-
1Academic Journal
Authors: Elena A. Smirnova
Source: Society and Security Insights; Vol 8 No 2 (2025): Regular Issue; 75-88
Society and Security Insights; Том 8 № 2 (2025): Основной выпуск; 75-88Subject Terms: childlessness, demography, суррогатное материнство, бездетность, surrogacy, рождаемость, демография, birth rate, экстракорпоральное оплодотворение, in vitro fertilization
File Description: application/pdf; text/html
Access URL: https://journal.asu.ru/ssi/article/view/17279
-
2Academic Journal
-
3Academic Journal
Authors: Виктория Васильевна Лихачева, Ольга Валентиновна Азарова, Людмила Владимировна Ренге, Екатерина Юрьевна Григорьева, Борис Александрович Лихачев, Борис Исаевич Айзикович
Source: Мать и дитя в Кузбассе, Vol 26, Iss 2, Pp 32-38 (2025)
Subject Terms: аденомиоз, бесплодие, экстракорпоральное оплодотворение, цитокины, ингибиторы протеиназ, α2-макроглобулин, α1-антитрипсин, Pediatrics, RJ1-570, Gynecology and obstetrics, RG1-991
File Description: electronic resource
-
4Academic Journal
Source: Российские биомедицинские исследования, Vol 10, Iss 1 (2025)
Subject Terms: Medicine (General), R5-920, фетометрия, экстракорпоральное оплодотворение, плод, интенсивность роста
-
5Academic Journal
-
6Academic Journal
Source: Мать и дитя в Кузбассе, Vol 26, Iss 2, Pp 32-38 (2025)
-
7Academic Journal
Authors: Ирина Борисовна Фаткуллина, Альфия Тлешевна Сугурова, Энже Филюсовна Шайхлисламова, Вусала Аладдиновна Садыхова, Танзилла Хамидовна Далаева, Аэллина Александровна Жданова
Source: Мать и дитя в Кузбассе, Vol 26, Iss 1, Pp 78-82 (2025)
Subject Terms: ожирение, экстракорпоральное оплодотворение, оксидативный стресс, качество ооцитов, Pediatrics, RJ1-570, Gynecology and obstetrics, RG1-991
File Description: electronic resource
-
8Academic Journal
Source: Мать и дитя в Кузбассе, Vol 26, Iss 1, Pp 78-82 (2025)
-
9Academic Journal
Source: Высшая школа: научные исследования.
Subject Terms: гиперактивация сперматозоидов, интрацитоплазматическая инъекция сперматозоида, кофеин, вспомогательные репродуктивные технологии, экстракорпоральное оплодотворение, подвижность сперматозоидов
-
10Academic Journal
Source: Высшая школа: научные исследования.
Subject Terms: подвижностьсперматозоидов, фертил-чип, бесплодие, вспомогательные репродуктивные технологии, экстракорпоральное оплодотворение, интрацитоплазматическая инъекциясперматозоида, свободные радикалы, оксидативный стресс
-
11Academic Journal
Source: Мать и дитя в Кузбассе, Vol 25, Iss 3, Pp 26-32 (2024)
Subject Terms: мужское бесплодие, женское бесплодие, генетические нарушения, aufi, экстракорпоральное оплодотворение, интрацитоплазматическое введение спермы, Pediatrics, RJ1-570, Gynecology and obstetrics, RG1-991
File Description: electronic resource
-
12Academic Journal
Authors: Kudratova , Rano
Source: Eurasian Journal of Medical and Natural Sciences; Vol. 5 No. 10 (2025): Eurasian Journal of Medical and Natural Sciences; 305-313 ; Евразийский журнал медицинских и естественных наук; Том 5 № 10 (2025): Евразийский журнал медицинских и естественных наук; 305-313 ; Yevrosiyo tibbiyot va tabiiy fanlar jurnali; Jild 5 Nomeri 10 (2025): Евразийский журнал медицинских и естественных наук; 305-313 ; 2181-287X
Subject Terms: Бесплодие, экстракорпоральное оплодотворение (ЭКО), вспомогательные репродуктивные технологии (ВРТ), репродуктивное здоровье, перенос эмбрионов, криоконсервация, искусственный интеллект в медицине, показатели успешности, Узбекистан, глобальные тенденции здравоохранения, Infertility, In Vitro Fertilization (IVF), Assisted Reproductive Technologies (ART), Reproductive Health, Embryo Transfer, Cryopreservation, Artificial Intelligence in Medicine, Success Rates, Uzbekistan, Global Health Trends
File Description: application/pdf
Availability: https://in-academy.uz/index.php/EJMNS/article/view/63218
-
13Academic Journal
Authors: A. D. Makatsariya, A. V. Vorobev, А. Д. Макацария, А. В. Воробьев
Contributors: The authors declare no funding, Авторы заявляют об отсутствии финансовой поддержки
Source: Obstetrics, Gynecology and Reproduction; Vol 19, No 3 (2025); 322-326 ; Акушерство, Гинекология и Репродукция; Vol 19, No 3 (2025); 322-326 ; 2500-3194 ; 2313-7347
Subject Terms: персонализированная медицина, antitumor therapy, Far North, preeclampsia, Doppler ultrasound, anticoagulant therapy, ovarian cancer, intestinal microbiota, habitual miscarriage, inflammatory cytokines, artificial intelligence, machine learning, complement system, in vitro fertilization, hormones, biomarkers, personalized medicine, противоопухолевая терапия, Крайний Север, преэклампсия, доплерография, антикоагулянтная терапия, рак яичников, микробиота кишечника, привычное невынашивание, воспалительные цитокины, искусственный интеллект, машинное обучение, система комплемента, экстракорпоральное оплодотворение
File Description: application/pdf
Relation: https://www.gynecology.su/jour/article/view/2491/1341; Соловьевская Н.Л., Пряничников С.В. Особенности течения беременности у женщин различных возрастных групп в условиях Кольского Севера. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(3):327–340. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.576.; Мэлэк М.И., Игнатко И.В., Тимохина Е.В., Кузьмина Т.Е., Федюнина И.А., Самойлова Ю.А., Алиева Ф.Н., Григорьян И.С., Подсекаева С.А. Использование доплерографии глазных артерий в прогнозировании и ранней диагностике преэклампсии. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(3):341–350. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.609.; Воробьев А.В., Бицадзе В.О., Хизроева Д.Х., Солопова А.Г., Мамчич Д.М., Мун Э.Д., Блинов Д.В., Гри Ж.-К., Элалами И., Геротзиафас Г., Ван Дреден П., Макацария А.Д. Система гемостаза и метастазирование: терапевтический потенциал антикоагулянтов при раке яичников. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(3):351–359. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.644.; Тормозова А.В., Эракаева А.А., Ибадуллаева Г.А., Галата А.С., Асиновская А.С., Кузюра Д.Э., Ефремова К.Н., Чос В.М., Сварник У.В., Дьяченко А.А., Мавлютова А.Н., Мукосий Л.А., Карпусь Ю.С., Пирожкова Е.Д., Альбекова Ф.А., Сорокина Л.Е. Таксономическое разнообразие микробиомного кишечного ландшафта и его клиническое значение при привычном невынашивании беременности. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(3):360–368. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.620.; Сьяриф Ш.Д.Р., Ритонга М.