Атлас ПГТ-мт

Глава 2 · Основы ПГТ-мт

Гетероплазмия и пороговый эффект

Уровень гетероплазмии — число, которое зависит от ткани, времени и метода измерения. Связь между этим числом и состоянием здоровья нелинейна и различается между вариантами.

Уровень изложения

Основное

Что именно измеряют

Уровень гетероплазмии — это процент молекул мтДНК с вариантом в определённой позиции, в определённом образце, определённым методом. Важны все три уточнения. У одного человека значения в крови, моче, буккальном эпителии и мышце могут различаться (Stewart & Chinnery, 2015; Burr & Chinnery, 2024), а два метода могут дать для одной ткани разные числа (Treff et al., 2012; Mitalipov et al., 2014).

Разные ткани — разные уровни

При делениях клеток молекулы мтДНК распределяются между дочерними клетками неравномерно, а в разных типах клеток на них может действовать разный отбор. Поэтому уровни в тканях со временем расходятся — это соматическая сегрегация. Для m.3243A>G описано экспоненциальное снижение гетероплазмии в клетках крови с возрастом, которого нет, например, в скелетной мышце (Burr & Chinnery, 2024). Уровень в крови матери не определяет уровень в её ооцитах.

Пороговый эффект

Пока в клетке достаточно мтДНК без мутаций, нормальные молекулы компенсируют дефект, и функция клетки заметно не нарушается. Нарушение выработки энергии митохондриями начинает быть критичным для клетки лишь тогда, когда доля мутантной мтДНК превышает некоторый уровень; связь между гетероплазмией и функцией нелинейна (Rossignol et al., 2003). Это и называют пороговым эффектом. Порог зависит от варианта, ткани, дыхательного комплекса, копийности мтДНК и ядерного фона (Rossignol et al., 2003; Burr & Chinnery, 2024). Схема ниже показывает идею, а не реальные значения.

Три уровня эффекта

Молекулярный
доля мтДНК с конкретной мутацией в изучаемом образце.
Биохимический
активность дыхательных комплексов и синтез АТФ в клетках или тканях.
Клинический
симптомы, их тяжесть и возраст появления.

Связь между этими уровнями нестрогая. Одинаковая гетероплазмия в крови может сопровождаться разной тяжестью заболевания, потому что клинически важна нагрузка в поражаемых тканях — мозге, мышцах, сердце, сетчатке, — которые обычно недоступны для анализа (Gorman et al., 2016; Burr & Chinnery, 2024).

Универсального безопасного уровня нет

Числа, которые встречаются в литературе по ПГТ-мт, — например, 18% и 30%, — отвечают на разные вопросы и получены на разных данных (Hellebrekers et al., 2012; Hyslop et al., 2025). Ни одно из них не гарантирует, что ребёнок будет здоров, и ни одно не переносится автоматически на любой вариант. Подробно эти ориентиры разобраны в главе 6.

Порог гетероплазмии, чтобы выбрать эмбрион на перенос в полость матки, выбирается для конкретного варианта и обосновывается, а не применяется как норматив.

Углублённо

Формальное определение и артефакты измерений

Уровень гетероплазмии h = n(патогенный вариант) / [n(патогенный вариант) + n(дикий тип)] в конкретной позиции мтДНК, выделенной из образца. Это значение характеризует совокупность молекул в пробе. По нему нельзя восстановить уровень гетероплазмии в каждой отдельной клетке. Между клеткой и числом в заключении лежит цепочка шагов — отбор клеток, лизис, при необходимости полногеномная амплификация, амплификация участка с вариантом, детекция и калибровка, — и каждый шаг может внести смещение (Mavraki et al., 2023; Spath et al., 2021).

Соматическая сегрегация и тканевая изменчивость

Репликация мтДНК не привязана к клеточному циклу, а при делении клетки мтДНК распределяется между дочерними клетками случайно. Из-за этого в новых поколениях клеток количество мутантной мтДНК может случайно либо вырасти, либо упасть (Chinnery et al., 2000; Stewart & Chinnery, 2015; Mavraki et al., 2023). Дополнительно действует отбор, зависящий от типа клеток: быстро обновляющиеся ткани и постмитотические клетки ведут себя по-разному, что объясняет тканевую специфичность болезней мтДНК (Burr & Chinnery, 2024). Для m.3243A>G гетероплазмия в крови с возрастом экспоненциально снижается, а в скелетной мышце — нет (Burr & Chinnery, 2024). Межклеточный мозаицизм может возникнуть довольно рано в эмбриональном развитии. Показано, что для некоторых вариантов уже на 3-й день развития отдельные бластомеры могут отличаться по мтДНК, и такое разнообразие может сохраняться и далее (Mertens et al., 2022).

