试管婴儿的治疗过程中，经常使用排卵针剂刺激卵巢反应，以期取得更多的成熟卵子来增加受精的机率，进而培养出更多的胚胎增加植入受孕的机会。然而有部份的族群卵巢库存指数明明不错，但用了排卵针剂后却发现反应不佳，即使用了诱导排卵的贺尔蒙辅助依然无法取得理想的卵子数，如此我们称作卵巢反应不良(poor ovarian response, 简称POR)。在临床上为了区分这类反应不佳的族群，目前国际上普遍参考的标准是2011年于欧洲生殖医学年会(ESHRE)订定的Bologna criteria，以作为医师疗程设计的依据。

Bologna criteria

符合其中两项以上定义为POR

藉由Bologna criteria的分类，虽然可以初步预测IVF治疗的成效，以及提供难孕客户咨询时的参考，但却也发现部份具POR现象的族群并不完全符合此分类法定义的POR；另外更重要的是，此分类法定义下的POR包含的个体差异性太广泛，并无法适用同一套治疗方式。基于上述两个原因，生殖医学界逐渐酝酿起应该要订定一个更细致的分类法，指引医师可以更准确地治疗POR，”POSEIDON”分类法也在这样的期待中应运而生。
 

“POSEIDON”(字同希腊神话中的海神”波赛顿”)分类法(图一)是Patient-Oriented Strategies Encompassing IndividualizeD Oocyte Number的缩写，有以患者为中心的思想含义在其中。2019生殖医学年会邀请到POSEIDON分类法专家团队的主导者Peter Humaidan教授来台演讲，分享此分类法的学理依据以及如何运用在卵巢反应不良的治疗上。POSEIDON分类法同时考虑了卵子的”量”与”质”，依据卵巢库存指标(AMH, AFC)来评估卵子的量，且按照年龄来预估卵子的染色体异常率，并参考先前疗程的卵巢刺激取卵结果，结合多面向的参数更准确地预测治疗预后(prognosis)，给予客户对治疗结果有更合理的期待，并指引医师设计个人化的治疗方针。

图一、POSEIDON分类法

 

POSEIDON分类法主要区分成四种卵巢反应不良的族群，根据与年龄相关的染色体异常率和卵巢对贺尔蒙针剂刺激的反应，进而可以在疗程上做一些个人化的调整，举例如：

针对Group 1(卵巢库存足够，卵子质量佳)，会建议调整疗程针剂，增加rFSH剂量或合并使用rLH；而对Group 2(卵巢库存足够，卵子质量差)，除了建议调整疗程针剂外，还可选择不同破卵针类型或采用囊胚期培养；Group 3(卵巢库存不足，卵子质量佳)可考虑长疗程(long GnRHa protocol)的方式，采用二次取卵或合卵/合胚亦可增加累积活产率；Group 4(卵巢库存不足，卵子质量差)除了前述Group 3的建议外，可转念考虑接受借卵。

卵巢反应不良在治疗上都有着不同的难度存在，使用良好的分类工具可以协助医师朝正确的方向设计疗程，减少尝试错误的机会，并让医师-客户双方对治疗的预期结果有一致的共识。POSEIDON分类法对POR族群进行了更细致的分类，期待后续有更多、更大型的前瞻型(prospective)试验来左证此分类法的临床实效。

 

1. 每个人都是独立的个体，所以对于试管疗程排卵针的药物反应会有所不同。而其中卵巢反应不佳(Poor ovarian response, POR)的族群最为棘手，因为取卵数目和怀孕机率呈正相关，一般认为取到15颗左右的熟卵就可以达到最佳的怀孕机率。但是打针后的反应无法完全预测，因此才发展出这些分类方法，尝试预测排卵针的反应。
 

2. 年龄、AMH、AFC、LH level、BMI、FSH or LH receptor polymorphism、排卵针的剂型和剂量、破卵针的剂型和剂量、取卵针的选用、取卵者的技术……等，有太多因素会影响到取卵的数目，以上这些因素排列组合后的复杂程度，可能早已超越人类大脑可以运算的程度，更遑论可能还有更多我们不知道的其他因素参与其中，或许未来需要人工智能的深度学习技术辅助我们做出更适当的决策。
 

3. 感谢Eric的分享，也期待未来有更多研究，帮助生殖医学更进一步的发展。