Vaginal microflora as a factor influencing the success of embryo cryotransfer in women with repeated art failures

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Background: To date, the pregnancy rate in assisted reproductive technology (ART) programs does not exceed 45%, which emphasizes the need to search for new methods to improve the effectiveness of infertility treatment. Particular attention is paid to the study of vaginal opportunistic microflora (OMF) in patients planning pregnancy using ART. In Russia, the study of the urogenital flora of the reproductive tract before the in vitro fertilization (IVF) program is not provided, although such studies are conducted in other countries.

Objective: Evaluation of the clinical significance of OMF for predicting pregnancy after thawed embryo transfer in women with IVF failures.

Materials and methods: This retrospective cohort study included 66 patients aged 20 to 42 years with tubal-peritoneal factor of infertility, with 2 or more unsuccessful IVF attempts, without contraindications to infertility treatment using ART methods, who underwent thawed embryo transfer into the uterine cavity on day 18–21 of the menstrual cycle. OMF was assessed using the on-site polymerase chain reaction method. Before this, all women underwent scraping of epithelial cells from the vaginal walls on day 5–6 of the menstrual cycle. 14 days after embryo transfer, a retrospective analysis of ART programs was performed and a relationship between UPMF and pregnancy rate was revealed.

Results: A prognostic model was developed to determine the probability of pregnancy during thawed embryo transfer based on data on bacteria (Candida spp., Staphylococcus spp., Enterobacterium spp., Eubacterium spp., Gardnerella, Lachnobacterium spp., Lactobacillus spp., Megasphaera spp. and Mobiluncus spp.) using binary logistic regression. It was found that these types of bacteria make the greatest contribution to the outcomes of thawed embryo transfer programs (AUC = 0.698, 95% CI 0.572–0.824; p = 0.006).

Conclusion: The study showed that in women with unsuccessful IVF attempts, a combination of opportunistic microorganisms is significant in predicting the outcome of ART. Their ratio is important for the onset of pregnancy and fetal gestation. Including microflora analysis in preparation for IVF programs can improve the results of infertility treatment.

About the authors

Alina M. Karmakova

National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology named after Academician V.I. Kulakov

Author for correspondence.
Email: maksimovnalina@gmail.com

Obstetrician-Gynecologist, Postgraduate Student, Department of Assisted Technologies in the Treatment of Infertility named after B.V. Leonov

Russian Federation, Moscow

E. V. Kulakova

National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology named after Academician V.I. Kulakov

Email: e_kulallokav@oprina4.ru
ORCID iD: 0000-0002-4433-4163

Dr. Sci. (Med.), Obstetrician-Gynecologist, Senior Researcher, Department of Assisted Technologies in the Treatment of Infertility named after B.V. Leonov

Russian Federation, Moscow

N. P. Makarova

National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology named after Academician V.I. Kulakov

Email: np_makarova@oparina4.ru

Dr. Sci. (Biol.), Senior Embryologist, Leading Researcher, Department of Assisted Technologies in Infertility Treatment named after B.V. Leonov

Russian Federation, Moscow

D. A. Boris

National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology named after Academician V.I. Kulakov

Email: dayana_boris@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0387-4040

Cand. Sci. (Med.), Obstetrician-Gynecologist, Ultrasound Diagnostician, Researcher. Department of Aesthetic Gynecology

Russian Federation, Moscow

E. A. Kalinina

National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology named after Academician V.I. Kulakov

Email: e_kalinina@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0002-8922-2878

Dr. Sci. (Med.), Professor, Head of the Department of Assisted Technologies in Infertility Treatment named after B.V. Leonov

