PLORA为3.0（对数标度）和20（线性标度）。

统计学结论：MBP-1相比于年龄控制模型以20：1的比率提供了多胎分娩结果的改进配适。

解释：MBP-1在IVF中多胎分娩结果方面的改进预测能力为年龄控制模型的20倍。

年龄控制模型的PLORA设为0（对数标度）和1（线性标度）。

实例3

MBP模型与年龄控制模型的统计学比较

AUC/ROC试验

与仅使用年龄模型相比，AUC/ROC试验用于预测在使用至少两个胚胎的新颖IVF-ET治疗中对具有不同的多胎分娩风险的患者进行区分的改进能力，内容如下：

MBP-1的AUC等于0.70；年龄控制模型的AUC等于0.6。

与仅使用年龄的模型相比，MBP-1在使用至少两个胚胎的新颖IVF-ET治疗中对具有不同的多胎分娩风险的患者的区分能力改进了16.7%。

实例4

MBP模型与年龄控制模型的统计学比较

预测的动态范围和再分类

除了统计分析之外，预后工具的适用性还依赖于预测概率的动态范围以及可能发生“再分类”的患者人群的比例，需要进行“再分类“是因为这些患者具有显著不同的（更确切地说）相比年龄控制模型的多胎分娩概率。

可通过MBP-1模型来告知患者其多胎分娩的特定概率的动态范围在约10%到超过60%之间，而不是基于患者的年龄告知患者其多胎分娩的在约20%到约40%的范围内的三个概率中一个。使用实例1的MBP-1模型，可对约58%的42岁以下患者进行再分类，从而使他们具有与仅使用年龄进行预测不同的多胎分娩概率。

实例5

胚胎共同存活能力的分析

接收不孕症治疗的女性患者具有7个胚胎且必须决定移植一个或多个胚胎。该患者在使用生物分析（例如，胚胎活体检查）的一个或多个诊断平台上接受胚胎存活能力试验，以执行单细胞基因表达分析，例如，从每个胚胎上活体检查的一个细胞。接收胚胎活体检查报告给患者及其医疗服务提供者提供了怀孕的概率或在患者将进行一个胚胎移植情况下的1到7个胚胎中的每一个的活胎分娩概率。

通过应用本发明的MBP方法，患者还接收到在移植了任意两个胚胎的情况下 的多胎分娩事件的概率报告，因此告知了患者及其医疗服务提供者哪两个胚胎可提供最佳的活胎分娩概率并且同时最小化多胎分娩事件的概率。

Claims (30)

1.一种用于分析与IVF过程的胚胎移植之前(ET之前)步骤相关的数据的计算机系统，所述计算机系统包含用于录入数据的计算机硬件应用，所述数据是从由以下项所组成的组中选择出来的：患者的年龄、患者的种族、患者的医疗史和生育史、患者的男性伴侣的年龄、患者的男性伴侣的种族、患者的男性伴侣的医疗史和生育史、患者对激素控制试剂的反应、从患者处获得的卵母细胞的数目、从患者处获得的胚胎的数目、卵母细胞的质量、卵细胞的质量、精子的质量、受精的质量、胚胎的质量、胚胎发育参数、胚胎学实验室方案、不孕症治疗方案，及其组合；以及

计算机软件应用，所述计算机软件应用分析所述数据以预测IVF过程的ET之前步骤的女性患者发生来自IVF过程的多胎分娩事件的可能性，其中所述软件应用含有至少一种算法并且它的运行是实时的或分批的，其中所述多胎分娩事件的预测触发了所述女性患者的胚胎存活能力测试事件、领先于所述女性患者的胚胎存活能力测试事件，或允许所述女性患者的胚胎存活能力测试事件进行，以及进一步其中移植到所述女性患者的存活胚胎的选择是基于所述多胎分娩事件的预测。

2.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述患者的生育史是从由以下项所组成的组中选择出来：患者的怀孕史、患者的不孕史、涉及患者不孕症的临床诊断、实验室试验、诊断性或预后试验，及其组合。

3.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述患者男性伴侣的生育史包括精子分析。

4.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述激素控制试剂是从由以下项组成的组中选择出来的：性激素及孕激素、促性腺激素释放激素激动剂、促性腺激素释放激素拮抗剂，以及促性腺激素。

5.根据权利要求4所述的计算机系统，其中所述性激素及孕激素是从由以下项组成的组中选择出来：雌二醇、孕酮，及其组合。

6.根据权利要求1所述的计算机系统，其中激素操控包括对性类固醇的血清水平进行控制的治疗。

7.根据权利要求1所述的计算机系统，其中激素操控包括对生殖组织所接触的性类固醇的量进行调节的治疗。

8.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述胚胎发育参数是从由以下项组成的组中选择出来的：形态学、细胞数目、发育阶段、发育级、发育的分子标记，及其组合。