А., Анвар Р. Взаимосвязь между индексом массы тела при подростковой беременности и преэклампсией в больнице Хасана Садыкина в 2019–2023 гг. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(3):369–376. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.603.; Бицадзе В.О., Хизроева Д.Х., Грандоне Э., Габидуллина Р.И., Третьякова М.В., Макацария Н.А., Гашимова Н.Р., Григорьева К.Н., Воробьев А.В., Лазарчук А.В., Муравьёва М.М., Кренделева А.Г., Полякова Т.Е., Зайнулина М.С., Капанадзе Д.Л., Ягубова Ф.Э., Гри Ж.-К., Элалами И., Геротзиафас Г., Ван Дреден П., Макацария А.Д. Венозные и артериальные тромбозы в программах ВРТ: эпидемиология и превентивные стратегии. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(3):377–388. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.656.; Загидуллина А.А., Джамбулатова Л.А., Шатуева М.А., Донгак Т.Б., Лаубах Я.С., Шакирова Д.С., Голанцев А.С., Пайзулаева Х.Р., Ястребова Д.П., Аксенов А.М., Гончарова Е.С., Ожерельева М.А., Саргсян Д.Г. Методы сохранения фертильности в контексте лечения рака молочной железы: реальность и перспективы. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(3):389–407. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.607.; Дикке Г.Б., Макацария А.Д., Зиганшин А.М., Шайхиева Э.А., Бицадзе В.О. Анатомия и функция мышечного комплекса, замыкающего влагалище, в норме и при пролапсе тазовых органов. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(3):408–422. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.615.; Лебина В.А., Шихалахова О.Х., Кохан А.А., Рашидов И.Ю., Тажев К.А., Филиппова А.В., Мышинская Е.П., Сымолкина Ю.В., Ибуев Ю.И., Матаева А.А., Сиротенко А.Н., Габараева Т.Т., Аскерова А.И. Возможности и ограничения внедрения технологий искусственного интеллекта репродуктивную медицину. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(3):423–442. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.591.; Антонова А.С., Хизроева Д.Х., Калашникова И.С., Третьякова М.В., Попёнова Ю.А., Кунешко Н.Ф., Фаткуллина Л.С. Система комплемента у беременных с тяжелой преэклампсией. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(3):443–452. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.626.; Гасанов М.Г., Тугушева Р.А., Карапетян М.У., Воробьев А.В. Патрик Кристофер Стептоу: хирург, без которого не было бы ЭКО. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(3):453–457. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.636.; https://www.gynecology.su/jour/article/view/2491
-
14Academic Journal
Authors: Лихачева, Виктория Васильевна, Азарова, Ольга Валентиновна, Ренге, Людмила Владимировна, Григорьева, Екатерина Юрьевна, Лихачев, Борис Александрович, Айзикович, Борис Исаевич
Source: Mother and Baby in Kuzbass; № 2 (2025): март; 32-38 ; Мать и Дитя в Кузбассе; № 2 (2025): март; 32-38 ; 2542-0968 ; 1991-010X
Subject Terms: adenomyosis, infertility, in vitro fertilization, cytokines, alpha-1-antitrypsin, intrauterine flushing, immunological criteria, аденомиоз, бесплодие, экстракорпоральное оплодотворение, цитокины, ингибиторы протеиназ, α2-макроглобулин, α1-антитрипсин
File Description: application/pdf; text/html
Relation: http://mednauki.ru/index.php/MD/article/view/1236/2118; http://mednauki.ru/index.php/MD/article/view/1236/2164; http://mednauki.ru/index.php/MD/article/downloadSuppFile/1236/1976; http://mednauki.ru/index.php/MD/article/downloadSuppFile/1236/1977; http://mednauki.ru/index.php/MD/article/view/1236
Availability: http://mednauki.ru/index.php/MD/article/view/1236
-
15Academic Journal
Authors: Орлова, О. С., Печенина, В. А.
Subject Terms: ЗДРАВООХРАНЕНИЕ. МЕДИЦИНСКИЕ НАУКИ, ПЕДИАТРИЯ, ЭКСТРАКОРПОРАЛЬНОЕ ОПЛОДОТВОРЕНИЕ, БЛИЗНЕЦЫ, РЕЧЕВЫЕ ФУНКЦИИ, ДЕТИ-БЛИЗНЕЦЫ, РАЗВИТИЕ РЕЧИ, ЭКО, ИСКУССТВЕННОЕ ОПЛОДОТВОРЕНИЕ, ПСИХИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ, ЗДОРОВЬЕ ДЕТЕЙ
Subject Geographic: USPU
Relation: Специальное образование. 2014. № 4 (36)
Availability: https://elar.uspu.ru/handle/ru-uspu/51113
-
16Academic Journal
Authors: M. G. Gasanov, R. A. Tuguscheva, M. U. Karapetyan, A. V. Vorobev, М. Г. Гасанов, Р. А. Тугушева, М. У. Карапетян, А. В. Воробьев
Contributors: The authors declare no funding, Авторы заявляют об отсутствии финансовой поддержки
Source: Obstetrics, Gynecology and Reproduction; Vol 19, No 3 (2025); 453-457 ; Акушерство, Гинекология и Репродукция; Vol 19, No 3 (2025); 453-457 ; 2500-3194 ; 2313-7347
Subject Terms: бесплодие, Patrick Christopher Steptoe, laparoscopy, in vitro fertilization, IVF, infertlity, Патрик Кристофер Стептоу, лапароскопия, экстракорпоральное оплодотворение, ЭКО
File Description: application/pdf
Relation: https://www.gynecology.su/jour/article/view/2497/1351; Human Fertility, Brinsden P.R., Brinsden P.R. Thirty years of IVF: the legacy of Patrick Steptoe and Robert Edwards. Hum Fertil (Camb). 2009;12(3):137–43. https://doi.org/10.1080/14647270903176773.; Edwards R., Steptoe P.C. A matter of life: the story of a medical breakthrough. London: Hutchinson Publishers, 1980. 188 p.; Steptoe P.C. Gynecological endoscopy – laparoscopy and culdoscopy. J Obstet Gynaecol Br Commonw. 1965;72:535–43. https://doi.org/10.1111/j.1471-0528.1965.tb00063.x.; Edwards R.G. Patrick Christopher Steptoe, C.B.E.: 9 June 1913 – 22 March 1988. Biogr Mem Fellows R Soc. 1996;42:435–52.; Steptoe P.C. Laparoscopy in gynaecology. Edinburgh: E & S Livingstone, 1967. 40 р.; Steptoe P.C. Historical aspects of the ethics of in vitro fertilization. Ann N Y Acad Sci. 1985;442:573–6. https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.1985.tb37568.x.; Johnson M.H. Robert Edwards: the path to IVF. Reprod Biomed Online. 2011;23(2):245–62. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2011.04.010.; Steptoe P.C., Edwards R.G. Birth after the reimplantation of a human embryo. Lancet. 1978;2(8085):366. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(78)92957-4.; https://www.gynecology.su/jour/article/view/2497
-
17Academic Journal
Authors: Фаткуллина, Ирина Борисовна, Сугурова, Альфия Тлешевна, Шайхлисламова, Энже Филюсовна, Садыхова, Вусала Аладдиновна, Далаева, Танзилла Хамидовна, Жданова, Аэллина Александровна
Source: Mother and Baby in Kuzbass; № 1 (2025): март; 78-82 ; Мать и Дитя в Кузбассе; № 1 (2025): март; 78-82 ; 2542-0968 ; 1991-010X
Subject Terms: obesity, in vitro fertilization, oxidative stress, oocyte quality, ожирение, экстракорпоральное оплодотворение, оксидативный стресс, качество ооцитов