Russian Federation, Moscow

References

  1. Njagi P., Groot W., Arsenijevic J., et al. Financial costs of assisted reproductive technology for patients in low- and middle-income countries: a systematic review. Hum Reprod Open. 20231;2023(2):hoad007. https://dx.doi.org/10.1093/hropen/hoad007
  2. Gleicher N., Kushnir V.A., Barad D.H. Worldwide decline of IVF birth rates and its probable causes. Hum Reprod Open. 2019;2019(3):hoz017. https://dx.doi.org/10.1093/hropen/hoz017
  3. Väinämö S., Saqib S., Kalliala I., et al. Longitudinal analysis of vaginal microbiota during IVF fresh embryo transfer and in early pregnancy. Microbiol Spectr. 2023;11(6):e0165023. https://dx.doi.org/10.1128/spectrum.01650-23
  4. Maksimovic Celicanin M., Haahr T., Humaidan P., Skafte-Holm A. Vaginal dysbiosis - the association with reproductive outcomes in IVF patients: a systematic review and meta-analysis. Curr Opin Obstet Gynecol. 2024;36(3):155–64. doi: 10.1097/GCO.0000000000000953
  5. Garmendia J.V., De Sanctis C.V., Hajduch M., De Sanctis J.B. Microbiota and Recurrent Pregnancy Loss (RPL); More than a Simple Connection. Microorganisms. 2024;12(8):1641. https://dx.doi.org/10.3390/microorganisms12081641
  6. Pouresmaeili F., Alidoost S., Azimirad M., et al. Characterization of vaginal Lactobacillus species as a predictor of fertility among Iranian women with unexplained recurrent miscarriage and fertile women without miscarriage history using machine learning modeling. Mol Biol Rep. 2023;50(11):8785–97. https://dx.doi.org/10.1007/s11033-023-08745-2 [Epub 2023 Aug 29. Erratum in: Mol Biol Rep. 2023 Nov;50(11):9739]. https://dx.doi.org/10.1007/s11033-023-08811-9
  7. Tian Q., Jin S., Zhang G., et al. Assessing vaginal microbiome through Vaginal Microecology Evaluation System as a predictor for in vitro fertilization outcomes: a retrospective study. Front Endocrinol (Lausanne). 2024;15:1380187. https://dx.doi.org/10.3389/fendo.2024.1380187
  8. Wang T., Li P., Bai X., et al. Vaginal microbiota are associated with in vitro fertilization during female infertility. Imeta. 2024;3(3):e185. https://dx.doi.org/10.1002/imt2.185
  9. Kumar Manish; Jiang Luhan; Lai Hoi-Lam; et al. Impact of microbiota on female fertility and gynecological problems. Reproductive and Developmental Medicine. 2024;8(4):242–251. https://dx.doi.org/10.1097/RD9.0000000000000082
  10. Vergaro P., Tiscornia G., Barragan M., et al. Vaginal microbiota profile at the time of embryo transfer does not affect live birth rate in IVF cycles with donated oocytes. Reprod Biomed Online. 2019;38(6):883–91. https://dx.doi.org/10.1016/j.rbmo.2018.12.019
  11. Xing Y., Wang W., Wan N., et al. The influence of vaginal microbiota on the pregnancy outcome of artificial insemination with husband’s sperm based on microscope images combined with PCR fluorescence method. SLAS Technol. 2025;30:100242. https://dx.doi.org/10.1016/j.slast.2024.100242
  12. Lozano F.M., Bernabeu A., Lledo B., et al. Characterization of the vaginal and endometrial microbiome in patients with chronic endometritis. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2021;263:25–32. doi: 10.1016/j.ejogrb.2021.05.045.
  13. Blanes Zamora R., María A. Ledesma V., Zamora R.B. Microbiome and Fertility Review Article. Ann Clin ObstetGynecol. 2019 Vol. 1,.
  14. Koedooder R., Singer M., Schoenmakers S., et al. The vaginal microbiome as a predictor for outcome of in vitro fertilization with or without intracytoplasmic sperm injection: a prospective study. Hum Reprod. 2019;34(6):1042–54. https://dx.doi.org/10.1093/humrep/dez065 [Erratum in: Hum Reprod. 2019;34(10):2091–2092]. https://dx.doi.org/10.1093/humrep/dez127
  15. Karaer A., Dogan B., Günal S., et al. The vaginal microbiota composition of women undergoing assisted reproduction: a prospective cohort study. BJOG. 2021;128:2101–9. https://dx.doi.org/10.1111/1471-0528.16782
  16. Chee W.J.Y., Chew S.Y., Than L.T.L. Vaginal microbiota and the potential of Lactobacillus derivatives in maintaining vaginal health. Microb Cell Fact. 2020;19:203. https://dx.doi.org/10.1186/s12934-020-01464-4
  17. Peuranpää P., Holster T., Saqib S., et al. Female reproductive tract microbiota and recurrent pregnancy loss: a nested case-control study. Reprod Biomed. 2022;45:1021–31. https://dx.doi.org/10.1016/ j.rbmo.2022.06.008

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. Design of a retrospective cohort study

Download (68KB)
3. Figure 2. Estimation of the odds ratio with 95% Cl for the studied predictors of pregnancy

Download (60KB)
4. Figure 3. ROC curve characterizing the discriminatory ability of the regression model in predicting pregnancy

Download (40KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».