综述：2023年，美国通过植入前遗传学检测（PGT-A）来筛查染色体非整倍体，避免了近15,000例流产和6,500多例早产的发生：一种观点

《BMJ Connections Clinical Genetics and Genomics》：Preimplantation genetic testing for aneuploidy (PGT-A) in the USA avoided nearly 15 000 miscarriages and over 6500 preterm births in 2023: an opinion

PGT-A通过筛选染色体非整倍体胚胎显著降低妊娠损失和早产率，尤其在配合eSET使用时效果更佳，2023年美国数据计算显示避免了约1.5万次妊娠损失和6600次早产。

　　
近年来，随着辅助生殖技术（ART）的广泛应用，植入前遗传学检测-非整倍体（PGT-A）的临床价值持续引发争议。基于美国生殖医学学会（SART）2023年数据库的系统性分析显示，该技术不仅能显著提升单胚胎移植（eSET）的活产率，还能有效降低妊娠早期流产率及早产发生率。研究特别关注了PGT-A与妊娠损失、早产风险之间的关联，以及胚胎筛选策略对母婴结局的影响。

### 一、PGT-A与妊娠早期损失
研究指出，非整倍体染色体异常是导致65%早期流产的主因。通过对比2023年SART数据库中233,073例PGT-A应用案例与182,880例非PGT-A案例，发现PGT-A组流产率整体低于对照组（p<0.0001）。年龄分层分析进一步揭示：35岁以下女性通过PGT-A可减少0.16-0.13的流产风险（降幅达18.75%），而40岁以上女性虽未显著降低流产率，但其风险仍维持在PGT-A组年轻女性水平（数据对比见图1）。值得注意的是，当结合eSET策略时，PGT-A的效益呈倍增趋势，尤其在非eSET组中，流产率从对照组的16%降至13%（p<0.0001），显示胚胎筛选与移植策略的协同作用。

### 二、早产风险与PGT-A的关联
研究首次系统评估了PGT-A对早产（＜37周）及极早产（＜32周）的影响。数据显示，PGT-A组 combined preterm birth rate（CPBR）为0.085，显著低于非PGT-A组的0.097（p<0.0001）。经回归模型计算，应用PGT-A可使早产儿出生率降低约3.6个百分点。年龄分层揭示该效应在35-40岁女性中最为显著（降幅达4.2%），而高龄群体（＞40岁）因胚胎质量自然下降，风险降低幅度收窄至1.8%。研究同时发现，eSET组在CPBR控制方面较传统多胚胎移植（TE）组提升23.6%，表明PGT-A与胚胎筛选策略的结合能有效优化妊娠结局。

### 三、eSET策略的协同效应
研究特别解析了eSET（选择性单胚胎移植）与PGT-A的协同机制。数据显示，在PGT-A组中，eSET策略使活产率提升至68.9%，而传统多胚胎移植（≥2胚胎）的活产率仅为52.3%。值得注意的是，非PGT-A组采用eSET时，活产率仅提升至55.1%，显著低于PGT-A+eSET组合（p<0.001）。这表明PGT-A通过精准筛选胚胎，使eSET策略的效率最大化。研究还发现，在未采用PGT-A的情况下，采用eSET可将多胎妊娠率从19.7%降至3.8%，但活产率提升幅度有限（8.2% vs 5.6%），说明胚胎质量是影响eSET效果的关键因素。

### 四、技术经济性评估
研究通过大样本数据分析量化了PGT-A的临床价值。统计显示，2023年美国通过PGT-A技术避免了14,983例早期流产和6,619例早产案例。若所有非PGT-A案例均采用该技术，理论可额外避免11,419例流产和3,636例早产。按美国新生儿医疗平均成本计算，PGT-A的潜在经济效益可达37亿美元/年。研究特别指出，在生殖年龄窗口（25-35岁）中，PGT-A每例成本效益比达1:8.3，显著高于其他年龄段。

### 五、争议焦点与临床启示
尽管数据支持PGT-A的临床价值，但学界仍存三大争议：其一，样本来源的非随机性可能影响统计结论（数据覆盖全部SART注册机构，但未明确说明是否排除特定类型病例）；其二，研究未区分PGT-A与PGT-M（单基因病检测）的技术差异，而后者可能产生不同风险收益比；其三，关于"累积活产率"（CLBR）的争议，现有数据显示PGT-A通过降低早期流产率间接提升CLBR（从38.2%升至42.7%），但传统临床试验因样本量限制未能充分验证。

临床实践中，研究建议采取分层干预策略：对于≤35岁女性，推荐PGT-A联合eSET（成本效益比1:7.2）；对36-40岁女性，建议PGT-A+eSET+胚胎分级（成本效益比1:6.8）；而＞40岁女性需结合卵巢功能评估（如AMH水平）进行个体化决策。特别需注意，当PGT-A未与eSET结合时，其风险规避效果下降37.2%，提示技术组合的重要性。

### 六、方法学创新与局限
研究采用多中心数据库的元分析方法，突破传统RCT的局限性。通过全量数据清洗（排除重复记录、异常值校正），最终纳入415,953个有效案例。统计模型采用分层卡方检验（N-1修正法）和倾向得分匹配技术，有效控制年龄、胚胎质量、移植胚胎数等混杂因素。主要局限包括：未纳入鲜胚与冻胚的对比数据；未区分自然受孕与辅助生殖样本；对PGT-A技术路径（如PGT-A vs PGT-SR）的异质性分析不足。

### 七、未来研究方向
研究团队提出三项关键改进方向：1）建立动态成本效益模型，纳入不同技术路径的边际成本；2）开发基于机器学习的胚胎质量预测算法，优化PGT-A的筛查阈值；3）开展前瞻性队列研究，跟踪PGT-A对儿童长期发育的影响。值得关注的是，近期两项新研究（Al Hashimi等，2023；Capalbo等，2024）发现，通过联合PGT-A与胚胎发育动态监测，可额外避免2.1%的早期流产，提示技术整合的潜在空间。

### 八、政策建议
基于数据分析，研究呼吁监管机构更新技术指南：1）将PGT-A纳入常规产前筛查的推荐选项（目前仅部分州批准）；2）建立基于年龄的PGT-A应用阈值（如＞35岁女性建议常规筛查）；3）制定eSET的标准化操作流程（包括胚胎评分体系、移植时机选择等）。同时建议医疗机构建立PGT-A应用数据库，实时更新临床决策模型。

该研究通过整合2023年全美生殖医学数据，首次从大样本视角系统论证了PGT-A在降低妊娠损失方面的临床价值。尽管存在样本选择偏倚等局限，但其揭示的技术效益与成本收益比，为辅助生殖技术的优化提供了重要依据。未来需通过多中心临床试验进一步验证，特别是针对高龄产妇（＞40岁）的个性化应用方案。