File Description: text/html; application/pdf
Relation: http://mednauki.ru/index.php/MD/article/view/1186/2045; http://mednauki.ru/index.php/MD/article/view/1186/2070; http://mednauki.ru/index.php/MD/article/view/1186
Availability: http://mednauki.ru/index.php/MD/article/view/1186
-
18Academic Journal
Authors: V. A. Lebina, O. Kh. Shikhalakhova, A. A. Kokhan, I. Yu. Rashidov, K. A. Tazhev, A. V. Filippova, E. P. Myshinskaya, Yu. V. Symolkina, Yu. I. Ibuev, A. A. Mataeva, A. N. Sirotenko, T. T. Gabaraeva, A. I. Askerova, В. А. Лебина, О. Х. Шихалахова, А. А. Кохан, И. Ю. Рашидов, К. А. Тажев, А. В. Филиппова, Е. П. Мышинская, Ю. В. Сымолкина, Ю. И. Ибуев, А. А. Матаева, А. Н. Сиротенко, Т. Т. Габараева, А. И. Аскерова
Contributors: The authors declare no funding, Авторы заявляют об отсутствии финансовой поддержки
Source: Obstetrics, Gynecology and Reproduction; Vol 19, No 3 (2025); 423-442 ; Акушерство, Гинекология и Репродукция; Vol 19, No 3 (2025); 423-442 ; 2500-3194 ; 2313-7347
Subject Terms: репродуктивная медицина, AI, assisted reproductive technologies, ART, infertility, in vitro fertilization, IVF, ethics, reproduction, reproductive medicine, ИИ, вспомогательные репродуктивные технологии, ВРТ, бесплодие, экстракорпоральное оплодотворение, ЭКО, этика, репродукция
File Description: application/pdf
Relation: https://www.gynecology.su/jour/article/view/2359/1349; Shah P.K., Gher J.M. Human rights approaches to reducing infertility. Int J Gynaecol Obstet. 2023;162(1):368–74. https://doi.org/10.1002/ijgo.14878.; Корсак В.С., Смирнова А.А., Шурыгина О.В. Регистр ВРТ Российской ассоциации репродукции человека. Отчет за 2019 год. Проблемы репродукции. 2021;27(6):14–29. https://doi.org/10.17116/repro20212706114.; Villani M.T., Morini D., Spaggiari G. et al. Are sperm parameters able to predict the success of assisted reproductive technology? A retrospective analysis of over 22,000 assisted reproductive technology cycles. Andrology. 2022;10(2):310–21. https://doi.org/10.1111/andr.13123.; Louis C.M., Erwin A., Handayani N. et al. Review of computer vision application in in vitro fertilization: the application of deep learning-based computer vision technology in the world of IVF. J Assist Reprod Genet. 2021;38(7):1627–39. https://doi.org/10.1007/s10815-021-02123-2.; Khosravi P., Kazemi E., Zhan Q. et al. Deep learning enables robust assessment and selection of human blastocysts after in vitro fertilization. NPJ Digit Med. 2019;2:21. https://doi.org/10.1038/s41746-019-0096-y.; Ламоткин А.И., Корабельников Д.И., Ламоткин И.А. и др. Искусственный интеллект в здравоохранении и медицине: история ключевых событий, его значимость для врачей, уровень развития в разных странах. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2024;17(2):243–50. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.254.; Мелдо А.А., Уткин Л.В., Трофимова Т.Н. Искусственный интеллект в медицине: современное состояние и основные направления развития интеллектуальной диагностики. Лучевая диагностика и терапия. 2020;11(1):9–17. https://doi.org/10.22328/2079-5343-2020-11-1-9-17.; Адамян Л.В. Использование искусственного интеллекта в репродуктивной медицине. Проблемы репродукции. 2021;27(3):6–13. https://doi.org/10.17116/repro2021270316.; Hanassab S., Abbara A., Yeung A.C. et al. The prospect of artificial intelligence to personalize assisted reproductive technology. NPJ Digit Med. 2024;7(1):55. https://doi.org/10.1038/s41746-024-01006-x.; Jiang V.S., Pavlovic Z.J., Hariton E. The role of artificial intelligence and machine learning in assisted reproductive technologies. Obstet Gynecol Clin North Am. 2023;50(4):747–62. https://doi.org/10.1016/j.ogc.2023.09.003.; Bormann C.L., Kanakasabapathy M.K., Thirumalaraju P. et al. Performance of a deep learning based neural network in the selection of human blastocysts for implantation. Elife. 2020;9:e55301. https://doi.org/10.7554/eLife.55301.; Curchoe C.L., Bormann C., Hammond E. et al. Assuring quality in assisted reproduction laboratories: assessing the performance of ART Compass – a digital art staff management platform. J Assist Reprod Genet. 2023;40(2):265–78. https://doi.org/10.1007/s10815-023-02713-2.; Jiang V.S., Bormann C.L. Artificial intelligence in the in vitro fertilization laboratory: a review of advancements over the last decade. Fertil Steril. 2023;120(1):17–23. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2023.05.149.; Wang R., Pan W., Jin L. et al. Artificial intelligence in reproductive medicine. Reproduction. 2019;158(4):R139–R154. https://doi.org/10.1530/REP-18-0523.; Ившин А.А., Багаудин Т.З., Гусев А.В. Искусственный интеллект на страже репродуктивного здоровья. Акушерство и гинекология. 2021;(5):17–24. https://doi.org/10.18565/aig.2021.5.17-24.; Coelho Neto M.A., Ludwin A., Borrell A. et al. Counting ovarian antral follicles by ultrasound: a practical guide. Ultrasound Obstet Gynecol. 2018;51(1):10–20. https://doi.org/10.1002/uog.18945.; Li H., Fang J., Liu S. et al. CR-Unet: A Composite Network for Ovary and Follicle Segmentation in Ultrasound Images. IEEE J Biomed Health Inform. 2020;24(4):974–83. https://doi.org/10.1109/JBHI.2019.2946092.; Mathur P., Kakwani K., Kudavelly S., Ramaraju G.A. Deep learning based quantification of ovary and follicles using 3D transvaginal ultrasound in assisted reproduction. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2020;2020:2109–12. https://doi.org/10.1109/EMBC44109.2020.9176703.; Yang X., Li H., Wang Y. et al. Contrastive rendering with semi-supervised learning for ovary and follicle segmentation from 3D ultrasound. Med Image Anal. 2021;73:102134. https://doi.org/10.1016/j.media.2021.102134.; Liang X., Liang J., Zeng F. et al. Evaluation of oocyte maturity using artificial intelligence quantification of follicle volume biomarker by three-dimensional ultrasound. Reprod Biomed Online. 2022;45(6):1197–206. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2022.07.012.; Noor N., Vignarajan C.P., Malhotra N., Vanamail P. Three-dimensional automated volume calculation (sonography-based automated volume count) versus two-dimensional manual ultrasonography for follicular tracking and oocyte retrieval in women undergoing in vitro fertilization-embryo transfer: a randomized controlled trial. J Hum Reprod Sci. 2020;13(4):296–302. https://doi.org/10.4103/jhrs.JHRS_91_20.; Андреева Е.А., Хонина Н.А., Пасман Н.М., Черных Е.Р. Цитокины в регуляции овариального фолликулогенеза (обзор литературы). Проблемы репродукции. 