突破性胚胎测试可以提高数千人接受体外受精的几率

它尚未准备好推出，但其背后的科学家对此持乐观态度。

40 岁以下人群的 IVF 成功率仅为 20-40%。

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一种新的、无创的检查胚胎质量的测试可能会对接受生育治疗的人们产生巨大的影响。目前，体外受精 (IVF) 成功的一大障碍是很难知道要选择的最佳胚胎，但这项新测试可以使这变得容易得多。

“不幸的是，体外受精的成功仍然涉及很大的机会因素，但我们希望我们的研究能够改变这一点，”加州大学圣地亚哥分校的共同高级作者 H. Irene Su 在一份声明中说。这种乐观情绪将受到每年成千上万寻求试管受精治疗的人的欢迎，而这仅占全球受不孕不育症影响的估计六分之一的人的一小部分。

自 1978 年世界上第一个体外受精婴儿路易丝·布朗 (Louise Brown) 在英国诞生以来，生殖医学取得了长足的进步。但对于家庭来说，接受 IVF 过程可能是一个漫长而艰巨的过程，尤其是考虑到美国 40 岁以下女性的总体活产率仅为 20-40%。

医生面临着选择最有可能为每位患者健康怀孕的实验室培育胚胎的压力，但这并不是一件容易的事。

“目前，我们预测胚胎结果的最佳方法是观察胚胎并测量形态特征，或者从胚胎中取出一些细胞来观察基因组成，但这两种方法都有局限性，”苏解释道。

团队希望以不同的方式看待事物。新方法不检查胚胎本身，而是使用用于培养胚胎的剩余液体培养基。它不涉及任何额外的步骤，也不会干扰体外受精过程，这对研究人员来说非常重要。

当细胞生长时，它们会释放小分子 RNA，称为 exRNA。这些是在过去几十年里才被发现的，科学家们仍然不确定它们的确切功能。

“实际上，直到最近十年，我们才开始发现 exRNA 的用途，而且可能还有无数其他应用我们尚未发现，”共同高级作者钟胜说。

研究小组从五个不同阶段的胚胎中采集了生长培养基样本，以收集有关它们在发育过程中释放的 exRNA 概况的信息。每个阶段大约鉴定出 4,000 个这样的分子。通过将这些数据输入机器学习模型，可以根据胚胎产生的 exRNA 来预测胚胎的生长轨迹。

该模型的预测结果与目前用于检查胚胎质量的测试相匹配，这表明这种非侵入性方法有可能用于淘汰最有可能成功的胚胎。

作者警告说，任何新方法用于临床还需要一段时间。 “我们有数据将健康的形态与积极的体外受精结果联系起来，现在我们已经看到 exRNA 可用于预测良好的形态，但在我们的测试准备好进入黄金时段之前，我们仍然需要画出最后的界限，”Su 说。

但这是一个充满希望的开始，也是解决老问题的创新方法。

正如苏所说，我们所做的并不是直接针对胚胎，“我们所做的更像是观察考古遗址留下的东西，以帮助我们更多地了解那里的居民和他们所做的事情。 ”

该研究发表在《细胞基因组学》上。