出生を予測できる着床前胚発生の定量的指標の探索とそのメカニズムの解明

寻找可预测出生并阐明其机制的植入前胚胎发育的定量指标

基本信息

批准号：
22KJ3051
负责人：
増子大輔
金额：
$ 2.33万
依托单位：
Kindai University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ3051/
关键词：
胚盤胞期胚ライブセルイメージング

项目摘要

前年度、胚の形状、細胞の動き、細胞期の長さの比較を行い、出産/流産胚を分けることのできる指標として、４－８細胞期までの同期性を見出した。当該年度、良い胚を選ぶための評価指標を探索するため以下の実験を行った。同期性はプロスペクティブに妊娠・出生を予測しうるのか（リアルタイム予想を行う）いままでの解析は胚発生の観察を行い、胚移植の結果を知った後、動画を基に出生/流産胚の間の比較を行ってきた。そこで次に、同期性によってリアルタイムに妊娠、出生を予測しうるのかを調べるため、マウス胚発生中の観察をしながら同期性を測定し、胚の選別・移植を行い、この指標が妊娠・出生を予測しうるのかの検討を行った。第３分裂（4-8細胞への分裂）の同期性を評価するために、各割球の分裂にかかった時間の変動係数を用い、遡及的解析のROC解析によって算出された、CV≧0.15を非同期胚、CV<0.15を同期胚と定義し、それぞれの群で移植を行った。その結果、非同期胚では出生率は11.8% (4/34)、同期胚では47.5% (19/40) であり、有意な差があった。この結果から、同期性は、胚の出生をリアルタイムに予測できることが示唆された。

去年，我们比较了胚胎形状、细胞运动和细胞阶段长度，发现 4 至 8 细胞阶段的同步性可以作为区分活产和流产胚胎的指标。本财年，我们进行了以下实验，寻找选择优质胚胎的评价指标。同步是否可以前瞻性地预测怀孕/出生（实时预测）？之前的分析涉及观察胚胎发育，并在了解胚胎移植的结果后，根据视频确定活/流产胚胎是否出生或流产。我之间做了比较。接下来，为了研究同步性是否可以实时预测妊娠和分娩，我们在观察小鼠胚胎发育的同时测量同步性，选择并移植胚胎，并确定该指标是否可以预测妊娠和分娩。预测为了评估第三次分裂（分裂为4-8个细胞）的同步性，我们使用每个卵裂球分裂所需时间的变异系数，并通过回顾性分析中的ROC分析计算，CV≥0.15。定义为异步胚胎，CV＜0.15定义为同步胚胎，各组均进行移植。结果，异步胚胎的出生率为11.8%（4/34），同步胚胎的出生率为47.5%（19/40），存在显着差异。这些结果表明同步可以实时预测胚胎出生。

项目成果

期刊论文数量（8）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

生殖医療フロントラインMOOK　(2)受精とその障害　19ライブセルイメージングからわかる受精後の胚発生

生殖医学前沿MOOK（2）受精及其疾病19活细胞成像揭示受精后胚胎发育

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
増子大輔;山縣一夫
通讯作者：
山縣一夫

Micronucleus formation during early cleavage division is a potential hallmark of preimplantation embryonic loss in cattle

早期卵裂分裂过程中微核的形成是牛植入前胚胎丢失的潜在标志

DOI：
10.1016/j.bbrc.2022.05.075
发表时间：
2022
期刊：
Biochemical and Biophysical Research Communications
影响因子：
3.1
作者：
Yao Tatsuma;Ueda Akane;Khurchabilig Atchalalt;Mashiko Daisuke;Tokoro Mikiko;Nagai Hiroki;Sho Tei;Matoba Satoko;Yamagata Kazuo;Sugimura Satoshi
通讯作者：
Sugimura Satoshi

An explainable deep learning-based algorithm with an attention mechanism for predicting the live birth potential of mouse embryos

DOI：
10.1016/j.artmed.2022.102432
发表时间：
2022-11
期刊：
Artificial intelligence in medicine
影响因子：
7.5
作者：
Y. Tokuoka;Takahiro G. Yamada;Daisuke Mashiko;Zenki Ikeda;Tetsuya J. Kobayashi;Kazuo Yamagata;Akira Funahashi
通讯作者：
Y. Tokuoka;Takahiro G. Yamada;Daisuke Mashiko;Zenki Ikeda;Tetsuya J. Kobayashi;Kazuo Yamagata;Akira Funahashi

ファルマシア58巻１号

法玛西亚第 58 卷第 1 期