Non-Coding Nucleic Acid Sequences and Female Infertility

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Female infertility is one of the least investigated forms of reproductive dysfunction. This review presents promising molecular factors associated with infertility and analyzes the mechanisms involved in its manifestation and progression. Globally, up to 17.5% of couples experience infertility, which can negatively affect individual health and society as a whole. Female-related factors account for approximately 37% of cases. The presence of numerous factors associated with chronic inflammatory diseases of the reproductive system, including genetic and environmental influences, pose significant challenges for treatment of this patient population. Epigenetic mechanisms represent promising targets for regulation. MicroRNAs (miRNAs) are short non-coding RNA sequences that are approximately 18–25 nucleotides long. They regulate a wide range of various physiological processes within the cell, including cell growth, signal transduction, apoptosis, and pathological processes. Several miRNAs, including miR-324, miR-155, miR-335-5p, miR-9119, miR-23a, miR-27a, and miR-146b-5p, may be associated with female infertility. The role of long non-coding sequences influencing the activity of key targets involved in granulosa cell maturation is also highlighted. These factors have been shown to act as regulatory RNAs and mediate the decidualization of stromal cells. Particular attention is given to circulating miRNAs such as let-7b, miR-29a, miR-30a, miR-140, and miR-320a.

About the authors

Maxim A. Morozovsky

Siberian State Medical University

Email: morozovskiy0m@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-5841-0606

4 year student, Faculty of Medicine and Biology

Russian Federation, 2 Moskovsky trakt st, Tomsk, 634050

Liudmila V. Spirina

Siberian State Medical University; Cancer Research Institute — Tomsk National Research Medical Center

Email: spirinalvl@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5269-736X
SPIN-code: 1336-8363

MD, Dr. Sci. (Medicine), Assistant Professor, Depart. of Biochemistry and Molecular Biology with a course in Clinical Laboratory Diagnostics, Leading research associate, Lab. of Tumor Biochemistry

Russian Federation, 2 Moskovsky trakt st, Tomsk, 634050; Tomsk

Evgeny D. Merkulov

Siberian State Medical University

Author for correspondence.
Email: evmerc@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7082-9389