2017;23(1):8–14. https://doi.org/10.17116/repro20172318-14.; Manna C., Nanni L., Lumini A., Pappalardo S. Artificial intelligence techniques for embryo and oocyte classification. Reprod Biomed Online. 2013;26(1):42–9. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2012.09.015.; Targosz A., Przystałka P., Wiaderkiewicz R., Mrugacz G. Semantic segmentation of human oocyte images using deep neural networks. Biomed Eng Online. 2021;20(1):40. https://doi.org/10.1186/s12938-021-00864-w.; Fjeldstad J., Qi W., Mercuri N. et al. An artificial intelligence tool predicts blastocyst development from static images of fresh mature oocytes. Reprod Biomed Online. 2024;48(6):103842. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2024.103842.; Boylan C.F., Sambo K.M., Neal-Perry G., Brayboy L.M. Ex ovo omnia-why don't we know more about egg quality via imaging? Biol Reprod. 2024;110(6):1201–12. https://doi.org/10.1093/biolre/ioae080.; Alper M.M., Fauser B.C. Ovarian stimulation protocols for IVF: is more better than less? Reprod Biomed Online. 2017;34(4):345–53. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2017.01.010.; Glujovsky D., Pesce R., Miguens M. et al. How effective are the non-conventional ovarian stimulation protocols in ART? A systematic review and meta-analysis. J Assist Reprod Genet. 2020;37(12):2913–28. https://doi.org/10.1007/s10815-020-01966-5.; Mol B.W., Bossuyt P.M., Sunkara S.K. et al. Personalized ovarian stimulation for assisted reproductive technology: study design considerations to move from hype to added value for patients. Fertil Steril. 2018;109(6):968–79. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2018.04.037.; Doroftei B., Ilie O.D., Anton N. et al. A narrative review discussing the efficiency of personalized dosing algorithm of follitropin delta for ovarian stimulation and the reproductive and clinical outcomes. Diagnostics. 2023;13(2):177. https://doi.org/10.3390/diagnostics13020177.; Haahr T., Esteves S.C., Humaidan P. Individualized controlled ovarian stimulation in expected poor-responders: an update. Reprod Biol Endocrinol. 2018;16(1):20. https://doi.org/10.1186/s12958-018-0342-1.; Hariton E., Pavlovic Z., Fanton M., Jiang V.S. Applications of artificial intelligence in ovarian stimulation: a tool for improving efficiency and outcomes. Fertil Steril. 2023;120(1):8–16. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2023.05.148.; AlSaad R., Abd-Alrazaq A., Choucair F. et al. Harnessing artificial intelligence to predict ovarian stimulation outcomes in in vitro fertilization: scoping review. J Med Internet Res. 2024;26:e53396. https://doi.org/10.2196/53396.; Curchoe C.L., Bormann C.L. Artificial intelligence and machine learning for human reproduction and embryology presented at ASRM and ESHRE 2018. J Assist Reprod Genet. 2019;36(4):591–600. https://doi.org/10.1007/s10815-019-01408-x.; Siristatidis C., Stavros S., Drakeley A. et al. Omics and artificial intelligence to improve in vitro fertilization (IVF) success: a proposed protocol. Diagnostics. 2021;11(5):743. https://doi.org/10.3390/diagnostics11050743.; Mann M., Kumar C., Zeng W.F., Strauss M.T. Artificial intelligence for proteomics and biomarker discovery. Cell Syst. 2021;12(8):759–70. https://doi.org/10.1016/j.cels.2021.06.006.; Zieliński K., Pukszta S., Mickiewicz M. et al. Personalized prediction of the secondary oocytes number after ovarian stimulation: a machine learning model based on clinical and genetic data. PLoS Comput Biol. 2023;19(4):e1011020. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011020.; Letterie G., MacDonald A., Shi Z. An artificial intelligence platform to optimize workflow during ovarian stimulation and IVF: process improvement and outcome-based predictions. Reprod Biomed Online. 2022;44(2):254–60. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2021.10.006.; Cesario A., D'Oria M., Bove F. et al. Personalized clinical phenotyping through systems medicine and artificial intelligence. J Pers Med. 2021;11(4):265. https://doi.org/10.3390/jpm11040265.; Ferrand T., Boulant J., He C. et al. Predicting the number of oocytes retrieved from controlled ovarian hyperstimulation with machine learning. Hum Reprod. 2023;38(10):1918–26. https://doi.org/10.1093/humrep/dead163.; Simopoulou M., Sfakianoudis K., Maziotis E. et al. Are computational applications the "crystal ball" in the IVF laboratory? The evolution from mathematics to artificial intelligence. J Assist Reprod Genet. 2018;35(9):1545–57. https://doi.org/10.1007/s10815-018-1266-6.; Basile N., Elkhatib I., Meseguer M. A strength, weaknesses, opportunities and threats analysis on time lapse. Curr Opin Obstet Gynecol. 2019;31(3):148–55. https://doi.org/10.1097/GCO.0000000000000534.; Zaninovic N., Rosenwaks Z. Artificial intelligence in human in vitro fertilization and embryology. Fertil Steril. 2020;114(5):914–20. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2020.09.157.; Capalbo A., Rienzi L., Cimadomo D. et al. Correlation between standard blastocyst morphology, euploidy and implantation: an observational study in two centers involving 956 screened blastocysts. Hum Reprod. 2014;29(6):1173–81. https://doi.org/10.1093/humrep/deu033.; Gardner D.K., Meseguer M., Rubio C., Treff N.R. Diagnosis of human preimplantation embryo viability. Hum Reprod Update. 2015;21(6):727–47. https://doi.org/10.1093/humupd/dmu064.; Rubio I., Galán A., Larreategui Z. et al. Clinical validation of embryo culture and selection by morphokinetic analysis: a randomized, controlled trial of the EmbryoScope. Fertil Steril. 2014;102(5):1287–1294.e5. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2014.07.738.; Meng Q., Xu Y., Zheng A. et al. Noninvasive embryo evaluation and selection by time-lapse monitoring vs. conventional morphologic assessment in women undergoing in vitro fertilization/intracytoplasmic sperm injection: a single-center randomized controlled study. Fertil Steril. 2022;117(6):1203–12. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2022.02.015.; Fruchter-Goldmeier Y., Kantor B., Ben-Meir A. et al. An artificial intelligence algorithm for automated blastocyst morphometric parameters demonstrates a positive association with implantation potential. Sci Rep. 2023;13(1):14617. https://doi.org/10.1038/s41598-023-40923-x.; Siristatidis C., Pouliakis A., Chrelias C., Kassanos D. Artificial intelligence in IVF: a need. Syst Biol Reprod Med. 2011;57(4):179–85. https://doi.org/10.3109/19396368.2011.558607.; Bori L., Paya E., Alegre L. et al. Novel and conventional embryo parameters as input data for artificial neural networks: an artificial intelligence model applied for prediction of the implantation potential. Fertil Steril. 