Neste generasjons endometriosediagnostikk gjennom omfattende multidimensjonal analyse (AdEnd)

Nyere forskning indikerer at epigenetisk blodanalyse kan revolusjonere diagnosen endometriose, dessuten er det rapportert sterke korrelasjoner mellom endometrial og blodmetylering (Giacomini et al., 2021), noe som tyder på betydelig diagnostisk potensial. Foreløpige data om polygene risikoscore (PRS) viser også lovende når det gjelder å identifisere genetiske profiler assosiert med sykdommens alvorlighetsgrad (Katz et al., 2003).

Fremskritt innen kunstig intelligens (AI) tilbyr presise bildebaserte diagnostiske spådommer, og fremhever det transformative potensialet ved å integrere AI med genetiske analyser. I tillegg har våre foreløpige studier vist potensialet ved å bruke genuttrykksdata fra livmorvæske ekstracellulære vesikler (UF-EV) for å forstå endometriell mottakelighet, med implikasjoner for å oppdage både endometriose og adenomyose (Vercellini et al., 2023).

Gjennom denne studien antar vi at differensielle metyleringsprofiler, integrert med genetiske, epigenetiske og kliniske data, kan nøyaktig klassifisere endometriose og adenomyose tilfeller. I tillegg antar vi at UF-EVs genekspresjonsprofiler skiller seg betydelig mellom endometriose, adenomyose og fertile kontroller, noe som gir kritisk innsikt i endometriell mottakelighet og potensielle diagnostiske markører for disse tilstandene.

Primært mål:

For å identifisere spesifikke CpG-steder som viser differensielle metyleringsnivåer mellom endometriosetilfeller og kontroller. Disse metyleringsprofilene, kombinert med polygene risikoskårer (PRS) og kliniske spørreskjemadata, vil bli brukt til å klassifisere tilfeller og kontroller gjennom maskinlæringsanalyse. (Mål 1) I tillegg til differensiell metyleringsanalyse, vil 'høyoppløselig SNP-genotyping' bli brukt. Denne genotypingen vil justere metyleringsanalysen og hjelpe til med å utlede polygene risikoscore.

Sekundære mål:

Å utvikle og validere en diagnostisk modell som integrerer ultralydavbildning med genetiske, epigenetiske og kliniske data for nøyaktig å identifisere og differensiere adenomyose som en forlengelse av endometriose, og for å forutsi graviditetsutfall hos kvinner som gjennomgår IVF. (Mål 2)

Tertiære mål:

For å karakterisere genekspresjonsprofilene til livmorvæske ekstracellulære vesikler (UF-EV) spesifikke for endometriose og adenomyose, vil vi analysere prøver på to kritiske tidspunkter: LH+2 (ikke-reseptiv) og LH+7 (reseptiv). Vi vil sammenligne de innhentede genekspresjonsdataene mot tidligere innsamlede data fra fertile og infertile pasienter. Ved å sammenligne disse profilene, tar vi sikte på å identifisere distinkte molekylære signaturer assosiert med hver tilstand, og forbedrer vår forståelse av deres innvirkning på fruktbarhet og endometriemottakelighet. Denne sammenligningen vil også tillate oss å avgrense diagnostiske markører og potensielt utvikle målrettede intervensjoner for berørte kvinner. (Mål 3)

Denne studien er utført som et multisenterprosjekt, som involverer to Assisted Reproduction Centers, den vil inkludere en mangfoldig kohort på 800 kvinner. Studien involverer 530 deltakere og tre distinkte grupper: kvinner diagnostisert med endometriose, kvinner diagnostisert med både endometriose og adenomyose og en kontrollgruppe av infertile kvinner uten disse tilstandene. Hver gruppe vil delta i studien, den er planlagt å vare i 24 måneder fra starten av rekrutteringen til den endelige analysen av innsamlede data. En ekstra gruppe vil bestå av 300 DNA-biobank-prøver fra kvinner diagnostisert med endometriose.