4 year student, Faculty of Medicine and Biology

Russian Federation, 2 Moskovsky trakt st, Tomsk, 634050

References

  1. Męczekalski B, Niwczyk O, Battipaglia C, et al. Neuroendocrine disturbances in women with functional hypothalamic amenorrhea: an update and future directions. Endocrine. 2023;84(3):769–785. doi: 10.1007/s12020-023-03619-w EDN: XLBEHI
  2. Mihalas BP, Redgrove KA, McLaughlin EA, Nixon B. Molecular mechanisms responsible for increased vulnerability of the ageing oocyte to oxidative damage. Oxid Med Cell Longev. 2017;2017:4015874. doi: 10.1155/2017/4015874
  3. Gordon CM, Ackerman KE, Berga SL, et al. Functional hypothalamic amenorrhea: an endocrine society clinical practice guideline. J Clin Endocrinol Metabol. 2017;102(5):1413–1439. doi: 10.1210/jc.2017-00131 EDN: SVDBOH
  4. Canipari R, De Santis L, Cecconi S. Female fertility and environmental pollution. IJERPH. 2020;17(23):8802. doi: 10.3390/ijerph17238802 EDN: RDOMJG
  5. Vitagliano A, Petre GC, Francini-Pesenti F, et al. Dietary supplements for female infertility: a critical review of their composition. Nutrients. 2021;13(10):3552. doi: 10.3390/nu13103552 EDN: VZBVHW
  6. Łakoma K, Kukharuk O, Śliż D. the influence of metabolic factors and diet on fertility. Nutrients. 2023;15(5):1180. doi: 10.3390/nu15051180 EDN: PPPGUO
  7. Silvestris E, Lovero D, Palmirotta R. Nutrition and female fertility: an interdependent correlation. Front Endocrinol. 2019;10:346. doi: 10.3389/fendo.2019.00346 EDN: LZOGAB
  8. Panth N, Gavarkovs A, Tamez M, Mattei J. The influence of diet on fertility and the implications for public health nutrition in the United States. Front Public Health. 2018;6:211. doi: 10.3389/fpubh.2018.00211
  9. Simionescu G, Doroftei B, Maftei R, et al. The complex relationship between infertility and psychological distress (Review). Exp Ther Med. 2021;21(4):306. doi: 10.3892/etm.2021.9737 EDN: TRWKUA
  10. Skoracka K, Ratajczak AE, Rychter AM, et al. female fertility and the nutritional approach: the most essential aspects. Adv Nutr. 2021;12(6):2372–2386. doi: 10.1093/advances/nmab068 EDN: BQCFOD
  11. Munro MG, Balen AH, Cho S, et al; FIGO Committee on menstrual disorders and related health impacts, and FIGO committee on reproductive medicine, endocrinology, and infertility. The FIGO ovulatory disorders classification system†. Hum Reprod. 2022;37(10):2446–2464. doi: 10.1093/humrep/deac180.;PMCID EDN: BPEQCK
  12. Sasaki H, Hamatani T, Kamijo S, et al. Impact of oxidative stress on age-associated decline in oocyte developmental competence. Front Endocrinol. 2019;10:811. doi: 10.3389/fendo.2019.00811
  13. Ding X, Schimenti JC. Female infertility from oocyte maturation arrest: assembling the genetic puzzle. EMBO Mol Med. 2023;15(6):e17729. doi: 10.15252/emmm.202317729 EDN: RRRYTY
  14. Wang W, Guo J, Shi J, et al. Bi-allelic pathogenic variants in PABPC1L cause oocyte maturation arrest and female infertility. EMBO Mol Med. 2023;15(6):e17177. doi: 10.15252/emmm.202217177 EDN: RWDJKO
  15. Feng R, Sang Q, Kuang Y, et al. Mutations in TUBB8 and human oocyte meiotic arrest. N Engl J Med. 2016;374(3):223–232. doi: 10.1056/NEJMoa1510791
  16. Feng R, Yan Z, Li B, et al. Mutations in TUBB8 cause a multiplicity of phenotypes in human oocytes and early embryos. J Med Genet. 2016;53(10):662–671. doi: 10.1136/jmedgenet-2016-103891
  17. Chen B, Zhang Z, Sun X, et al. Biallelic mutations in PATL2 cause female infertility characterized by oocyte maturation arrest. Am J Hum Genet. 2017;101(4):609–615. doi: 10.1016/j.ajhg.2017.08.018
  18. Dougherty MP, Poch AM, Chorich LP, et al. Unexplained female infertility associated with genetic disease variants. N Engl J Med. 2023;388(11):1055–1056. doi: 10.1056/NEJMc2211539 EDN: FSBJSH
  19. Huang HL, Lv C, Zhao YC, et al. Mutant ZP1 in familial infertility. N Engl J Med. 2014;370(13):1220–1226. doi: 10.1056/NEJMoa1308851