Пороги: тканевые, биохимические, вариант-специфичные

Rossignol и соавт. показали, что биохимический порог различается между дыхательными комплексами и тканями, а зависимость функции от доли мутантной мтДНК нелинейна (Rossignol et al., 2003). Часто приводимые значения 60–80% — обобщённый диапазон из обзоров (Xie et al., 2026); они описывают отношение «гетероплазмия — функция» в конкретной ткани; критерием отбора эмбрионов они не служат.

Вариант-специфичность видна и в клинических данных. Hellebrekers и соавт. по семейным данным 137 родословных рассчитали, что при уровне мутации в мышце не более 18% вероятность остаться непоражённым — не менее 95%; для m.3243A>G эта вероятность была значимо ниже (p < 0,001) (Hellebrekers et al., 2012). Ji и соавт. оценивали симптоматические пороги отдельно для разных вариантов (Ji et al., 2023). В зародышевой линии разные мутации в мтДНК могут дать разное количество эмбрионов, пригодных для переноса: у носительниц m.3243A>G не встречались ооциты и эмбрионы с очень высокой нагрузкой, тогда как для m.8993T>G значения были преимущественно крайними, а у потомства по данным родословных — чаще выше материнских (Otten et al., 2018).

Методы измерения и аналитическая погрешность

Для количественного определения гетероплазмии используют ПЦР с рестрикционным анализом, пиросеквенирование, аллель-специфичную количественную ПЦР (ARMS-qPCR), цифровую капельную ПЦР (ddPCR), таргетное и полногеномное секвенирование (Rubens et al., 2025; Mizuguchi et al., 2025; Mitalipov et al., 2014; Tytgat et al., 2021; Spath et al., 2021; Janssen et al., 2024). Методы различаются по пределу обнаружения, линейности во всём диапазоне 0–100%, воспроизводимости и чувствительности к смещению амплификации. Их характеристики определяются валидацией в конкретной лаборатории, а не названием технологии (Mavraki et al., 2023).

Погрешность метода сопоставима с различиями, которые приходится интерпретировать. Tajima и соавт. указали для своего метода погрешность от −5 до +6 п. п. (Tajima et al., 2007). Наиболее показателен опубликованный случай m.3243A>G: при переносе бластоцисты с 12% у ребёнка в 1 месяц нашли 15% в буккальном эпителии, коммерческая лаборатория определяла в крови менее 10% в 5 и 12 мес.; повторный анализ ARMS-qPCR в 6 нед. и 18 мес. дал 47% и 46% в крови, 52% и 42% в моче (Treff et al., 2012; Mitalipov et al., 2014). Данные приведены в ответе Mitalipov и соавт. на письмо Steffann и соавт. (Mitalipov et al., 2014; Steffann et al., 2014). Пробы брали в разном возрасте и исследовали разными методами, поэтому расхождение нельзя приписать только методу.

Значение гетероплазмии неполно без указания образца, метода и предела обнаружения. Порог зависит от варианта, ткани и вопроса, на который отвечает число.

Схемы и модели

Схема

Пороговый эффект

порогпорогвариант / ткань Авариант / ткань Б0100доля мутантной мтДНК, %функция дыхательной цепи
Нелинейная связь между гетероплазмией и функцией: пока доля мутантной мтДНК невелика, нормальные молекулы компенсируют дефект; выше порога функция резко падает. Положение порога различается между вариантами, тканями и дыхательными комплексами (Rossignol et al., 2003). Кривые условны и не отражают реальных измерений.

От понятий к данным атласа

Источники главы (21)

DOI всех источников сверены с записями PubMed; исключения отмечены у записи.

