CNSH. Nguyễn Thị Vân Anh – IVF Vạn Hạnh
 
Hướng dẫn hiện tại về giới hạn số lượng phôi trong mỗi lần chuyển được đưa ra dựa trên ý kiến của nhiều chuyên gia. Với các phòng khám tư nhân được khuyến khích sử dụng nguồn dữ liệu của họ để xác định số lượng phôi chuyển. Mặc dù đã có những khuyến nghị nhưng có rất ít thông tin về cách phát triển một mô hình định lượng để dự đoán số lượng phôi tối ưu cho từng bệnh nhân và hạn chế đa thai. Xác định tỷ lệ sinh sống trên mỗi phôi là yếu tố đầu tiên cần thiết cho dự đoán kết quả chuyển phôi.
 
Sử dụng mô hình xác định số lượng phôi chuyển thích hợp còn nhiều khó khăn. Đầu tiên, phân tích chuyển nhiều phôi đặt ra nhiều thách thức và hầu hết các phòng khám không có đủ dữ liệu chuyển phôi một lần duy nhất chưa qua sinh thiết. Các nghiên cứu trước đã phân tích dựa trên cơ sở dữ liệu của Hệ thống Báo cáo Kết quả Lâm sàng của Hội Kỹ thuật Hỗ trợ Sinh sản Hoa Kỳ (Society for Assisted Reproductive Technology Clinical Outcomes Reporting System – SART CORS). Tuy nhiên, hệ thống phân loại phôi SART không chỉ ra cách xếp loại tổng thể là tốt/khá/kém như thế nào. Thứ hai, một mô hình đánh giá kết hợp nhiều đặc điểm phôi học như xếp loại khối tế bào bên trong (Inner cell mass – ICM), tế bào lá nuôi phôi (Trophectoderm – TE), xếp loại tổng thể, tuổi, chuyển phôi tươi/đông lạnh và các yếu tố khác còn nhiều khó khăn. Thứ ba, tình trạng suy giảm khả năng sinh sản do tuổi tác cũng là một trở ngại khi áp dụng kết quả nghiên cứu. Cuối cùng, vì nhiều yếu tố ảnh hưởng đồng thời đến tất cả các phôi được chuyển (tử cung, nuôi cấy, chuyển phôi, môi trường) nên có thể gây đa thai nếu mỗi phôi đều có thể làm tổ.
 
Tối đa hóa tỷ lệ thai lâm sàng, tỷ lệ sinh sống (Live birth rates – LBR) và hạn chế nguy cơ đa thai là những mục tiêu quan trọng khi thực hiện thụ tinh trong ống nghiệm (In vitro fertilization – IVF). Đa thai liên quan đến tăng tỷ lệ sinh non, tăng tỷ lệ mắc bệnh và tử vong của mẹ và thai nhi. So với chiến lược chuyển đơn phôi nang thì chuyển hai phôi nang giúp tăng tỷ lệ có thai nhưng có liên quan đến tăng tỷ lệ sinh đôi từ 0 – 2% lên 16 – 33%. Do đó, cần phát triển mô hình xác định số lượng phôi chuyển cho mỗi bệnh nhân để giảm nguy cơ đa thai.
Nghiên cứu này xác định cách tốt nhất để nhóm các hình thái phôi nang cụ thể thành các cấp xếp loại tốt/khá/kém. Mục tiêu thứ hai là xác định tỷ lệ sinh sống trên mỗi phôi nang dựa trên xếp loại tổng thể và tuổi khi lấy noãn từ dữ liệu của một trung tâm duy nhất.
 
Phương pháp: Dữ liệu từ 173 bệnh nhân thực hiện 244 lần chuyển phôi tươi và phôi trữ từ tháng 5 năm 2015 đến tháng 4 năm 2018 được phân tích. Các tiêu chí loại trừ như: Không chuyển phôi, mang thai hộ, xét nghiệm di truyền tiền làm tổ, phôi từ noãn đông lạnh, phôi đông lạnh từ các ngày khác nhau, chuyển phôi ngày 2/3/4/7, chuyển một hoặc nhiều phôi dâu, chuyển phôi có xếp loại AC hoặc CA, phôi ngày 3 rã nuôi thành phôi nang, phôi từ các phòng khám bên ngoài. Phôi nang được đánh giá theo hệ thống chấm điểm của Gardner và Schoolcraft (1999). Hình thái phôi được nhóm thành ba loại: tốt (AA/AB/BA), khá (BB/CB) và kém (BC/CC). Để xác định tỷ lệ sinh sống cho từng hình thái phôi và xếp loại tổng thể, nghiên cứu sử dụng hai hệ phương trình và được giải bằng đại số tuyến tính trên MATLAB phiên bản 9.5. Hệ số N là số lượng phôi của mỗi nhóm hình thái được chuyển phôi.
 