  20. Liu W, Li K, Bai D, et al. Dosage effects of ZP2 and ZP3 heterozygous mutations cause human infertility. Hum Genet. 2017;136(8):975–985. doi: 10.1007/s00439-017-1822-7 EDN: DFYPZF
  21. Fontana L, Garzia E, Marfia G, et al. Epigenetics of functional hypothalamic amenorrhea. Front Endocrinol. 2022;13:953431. doi: 10.3389/fendo.2022.953431 EDN: BKBEVO
  22. Geng X, Zhao J, Huang J, et al. lnc-MAP3K13-7:1 Inhibits Ovarian GC Proliferation in PCOS via DNMT1 Downregulation-mediated CDKN1A promoter hypomethylation. Mol Ther. 2021;29(3):1279–1293. doi: 10.1016/j.ymthe.2020.11.018 EDN: JTBOTQ
  23. Bahmyari S, Jamali Z, Khatami SH, et al. MICRORNAS in female infertility: an overview. Cell Biochem Funct. 2021;39(8):955–969. doi: 10.1002/cbf.3671 EDN: SRRPYC
  24. Guo Y, Sun J, Lai D. Role of microRNAs in premature ovarian insufficiency. Reprod Biol Endocrinol. 2017;15(1):38. doi: 10.1186/s12958-017-0256-3 EDN: ZQDWQN
  25. Yuanyuan Z, Zeqin W, Xiaojie S, et al. proliferation of ovarian granulosa cells in polycystic ovarian syndrome is regulated by MicroRNA-24 by targeting wingless-type family member 2B (WNT2B). Med Sci Monit. 2019;25:4553–4559. doi: 10.12659/MSM.915320 EDN: DXAWRG
  26. Xia H, Zhao Y. miR-155 is high-expressed in polycystic ovarian syndrome and promotes cell proliferation and migration through targeting PDCD4 in KGN cells. Artif Cells Nanomed Biotechnol. 2020;48(1):197–205. doi: 10.1080/21691401.2019.1699826
  27. Wang L, Chen Y, Wu S, et al. miR-135a Suppresses granulosa cell growth by targeting Tgfbr1 and Ccnd2 during folliculogenesis in mice. Cells. 2021;10(8):2104. doi: 10.3390/cells10082104 EDN: WFRBWD
  28. Yao L, Li M, Hu J, et al. MiRNA-335-5p negatively regulates granulosa cell proliferation via SGK3 in PCOS. Reproduction. 2018;156(5):439–449. doi: 10.1530/REP-18-0229
  29. Ding Y, He P, Li Z. MicroRNA-9119 regulates cell viability of granulosa cells in polycystic ovarian syndrome via mediating Dicer expression. Mol Cell Biochem. 2020;465(1–2):187–197. doi: 10.1007/s11010-019-03678-6 EDN: MPFXUM
  30. Nie M, Yu S, Peng S, et al. miR-23a and miR-27a promote human granulosa cell apoptosis by targeting SMAD51. Biol Reproduct. 2015;93(4). doi: 10.1095/biolreprod.115.130690
  31. Dong L, Xin X, Chang HM, et al. Expression of long noncoding RNAs in the ovarian granulosa cells of women with diminished ovarian reserve using high-throughput sequencing. J Ovarian Res. 2022;15(1):119. doi: 10.1186/s13048-022-01053-6 EDN: DFHTBN
  32. Xiang Z, Lv Q, Chen X, et al. Lnc GNG12-AS1 knockdown suppresses glioma progression through the AKT/GSK-3β/β-catenin pathway. Biosci Rep. 2020;40(8):BSR20201578. doi: 10.1042/BSR20201578
  33. Aljubran F, Nothnick WB. Long non-coding RNAs in endometrial physiology and pathophysiology. Mol Cell Endocrinol. 2021;525:111190. doi: 10.1016/j.mce.2021.111190 EDN: GVVWEV
  34. Takamura M, Zhou W, Rombauts L, Dimitriadis E. The long noncoding RNA PTENP1 regulates human endometrial epithelial adhesive capacity in vitro: implications in infertility. Biol Reproduct. 2020;102(1):53–62. doi: 10.1093/biolre/ioz173
  35. Scalici E, Traver S, Mullet T, et al. Circulating microRNAs in follicular fluid, powerful tools to explore in vitro fertilization process. Sci Rep. 2016;6(1):24976. doi: 10.1038/srep24976
  36. Galimov ShN, Galimova EF, Gilyazova IR, et al. Expression of exosomal microRNAs miR-34a and miR-210 in male infertility: relationship with morphokinetic parameters and sperm DNA fragmentation. Urology Herald. 2024;12(4):34–42. doi: 10.21886/2308-6424-2024-12-4-34-42 EDN: FAFNXQ

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

© 2025 Eco-Vector

Creative Commons License

This work is licensed
under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.




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».