Интегрированная система прогнозирования для индивидуализированной стимуляции яичников и профилактики синдрома гиперстимуляции яичников: разработка и валидация алгоритма

Введение: Точное прогнозирование ответа яичников и определение оптимальной стартовой дозы фолликулостимулирующего гормона (ФСГ) по-прежнему остаются критически важными, но сложными задачами эффективной стимуляции яичников. В настоящее время отсутствует комплексная модель, способная одновременно прогнозировать число полученных ооцитов и оценивать риск раннего синдрома гиперстимуляции яичников средней и тяжелой степени тяжести.

Цель: Целью исследования было создать интегрированную модель, способную прогнозировать число полученных ооцитов и оценивать риск раннего синдрома гиперстимуляции яичников средней и тяжелой степени тяжести при различных стартовых дозах ФСГ.

Методы: В прогностическое исследование включали пациенток, проходивших первый цикл стимуляции яичников в 2 независимых клиниках экстракорпорального оплодотворения. Для отбора переменных использовали автоматизированные классификаторы. Разработали и валидировали модели машинного обучения (11 для прогнозирования числа полученных ооцитов и 11 для прогнозирования синдрома гиперстимуляции яичников) на внутренних (n=6401) и внешних (n=3805) наборах данных. Для интерпретации переменных применяли методику SHAP (Shapley additive explanation). Лучшие модели включили в веб-инструмент прогнозирования.

Результаты: Для прогнозирования числа полученных ооцитов отобрали 17 переменных; наилучший результат показал градиентный бустинг-регрессор (внутренний набор: R=0,7978; внешний набор: R=0,7924). Для прогнозирования синдрома гиперстимуляции яичников выявили 19 переменных, а модель LightGBM продемонстрировала наилучшую эффективность (внутренний набор: площадь под ROC-кривой =0,7588; внешний набор: площадь под ROC-кривой =0,7287). Анализ SHAP показал, что ключевыми предикторами числа полученных ооцитов были отношение стартовой дозы ФСГ к ИМТ, а ключевым предиктором синдрома гиперстимуляции яичников — исходное число антральных фолликулов. Построены кривые доза–ответ для визуализации прогнозируемых исходов при различных стартовых дозах ФСГ. Модели внедрены в удобный для пользователя исследовательский онлайн-прототип individualized ovarian stimulation guide (InOvaSGuide).22

Выводы: В исследовании представлен интегрированный подход к прогнозированию числа полученных ооцитов и риска раннего синдрома гиперстимуляции яичников средней и тяжелой степени тяжести при разных дозах ФСГ. Перед внедрением в клиническую практику требуется проспективная оценка.