Phương trình 1: N_AA*LBR_AA + N_AB*LBR_BA+ N_BB*LBR_BB + N_BC*LBR_BC + N_CB*LBR_CB + N_CC*LBR_CC = Số trẻ sinh sống
 
Phường trình 2: : N_tốt*LBR_tốt + N_khá*LBR_khá+ N_kém*LBR_kém = Số trẻ sinh sống
Tỷ lệ sinh sống cho từng nhóm trong ba mức độ hình thái tổng thể (tốt, khá, kém) được xác định theo độ tuổi lấy noãn đối với bệnh nhân từ 33 đến 39 tuổi. Đối với mỗi độ tuổi, tác giả xác định tỷ lệ sinh sống bằng cách sử dụng kết quả chuyển phôi của bệnh nhân nhỏ hơn ba tuổi đến lớn hơn ba tuổi (nhóm 7 tuổi). Nhóm 7 tuổi được chọn vì đây là nhóm tuổi nhỏ nhất thể hiện sự biến động ngẫu nhiên trong dữ liệu.
 
Kết quả: Hình thái tế bào lá nuôi (TE) là một yếu tố dự đoán tốt về tỷ lệ sinh sống so với hình thái khối tế bào bên trong (ICM). Tỷ lệ sinh sống giảm khi tuổi càng cao và hình thái phôi kém đi. Tỷ lệ sinh sống cao nhất ở phôi có hình thái tốt, tiếp theo là khá và thấp nhất được quan sát thấy ở nhóm kém. Ở nhóm trẻ tuổi (25 – 32 tuổi) cho tỷ lệ sinh sống là 51% đối với phôi tốt, 39% đối với phôi khá và 25% đối với phôi kém. Ở nhóm lớn tuổi (40 – 44 tuổi) có tỷ lệ sinh sống lần lượt là 22%, 14% và 8% đối với phôi tốt, khá và kém.
 
Bàn luận: Sử dụng giải hệ phương trình bằng đại số tuyến tính để xác định tỷ lệ sinh sống dựa trên xếp loại hình thái tổng thể (tốt, khá, kém). Sự khác biệt giữa các nhóm trong nghiên cứu cho thấy các điểm TE được xem như một yếu tố quyết định hơn với điểm ICM. Hầu hết các nghiên cứu trước đây cũng cho đánh giá tương tự. Dịch chuyển các nhóm tuổi cho phép xác định chính xác hơn tỷ lệ sinh sống cho một độ tuổi cụ thể bằng cách bao gồm nhiều dữ liệu hơn trong mỗi nhóm tuổi. Tuy nhiên, nghiên cứu bị giới hạn ở chỗ chỉ xem xét tuổi và hình thái phôi mà không quan tâm đến loại chu kỳ chuyển. Cũng như không chắc dữ liệu từ phòng khám này có thể áp dụng cho dữ liệu đa trung tâm hay dữ liệu từ phòng khám khác.
 
Kết luận: Hệ thống phương trình là phương pháp tiếp cận cho phép phân tích đồng thời cả chuyển một lần hay nhiều lần. Những kỹ thuật này giúp xử lý các tập dữ liệu nhỏ từ các phòng khám tư nhân để hỗ trợ xác định số lượng phôi nang lý tưởng cần chuyển cho bệnh nhân để đạt được tỷ lệ sinh sống tối ưu và hạn chế nguy cơ đa thai.
 
Nguồn: Awadalla, M., Kim, A., Vestal, N. và cộng sự (2021). Effect of Age and Embryo Morphology on Live Birth Rate After Transfer of Unbiopsied Blastocysts. JBRA assisted reproduction, 25(3), 373–382.
 

Từ khóa: Thụ tinh trong ống nghiệm, mô hình thuật toán, phôi nang, chuyển phôi, tỷ lệ sinh sống