9.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述不孕症治疗方案是从由以下项组成的组中选择出来的：体外受精(IVF)、胞浆内精子注射技术(ICSI)，及其组合。

10.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述数据是从单个诊所中获得的。

11.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述数据是从多个诊所中获得的。

12.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述多胎分娩预测数据分析是通过从由以下项所组成的组中选择出来的技术执行的：逻辑回归、回归树分析、推进树分析，以及机器学习。

13.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述数据被录入到含有至少一种算法的软件应用中。

14.根据权利要求13所述的计算机系统，其中所述至少一种算法是从由以下项所组成的组中选择出来的：逻辑回归、回归树分析、推进树分析、机器学习。

15.根据权利要求14所述的计算机系统，其中录入到所述算法中的数据为涉及所述女性患者的一个或多个胚胎的数据。

16.根据权利要求15所述的计算机系统，其中录入到所述算法中的数据是选自由以下信息所组成的组中：从一个或多个胚胎的培养基中获得的信息、从一个或多个胚胎的非侵入性数字成像中获得的存活能力信息、从活组织检查的胚胎细胞或细胞碎片中获得的信息、一个或多个胚胎的基因表达分析、一个或多个胚胎的基因组分析、一个或多个胚胎的甲基化位点分析、一个或多个胚胎的蛋白质组分析，及其组合。

17.根据权利要求16所述的计算机系统，其中从所述培养基中获得的所述信息是从由以下项所组成的组中选择出来的：培养基中的代谢物、分泌的蛋白质、分泌的肽、脂类、碳水化合物、氧自由基、气体组成、游离DNA、游离RNA，及其组合。

18.根据权利要求16所述的计算机系统，其中从所述一个或多个胚胎的所述非侵入性数字成像中获得的所述存活能力信息是从由以下项所组成的组中选择出来的：细胞分裂速率、亚细胞结构的形态测量、胚胎细胞相对于彼此的形态测量、胚胎细胞相对于彼此的位置、细胞分裂相对于正在分裂细胞位置的方向、胚胎细胞分裂相对于细胞群位置的方向、亚细胞结构的密度、细胞内亚细胞结构的空间分布、亚细胞结构相对于细胞群的空间分布，及其组合。

19.根据权利要求16所述的计算机系统，其中所述细胞碎片是选自由以下项所组成的组中：极体、卵裂球、降解的细胞、较低级的胚胎，以及滋养外胚层细胞。

20.根据权利要求16所述的计算机系统，其中所述基因组分析是从由以下项所组成的组中选择出来的：整个基因组序列的染色体分析、部分基因组序列的染色体分析、转录组分析、拷贝数变异分析，以及单核苷酸多态性(SNP)分析。

21.根据权利要求20所述的计算机系统，其中所述基因组分析是通过一种化验来执行，所述化验是从由以下项所组成的组中选择出来的：荧光原位杂交(FISH)、比较基因组杂交(CGH)、聚合酶链反应(PCR)、半定量实时PCR、多重PCR、寡核苷酸或核苷酸阵列、抗体阵列，以及染色质免疫沉淀反应。

22.根据权利要求16所述的计算机系统，其中所述甲基化位点分析是选自由以下项组成的组中：全基因组DNA甲基化、特定基因DNA甲基化，及其组合。

23.根据权利要求13所述的计算机系统，其中所述软件应用的运行是实时的。

24.根据权利要求13所述的计算机系统，其中所述软件应用的运行是分批的。

25.根据权利要求13所述的计算机系统，其中所述软件应用被整合到一个平台中，所述平台选自以下项所组成的组：台式电脑、笔记本电脑、网络、基于网络的软件即服务应用、云服务器、共存服务器、本地服务器、存储媒介、移动装置、智能手机应用、用于临床环境中的手提式装置、电子病历，以及医疗装置。

26.根据权利要求25所述的计算机系统，其中所述医疗装置是选自由以下项所组成的组中：超声波机、显微镜、质量控制设备，以及诊断设备。

27.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述多胎分娩预测数据分析应用到诊断或预后平台或装置上以预测女性患者的胚胎存活能力。

28.根据权利要求27所述的计算机系统，其中所述诊断或预后平台或装置测量所述胚胎的一个或多个生理的、基因的，或发育的特征。

29.根据权利要求28所述的计算机系统，其中所述胚胎的一个或多个生理的、基因的，或发育的特征选自由以下项组成的组中：培养基中胚胎的代谢产物分析、胚胎的基因缺陷、胚胎的基因变异、胚胎的染色体缺陷、胚胎的染色体结构变异、胚胎的转录组学图谱、胚胎细胞分裂的速率、形态学参数、发育的测量，及其组合。

30.根据权利要求29所述的计算机系统，其中所述形态学参数由显微镜成像、视频示波器成像，或其组合来确定。