2020;114(6):1232–41. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2020.08.023.; Fordham D.E., Rosentraub D., Polsky A.L. et al. Embryologist agreement when assessing blastocyst implantation probability: is data-driven prediction the solution to embryo assessment subjectivity? Hum Reprod. 2022;37(10):2275–90. https://doi.org/10.1093/humrep/deac171.; Milewski R., Kuczyńska A., Stankiewicz B., Kuczyński W. How much information about embryo implantation potential is included in morphokinetic data? A prediction model based on artificial neural networks and principal component analysis. Adv Med Sci. 2017;62(1):202–6. https://doi.org/10.1016/j.advms.2017.02.001.; Liu X., Lou H., Zhang J. et al. Clinical outcome analysis of frozen-thawed embryo transfer on Day 7. Front Endocrinol. 2022;13:1082597. https://doi.org/10.3389/fendo.2022.1082597.; Canosa S., Licheri N., Bergandi L. et al. A novel machine-learning framework based on early embryo morphokinetics identifies a feature signature associated with blastocyst development. J Ovarian Res. 2024;17(1):63. https://doi.org/10.1186/s13048-024-01376-6.; Luong T.M., Le N.Q.K. Artificial intelligence in time-lapse system: advances, applications, and future perspectives in reproductive medicine. J Assist Reprod Genet. 2024;41(2):239–52. https://doi.org/10.1007/s10815-023-02973-y.; Petersen B.M., Boel M., Montag M., Gardner D.K. Development of a generally applicable morphokinetic algorithm capable of predicting the implantation potential of embryos transferred on Day 3. Hum Reprod. 2016;31(10):2231–44. https://doi.org/10.1093/humrep/dew188.; Reignier A., Girard J.M., Lammers J. et al. Performance of Day 5 KIDScore™ morphokinetic prediction models of implantation and live birth after single blastocyst transfer. J Assist Reprod Genet. 2019;36(11):2279–85. https://doi.org/10.1007/s10815-019-01567-x.; Tartia A.P., Wu C.Q., Gale J. et al. Time-lapse KIDScoreD5 for prediction of embryo pregnancy potential in fresh and vitrified-warmed single-embryo transfers. Reprod Biomed Online. 2022;45(1):46–53. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2022.03.019.; Брусиловский И.А., Лившиц И.В. Морфологическая оценка эмбрионов человека. «Коллеги, давайте договоримся!». Проблемы репродукции. 2018;24(2):63–8. https://doi.org/10.17116/repro201824263-68.; Lee C.I., Huang C.C., Lee T.H. et al. Associations between the artificial intelligence scoring system and live birth outcomes in preimplantation genetic testing for aneuploidy cycles. Reprod Biol Endocrinol. 2024;22(1):12. https://doi.org/10.1186/s12958-024-01185-y.; Ueno S., Berntsen J., Ito M. et al. Pregnancy prediction performance of an annotation-free embryo scoring system on the basis of deep learning after single vitrified-warmed blastocyst transfer: a single-center large cohort retrospective study. Fertil Steril. 2021;116(4):1172–80. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2021.06.001.; Ezoe K., Shimazaki K., Miki T. et al. Association between a deep learning-based scoring system with morphokinetics and morphological alterations in human embryos. Reprod Biomed Online. 2022;45(6):1124–32. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2022.08.098.; Johansen M.N., Parner E.T., Kragh M.F. et al. Comparing performance between clinics of an embryo evaluation algorithm based on time-lapse images and machine learning. J Assist Reprod Genet. 2023;40(9):2129–37. https://doi.org/10.1007/s10815-023-02871-3.; Жигалина Д.И., Скрябин Н.А., Канбекова О.Р. и др. Структура хромосомных аномалий в циклах ЭКО-ПГС. Медицинская генетика. 2019;18(3):47–54. https://doi.org/10.25557/2073-7998.2019.03.47-54.; Alfarawati S., Fragouli E., Colls P. et al. The relationship between blastocyst morphology, chromosomal abnormality, and embryo gender. Fertil Steril. 2011;95(2):520–4. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2010.04.003.; Fragouli E. Next generation sequencing for preimplantation genetic testing for aneuploidy: friend or foe? Fertil Steril. 2018;109(4):606–7. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2018.01.028.; Sato T., Sugiura-Ogasawara M., Ozawa F. et al. Preimplantation genetic testing for aneuploidy: a comparison of live birth rates in patients with recurrent pregnancy loss due to embryonic aneuploidy or recurrent implantation failure. Hum Reprod. 2019;34(12):2340–8. https://doi.org/10.1093/humrep/dez229.; Cozzolino M., Diaz-Gimeno P., Pellicer A., Garrido N. Evaluation of the endometrial receptivity assay and the preimplantation genetic test for aneuploidy in overcoming recurrent implantation failure. J Assist Reprod Genet. 2020;37(12):2989–97. https://doi.org/10.1007/s10815-020-01948-7.; Practice Committees of the American Society for Reproductive Medicine and the Society for Assisted Reproductive Technology. Electronic address: ASRM@asrm.org; Practice Committees of the American Society for Reproductive Medicine and the Society for Assisted Reproductive Technology. The use of preimplantation genetic testing for aneuploidy (PGT-A): a committee opinion. Fertil Steril. 2018;109(3):429–36. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2018.01.002.; Fitz V.W., Kanakasabapathy M.K., Thirumalaraju P. et al. Should there be an "AI" in TEAM? Embryologists selection of high implantation potential embryos improves with the aid of an artificial intelligence algorithm. J Assist Reprod Genet. 2021;38(10):2663–70. https://doi.org/10.1007/s10815-021-02318-7.; Buldo-Licciardi J., Large M.J., McCulloh D.H. et al. Utilization of standardized preimplantation genetic testing for aneuploidy (PGT-A) via artificial intelligence (AI) technology is correlated with improved pregnancy outcomes in single thawed euploid embryo transfer (STEET) cycles. J Assist Reprod Genet. 2023;40(2):289–99. https://doi.org/10.1007/s10815-022-02695-7.; Chavez-Badiola A., Flores-Saiffe-Farías A., Mendizabal-Ruiz G. et al. Embryo Ranking Intelligent Classification Algorithm (ERICA): artificial intelligence clinical assistant predicting embryo ploidy and implantation. Reprod Biomed Online. 2020;41(4):585–93. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2020.07.003.; Diakiw S.M., Hall J.M.M., VerMilyea M. et al. An artificial intelligence model correlated with morphological and genetic features of blastocyst quality improves ranking of viable embryos. Reprod Biomed Online. 2022;45(6):1105–17. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2022.07.018.; Popovic M., Borot L., Lorenzon A.R. et al. Implicit bias in diagnosing mosaicism amongst preimplantation genetic testing providers: results from a multicenter study of 36395 blastocysts. Hum Reprod. 2024;39(1):258–74. https://doi.org/10.1093/humrep/dead213.; Muñoz E., Bronet F., Lledo B. et al. Representing the Special Interest Group in Reproductive Genetics of the Spanish Society of Fertility. To transfer or not to transfer: the dilemma of mosaic embryos – a narrative review. Reprod Biomed Online. 2024;48(3):103664. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2023.103664.; Greco E., Minasi M.G., Fiorentino F. Healthy babies after intrauterine transfer of mosaic aneuploid blastocysts. N Engl J Med. 2015;373(21):2089–90. https://doi.org/10.1056/NEJMc1500421.; Greco E., Greco P.F., Listorti I. et al. The mosaic embryo: what it means for the doctor and the patient. Minerva Obstet Gynecol. 2024;76(1):89–101. https://doi.org/10.23736/S2724-606X.23.05281-8.; Yakovlev P., Vyatkina S., Polyakov A. et al. Neonatal and clinical outcomes after transfer of a mosaic embryo identified by preimplantation genetic testing for aneuploidies. Reprod Biomed Online. 2022;45(1):88–-100. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2022.01.010.; Basile N., Nogales Mdel C., Bronet F. et al. Increasing the probability of selecting chromosomally normal embryos by time-lapse morphokinetics analysis. Fertil Steril. 2014;101(3):699–704. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2013.12.005.; Li X., Yao Y., Zhao D. et al. Clinical outcomes of single blastocyst transfer with machine learning guided noninvasive chromosome screening grading system in infertile patients. Reprod Biol Endocrinol. 2024;22(1):61. https://doi.org/10.1186/s12958-024-01231-9.; Ortiz J.A., Morales R., Lledó B. et al. Application of machine learning to predict aneuploidy and mosaicism in embryos from in vitro fertilization cycles. AJOG Glob Rep. 2022;2(4):100103. https://doi.org/10.1016/j.xagr.2022.100103.; Ma B.X., Zhao G.N., Yi Z.F. et al. Enhancing clinical utility: deep learning-based embryo scoring model for non-invasive aneuploidy prediction. Reprod Biol Endocrinol. 2024;22(1):58. https://doi.org/10.1186/s12958-024-01230-w.; Zou Y., Pan Y., Ge N. et al. Can the combination of time-lapse parameters and clinical features predict embryonic ploidy status or implantation? Reprod Biomed Online. 2022;45(4):643–51. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2022.06.007.; Yuan Z., Yuan M., Song X. et al. Development of an artificial intelligence based model for predicting the euploidy of blastocysts in PGT-A treatments. Sci Rep. 2023;13(1):2322. https://doi.org/10.1038/s41598-023-29319-z.; Popovic M., Dhaenens L., Boel A. et al. Chromosomal mosaicism in human blastocysts: the ultimate diagnostic dilemma. Hum Reprod Update. 2020;26(3):313–34. https://doi.org/10.1093/humupd/dmz050.; Diakiw S.M., Hall J.M.M., VerMilyea M.D. et al. Development of an artificial intelligence model for predicting the likelihood of human embryo euploidy based on blastocyst images from multiple imaging systems during IVF. Hum Reprod. 2022;37(8):1746–59. https://doi.org/10.1093/humrep/deac131.; Weimar C.H., Post Uiterweer E.D., Teklenburg G. et al. In-vitro model systems for the study of human embryo-endometrium interactions. Reprod Biomed Online. 2013;27(5):461–76. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2013.08.002.; Lacconi V., Massimiani M., Carriero I. et al. When the embryo meets the endometrium: identifying the features required for successful embryo implantation. Int J Mol Sci. 2024;25(5):2834. https://doi.org/10.3390/ijms25052834.; Ruiz-Alonso M., Valbuena D., Gomez C. et al. Endometrial Receptivity Analysis (ERA): data versus opinions. Hum Reprod Open. 2021;2021(2):hoab011. https://doi.org/10.1093/hropen/hoab011.; Li B., Duan H., Wang S. et al. Establishment of an artificial neural network model using immune-infiltration related factors for endometrial receptivity assessment. Vaccines. 2022;10(2):139. https://doi.org/10.3390/vaccines10020139.; Liang X., He J., He L. et al. An ultrasound-based deep learning radiomic model combined with clinical data to predict clinical pregnancy after frozen embryo transfer: a pilot cohort study. Reprod Biomed Online. 2023;47(2):103204. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2023.03.015.; Сысоева А.П., Макарова Н.П., Калинина Е.А. и др. Повышение эффективности вспомогательных репродуктивных технологий с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения на эмбриологическом этапе. Акушерство и гинекология. 2020;(7):28–36. https://doi.org/10.18565/aig.2020.7.28-36.; Wald M., Sparks A., Sandlow J. et al. Computational models for prediction of IVF/ICSI outcomes with surgically retrieved spermatozoa. Reprod Biomed Online. 2005;11(3):325–31. https://doi.org/10.1016/s1472-6483(10)60840-1.; Benchaib M., Labrune E., Giscard d'Estaing S. et al. Shallow artificial networks with morphokinetic time-lapse parameters coupled to ART data allow to predict live birth. Reprod Med Biol. 2022;21(1):e12486. https://doi.org/10.1002/rmb2.12486.; Kato K., Ueno S., Berntsen J. et al. Comparing prediction of ongoing pregnancy and live birth outcomes in patients with advanced and younger maternal age patients using KIDScore™ day 5: a large-cohort retrospective study with single vitrified-warmed blastocyst transfer. Reprod Biol Endocrinol. 2021;19(1):98. https://doi.org/10.1186/s12958-021-00767-4.; VerMilyea M., Hall J.M.M., Diakiw S.M. et al. Development of an artificial intelligence-based assessment model for prediction of embryo viability using static images captured by optical light microscopy during IVF. Hum Reprod. 2020;35(4):770–84. https://doi.org/10.1093/humrep/deaa013.; Савельева Г.М., Коноплянников А.Г., Гергерт Е.В. и др. Прегравидарная подготовка у больных с бесплодием и неэффективностью экстракорпорального оплодотворения в анамнезе. Российский вестник акушера-гинеколога. 2019;19(5):43–51. https://doi.org/10.17116/rosakush20191905143.; Доброхотова Ю.Э., Джохадзе Л.С. Комплексная прегравидарная подготовка – реальный путь улучшения перинатальных исходов. Проблемы репродукции. 