КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ЭЯКУЛЯТА CASA: ПРЕИМУЩЕСТВА И ПЕРСПЕКТИВЫ

Компьютерный анализ эякулята (CASA) ‒ это один из способов оценки морфокинетических параметров сперматозоидов, который призван упростить классический метод оценки эякулята. Для CASA характерны: высокая объективность и репрезентативность исследования, большое число исследуемых параметров, высокая скорость исследования, автоматическая фиксация данных, короткое время обучения персонала и возможность оценки гиперактивации сперматозоидов. На сегодняшний день сохраняется ряд проблем в использовании данной методики, таких как зависимость от аппаратов и программного обеспечения, необходимость внутреннего контроля качества и возможность получения ложноположительных или ложноотрицательных результатов. Однако с развитием технологий возможно преодоление этих трудностей. В перспективе ожидается переход с расчета изменения положения головки сперматозоида на оценку жгутиковой волны, что позволит избежать ошибок и определить кинетические характеристики клеток. Возможным развитием CASA могут стать новые пути применения методики: оценка количества антиспермальных антител, определение уровня ДНК фрагментации, повышение качества отбора сперматозоида для программы интрацитоплазматической инъекции сперматозоидов (ИКСИ). 

1. Gallagher M., Smith D., Kirkman-Brown J. CASA: tracking the past and plotting the future. Reprod. Fertil. Dev. 2018. 30:867. – P. 874.

2. Галимов Ш.Н., Божедомов В.А., Галимова Э.Ф., Павлов В.Н., Сухих Г.Т. Мужское бесплодие: молекулярные и иммунологические аспекты. ‒ М., Изд-во. ‒ 2020. ‒ С.

3. Finelli R., Leisegang K., Tumallapalli S. [et al.] The validity and reliability of computer-aided semen analyzers in performing semen analysis: a systematic review. Transl. Androl. Urol. 2021;10(7):3069-3079.

4. Schubert B., Badiou M., Force A. Computer-aided sperm analysis, the new key player in routine sperm assessment. Andrologia. 2019;51(10):e13417.

5. Dearing C., Jayasena C., Lindsay K. Can the Sperm Class Analyser CASA-Mot system for human sperm motility analysis reduce imprecision and operator subjectivity and improve semen analysis? Hum. Fertil. 2021;24(3):208-218.

6. Tomlinson M., Naeem A. CASA in the medical laboratory: CASA in diagnostic andrology and assisted conception. Reprod. Fertil. Dev. 2018;30(6):850-859.

7. Галимова, Э.Ф. Мужская фертильность: модифицируемые и немодифицируемые факторы риска / Э.Ф. Галимова, Ш.Н. Галимов// Проблемы репродукции. ‒ 2015. ‒ №21(5). ‒ С. 89-95.

8. Tanga B., Qamar A., Raza S. [et al.] Semen evaluation: methodological advancements in sperm quality-specific fertility assessment A review. Anim. Biosci. 2021;34(8):1253-1270.

9. Dcunha R., Hussein R., Ananda H. [et al.] Current Insights and Latest Updates in Sperm Motility and Associated Applications in Assisted Reproduction. Reprod. Sci. 2022;29(1):7-25.

10. Aghazarian A., Huf W., Pflüger H. Standard Semen Parameters vs. Sperm Kinematics to Predict Sperm DNA Damage. World J. Mens Health. 2021;39(1):116-122.

11. Yeste M., Bonet S., Rodríguez-Gil J. [et al.] Evaluation of sperm motility with CASA-Mot: which factors may influence our measurements? Reprod. Fertil. Dev. 2018;30(6):789-798.

12. Dai C., Zhang Z., Jahangiri S. [et al.] Automated motility and morphology measurement of live spermatozoa. Andrology. 2021;9(4):1205-1213.

13. Lin H, Wu M, Wu W. [et al.] Incorporating sperm DNA fragmentation index with computer-assisted semen morphokinematic parameters as a better window to male fertility. Chin. J. Physiol. 2022;65(3):143-150.