  1. Stewart JB, Chinnery PF (2015). The dynamics of mitochondrial DNA heteroplasmy: implications for human health and disease. Nat Rev Genet 16:530–542. doi:10.1038/nrg3966 · PMID 26281784
  2. Burr SP, Chinnery PF (2024). Origins of tissue and cell-type specificity in mitochondrial DNA (mtDNA) disease. Hum Mol Genet 33(R1):R3–R11. doi:10.1093/hmg/ddae059 · PMID 38779777
  3. Treff NR, Campos J, Tao X, et al. (2012). Blastocyst preimplantation genetic diagnosis (PGD) of a mitochondrial DNA disorder. Fertil Steril 98:1236–1240. doi:10.1016/j.fertnstert.2012.07.1119 · PMID 22921075
  4. Mitalipov S, Amato P, Parry S, Falk MJ (2014). Limitations of preimplantation genetic diagnosis for mitochondrial DNA diseases. Cell Rep 7:935–937. doi:10.1016/j.celrep.2014.05.004 · PMID 24856294
  5. Rossignol R, Faustin B, Rocher C, et al. (2003). Mitochondrial threshold effects. Biochem J 370:751–762. doi:10.1042/BJ20021594 · PMID 12467494
  6. Gorman GS, Chinnery PF, DiMauro S, et al. (2016). Mitochondrial diseases. Nat Rev Dis Primers 2:16080. doi:10.1038/nrdp.2016.80 · PMID 27775730
  7. Hellebrekers DMEI, Wolfe R, Hendrickx ATM, et al. (2012). PGD and heteroplasmic mitochondrial DNA point mutations: a systematic review estimating the chance of healthy offspring. Hum Reprod Update 18:341–349. doi:10.1093/humupd/dms008 · PMID 22456975
  8. Hyslop LA, Blakely EL, Aushev M, et al. (2025). Mitochondrial donation and preimplantation genetic testing for mtDNA disease. N Engl J Med 393:438–449. doi:10.1056/NEJMoa2415539 · PMID 40673696
  9. Mavraki E, Labrum R, Sergeant K, et al. (2023). Genetic testing for mitochondrial disease: the United Kingdom best practice guidelines. Eur J Hum Genet 31:148–163. doi:10.1038/s41431-022-01249-w · PMID 36513735
  10. Spath K, Babariya D, Konstantinidis M, et al. (2021). Clinical application of sequencing-based methods for parallel preimplantation genetic testing for mitochondrial DNA disease and aneuploidy. Fertil Steril 115:1521–1532. doi:10.1016/j.fertnstert.2021.01.026 · PMID 33745725
  11. Chinnery PF, Thorburn DR, Samuels DC, et al. (2000). The inheritance of mitochondrial DNA heteroplasmy: random drift, selection or both?. Trends Genet 16:500–505. doi:10.1016/S0168-9525(00)02120-X · PMID 11074292
  12. Mertens J, Regin M, De Munck N, et al. (2022). Mitochondrial DNA variants segregate during human preimplantation development into genetically different cell lineages that are maintained postnatally. Hum Mol Genet 31:3629–3642. doi:10.1093/hmg/ddac059 · PMID 35285472
  13. Xie Q, Walker HE, Minczuk M, Chiaratti MR, Chinnery PF (2026). Inheritance and selection of the mitochondrial genome. Nat Rev Genet (online ahead of print). doi:10.1038/s41576-026-01019-0 · PMID 42834120
  14. Ji D, Zhang N, Zou W, et al. (2023). Modeling-based prediction tools for preimplantation genetic testing of mitochondrial DNA diseases: estimating symptomatic thresholds, risk, and chance of success. J Assist Reprod Genet 40:2185–2196. doi:10.1007/s10815-023-02880-2 · PMID 37439868
  15. Otten ABC, Sallevelt SCEH, Carling PJ, et al. (2018). Mutation-specific effects in germline transmission of pathogenic mtDNA variants. Hum Reprod 33:1331–1341. doi:10.1093/humrep/dey114 · PMID 29850888
  16. Rubens P, Mayeur A, Chatzovoulou K, et al. (2025). Profiling mitochondrial DNA variant segregation during human preimplantation development: a prerequisite to preimplantation genetic testing for mitochondrial DNA-related disorders. Hum Reprod 40:956–961. doi:10.1093/humrep/deaf050 · PMID 40174913
  17. Mizuguchi Y, Sueoka K, Sato S, Tanaka M (2025). Successful birth after preimplantation genetic testing for rare mitochondrial DNA mutation m.10197G>A. Hum Genome Var 12:7. doi:10.1038/s41439-025-00311-5 · PMID 40164591
  18. Tytgat O, Tang MX, van Snippenberg W, et al. (2021). Digital polymerase chain reaction for assessment of mutant mitochondrial carry-over after nuclear transfer for in vitro fertilization. Clin Chem 67:968–976. doi:10.1093/clinchem/hvab021 · PMID 33822904
  19. Janssen AEJ, Koeck RM, Essers R, et al. (2024). Clinical-grade whole genome sequencing-based haplarithmisis enables all forms of preimplantation genetic testing. Nat Commun 15:7164. doi:10.1038/s41467-024-51508-1 · PMID 39223156
  20. Tajima H, Sueoka K, Moon SY, et al. (2007). The development of novel quantification assay for mitochondrial DNA heteroplasmy aimed at preimplantation genetic diagnosis of Leigh encephalopathy. J Assist Reprod Genet 24:227–232. doi:10.1007/s10815-007-9114-0 · PMID 17342424
  21. Steffann J, Gigarel N, Samuels DC, et al. (2014). Data from artificial models of mitochondrial DNA disorders are not always applicable to humans. Cell Rep 7:933–934. doi:10.1016/j.celrep.2014.05.005 · PMID 24856293

Библиография →