2019;25(6):38–43. https://doi.org/10.17116/repro20192506138.; Доскина Е.В., Саркисова А.А. Прегравидарная подготовка и особенности пациенток с эндокринными патологиями. Справочник поликлинического врача. 2018;(3):60–4.; Щербакова Л.Н., Гаврикова П.А., Куприян А.А. и др. Значение медикаментозной прегравидарной подготовки в реализации репродуктивной функции при бесплодии, обусловленном наружным генитальным эндометриозом. Клиническая фармакология и терапия. 2018;27(4):18–22.; Kim H.K. The effects of artificial intelligence chatbots on women's health: a systematic review and meta-analysis. Healthcare (Basel). 2024;12(5):534. https://doi.org/10.3390/healthcare12050534.; Segundo E., Carrere-Molina J., Aragón M., Mallol-Parera R. Advancing geospatial preconception health research in primary care through medical informatics and artificial intelligence. Health Place. 2024;89:103337. https://doi.org/10.1016/j.healthplace.2024.103337.; Kaya Y., Bütün Z., Çelik Ö. et al. The early prediction of gestational diabetes mellitus by machine learning models. BMC Pregnancy Childbirth. 2024;24(1):574. https://doi.org/10.1186/s12884-024-06783-7.; Fraire-Zamora J.J., Ali Z.E., Makieva S. et al. #ESHREjc report: on the road to preconception and personalized counselling with machine learning models. Hum Reprod. 2022;37(8):1955–7. https://doi.org/10.1093/humrep/deac111.; Arora U., Sengupta D., Kumar M. et al. Perceiving placental ultrasound image texture evolution during pregnancy with normal and adverse outcome through machine learning prism. Placenta. 2023;140:109–16. https://doi.org/10.1016/j.placenta.2023.07.014.; Демкина Е.А., Иванова Н.А. Правовые и этические аспекты использования искусственного интеллекта в репродуктивной медицине. Вестник Саратовской государственной юридической академии. 2024;3(158):122–7. https://doi.org/10.24412/2227-7315-2024-3-122-127.; Si K., Huang B., Jin L. Application of artificial intelligence in gametes and embryos selection. Hum Fertil. 2023;26(4):757–77. https://doi.org/10.1080/14647273.2023.2256980.; Hogan N.R., Davidge E.Q., Corabian G. On the ethics and practicalities of artificial intelligence, risk assessment, and race. J Am Acad Psychiatry Law. 2021;49(3):326–34. https://doi.org/10.29158/JAAPL.200116-20.; Serdarogullari M., Liperis G., Sharma K. et al. Unpacking the artificial intelligence toolbox for embryo ploidy prediction. Hum Reprod. 2023;38(12):2538–42. https://doi.org/10.1093/humrep/dead223.; Allahbadia G.N., Allahbadia S.G., Gupta A. In contemporary reproductive medicine human beings are not yet dispensable. J Obstet Gynaecol India. 2023;73(4):295–300. https://doi.org/10.1007/s13224-023-01747-x.; Senders J.T., Zaki M.M., Karhade A.V. et al. An introduction and overview of machine learning in neurosurgical care. Acta Neurochir. 2018;160(1):29–38. https://doi.org/10.1007/s00701-017-3385-8.; Horer S., Feichtinger M., Rosner M., Hengstschläger M. Pluripotent stem cell-derived in vitro gametogenesis and synthetic embryos – it is never too early for an ethical debate. Stem Cells Transl Med. 2023;12(9):569–75. https://doi.org/10.1093/stcltm/szad042.; Hengstschläger M. Artificial intelligence as a door opener for a new era of human reproduction. Hum Reprod Open. 2023;2023(4):hoad043. https://doi.org/10.1093/hropen/hoad043.; Harper J., Magli M.C., Lundin K. et al. When and how should new technology be introduced into the IVF laboratory? Hum Reprod. 2012;27(2):303–13. https://doi.org/10.1093/humrep/der414.; Medenica S., Zivanovic D., Batkoska L. et al. The future is coming: artificial intelligence in the treatment of infertility could improve assisted reproduction outcomes – the value of regulatory frameworks. Diagnostics. 2022;12(12):2979. https://doi.org/10.3390/diagnostics12122979.; Драпкина Ю.С., Калинина Е.А., Макарова Н.П. и др. Искусственный интеллект в репродуктивной медицине: этические и клинические аспекты. Акушерство и гинекология. 2022;(11):37–44. https://doi.org/10.18565/aig.2022.11.37-44.; https://www.gynecology.su/jour/article/view/2359
-
19Academic Journal
Authors: A. D. Makatsariya, A. V. Vorobev, А. Д. Макацария, А. В. Воробьев
Source: Obstetrics, Gynecology and Reproduction; Vol 19, No 1 (2025); 8-13 ; Акушерство, Гинекология и Репродукция; Vol 19, No 1 (2025); 8-13 ; 2500-3194 ; 2313-7347
Subject Terms: синдром нечувствительности к андрогенам, placenta previa, antiphospholipid syndrome, preeclampsia, placenta accreta spectrum, prenatal diagnosis, fetal monitoring, vaccine-induced thrombotic thrombocytopenia, heparin-induced thrombocytopenia, laparoscopic cerclage, in vitro fertilization, biological age, lipodermatosclerosi, androgen insensitivity syndrome, предлежание плаценты, антифосфолипидный синдром, преэклампсия, пренатальная диагностика, фетальный мониторинг, вакцин-индуцированная тромботическая тромбоцитопения, гепарин-индуцированная тромбоцитопения, лапароскопический серкляж, экстракорпоральное оплодотворение, биологический возраст, липодерматосклероз
File Description: application/pdf
Relation: https://www.gynecology.su/jour/article/view/2343/1297; Антонова А.С., Хизроева Д.Х., Бицадзе В.О., Третьякова М.В., Макацария Н.А., Эфендиева Э.Р., Шатилина А.Ю., Ляднова Е.М. Генетическая тромбофилия и антифосфолипидные антитела у женщин с ранней и поздней преэклампсией: ретроспективное когортное исследование. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(1):14–25. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2024.586.; Кудрявцева Е.В., Березина Д.А., Базарный В.В., Полушина Л.Г., Копенкин М.А., Троицкая А.Н., Ковалев В.В. Клинико-функциональное значение определения биологического возраста у женщин в репродуктивный период. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(1):26–34. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.582.; Зубенко В.Б., Третьякова М.В., Кудрявцева Е.С., Калашникова И.С., Шатилина А.Ю., Эйнуллаева А.Э., Блинов Д.В., Аушева С.Э. Патология расположения плаценты и тромбофилия: неочевидная связь. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(1):35–46. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.545.; Кунешко Н.Ф., Ким В.В., Ляднова Е.М., Меткина А.Р., Велиева М.Н., Лазарчук А.В., Бицадзе В.О., Третьякова М.В., Блинов Д.В. Снижение рисков плацента-ассоциированных осложнений при антифосфолипидном синдроме с использованием плазмафереза. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(1):47–58. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.584.; Фаткуллина Д.А., Мусин И.И., Ящук А.Г., Гареев Е.М. Поверхностноусиленная рамановская спектроскопия как метод диагностики доброкачественных образований яичников у беременных. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(1):59–67. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.516.; Степанова А.М., Плутницкий А.Н., Гамеева Е.В. Обзор пищевых добавок: регулирование, тенденции рынка, использование и влияние на здоровье. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2024;17(3):396–408. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.270.; Степанова А.М., Плутницкий А.Н., Гамеева Е.В. Биологически активные добавки: обзор рынка, безопасности и эффективности. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2024;17(4):558–71. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.269.; Ившин А.А., Воробьёва В.М., Малышев Н.А. Перспективные методы пренатальной диагностики на основе пассивных датчиков и машинного обучения. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(1):68–81. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.588.; Воронина М.Д., Долгиев Д.А., Долгиева Р.А., Мироваева А.С., Гараева З.Ф., Иванова Ю.К., Сарапульцев И.В., Турдиева Е.И., Раков В.А., Куклина В.К., Манелов А.Е., Халилова К.Х. Современное состояние вопроса placenta accreta spectrum: перспективы органосохраняющего лечения. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(1):82–96. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2024.571.; Макацария А.Д., Акиньшина С.В., Воробьев А.В., Бицадзе В.О., Хизроева Д.Х., Третьякова М.В., Макацария Н.А., Калашникова И.С., Гашимова Н.Р., Григорьева К.Н., Степанов И.А., Дикарева И.М., Татаринцева А.Ю., Лазарчук А.В., Хисамиева А.Р., Блинов Д.В., Ван Дреден П., Гри Ж.-К., Элалами И., Геротзиафас Г. Иммунные парадоксы вакцин-индуцированной тромботической тромбоцитопении (ВИТТ), гепарин-индуцированной тромбоцитопении (ГИТ) и тромбозов: от общих механизмов к уникальному течению ВИТТ и ГИТ. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(1):97–109. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.610.; Блбулян А.К., Арустамян К.К., Манукян Л.К., Минасян С.А., Гомцян Г.А. Липодерматосклероз как возможное осложнение хронической венозной недостаточности. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(1):110–115. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.567.; Ившин А.А., Погодин О.О., Шакурова Е.Ю., Льдинина Т.Ю., Никитин В.С. Лапароскопический трансабдоминальный серкляж для лечения истмико-цервикальной недостаточности при беременности: клинический случай и обзор литературы. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(1):116–126. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.578.; Моркос С., Аль-Касем М., Алдам М., Бхотла Х.К., Мейяжаган А., Паппусвами, Искандарани Ф., Кутейч Х., Асолиман А. Синдром полной нечувствительности к андрогенам: клинический случай. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(1):127–135. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.539.; Абдулкадыров С.М., Карапетян М.У., Тугушева Р.А., Полякова Т.Е., Воробьев А.В. Роберт Джеффри Эдвардс – пионер практики ЭКО. Акушерство, Гинекология и Репродукция. 2025;19(1):136–141. https://doi.org/10.17749/2313-7347/ob.gyn.rep.2025.580.; https://www.gynecology.su/jour/article/view/2343
-
20Academic Journal
Authors: S. M. Abdulkadyrov, M. U. Karapetyan, R. A. Tuguscheva, T. E. Polyakova, A. V. Vorobev, С. М. Абдулкадыров, М. У. Карапетян, Р. А. Тугушева, Т. Е. Полякова, А. В. Воробьев
Source: Obstetrics, Gynecology and Reproduction; Vol 19, No 1 (2025); 136-141 ; Акушерство, Гинекология и Репродукция; Vol 19, No 1 (2025); 136-141 ; 2500-3194 ; 2313-7347
Subject Terms: бесплодие, Robert Geoffrey Edwards, genetics, in vitro fertilization, IVF, infertility, Роберт Джеффри Эдвардс, генетика, экстракорпоральное оплодотворение, ЭКО
File Description: application/pdf
Relation: https://www.gynecology.su/jour/article/view/2350/1304; Edwards R.G., Steptoe P.C. A matter of life: the story of a medical breakthrough. London: Hutchinson, 1980. 188 p.; Slee J. RGE at 25 – personal reminiscences. Reprod Biomed Online. 2002;4 Suppl 1:1. https://doi.org/10.1016/s1472-6483(12)60001-7.; Edwards R.G. An astonishing journey into reproductive genetics since the 1950’s. Reprod Nutr. Dev. 2005;45(3):299–306. https://doi.org/10.1051rnd:2005022.; Fowler R.E., Edwards R.G. Induction of superovulation and pregnancy in mature mice by gonadotrophins. J Endocr. 1957;15(4):374–84. https://doi.org/10.1677/joe.0.0150374.; Edwards R.G., Gates A.H. Timing of the stages of the maturation divisions, ovulation, fertilization and the first cleavage of eggs of adult mice treated with gonadotrophins. J Endocr. 1959;18(3):292–304. https://doi.org/10.1677/joe.0.0180292.; Gardner R.L., Johnson M.H. Bob Edwards and the first decade of reproductive biomedicine. Online Reprod Biomed Online. 2011;22(2):106– 24. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2010.11.010.; Edwards R.G. Meiosis in ovarian oocytes of adult mammals. Nature. 1962;196:446–50.; Edwards R.G. Maturation in vitro of human ovarian oocytes. Lancet. 1965;2(7419):926–9. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(65)92903-x.; Edwards R.G., Talbert L., Israelstam D. et al. Diffusion chamber for exposing spermatozoa to human uterine secretions. Am J Obstet Gynecol. 1968;102(3):388–96. https://doi.org/10.1016/0002-9378(68)90011-2.; Bavister B.D. Environmental factors important for in vitro fertilization in the hamster. J Reprod Fertil. 1969;18(3):544–5. https://doi.org/10.1530/jrf.0.0180544.; Edwards R.G., Bavister B.D., Steptoe P.C. Early stages of fertilization in vitro of human oocytes matured in vitro. Nature. 1969;221(5181):632–5. https://doi.org/.1038/221632a0.; Edwards R.G., Steptoe P.C. Birth after the reimplantation of a human embryo. Lancet. 1978;312(8085):366. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(78)92957-4.; Johnson M.H. Robert Edwards: the path to IVF. Reprod Biomed Online. 2011;23(2):245–62. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2011.04.010.; The Nobel Prize in Physiology or Medicine 2010 to Robert G. Edwards for the development of in vitro fertilization. Available at: https://web.archive.org/web/20101005215712/http://nobelprize.org/nobel_prizes/medicine/laureates/2010/press.html. [Accessed: 15.09.2024].; https://www.gynecology.su/jour/article/view/2350