Механизмы нарушения фертильности у пациенток с пограничными опухолями яичников

Пограничные опухоли яичников (ПОЯ) - эпителиальные новообразования промежуточной злокачественности - составляют 15-20% всех злокачественных овариальных опухолей, с ежегодной заболеваемостью 1,8-4,8 на 100 000 женщин. Средний возраст больных - 38 лет, что ставит ребром вопрос о сохранении фертильности. Ключевым фактором снижения репродуктивной функции при ПОЯ считается оперативное лечение. Однако до 35% пациенток на момент постановки диагноза ПОЯ уже столкнулись с бесплодием, что актуализирует важность изучения механизмов угнетения фертильности, не связанных с хирургическим вмешательством. Цель работы - систематизировать данные о механизмах нарушения фертильности при ПОЯ. Материал и методы. Проведен анализ доказательных данных о механизмах нарушения фертильности у пациенток с ПОЯ, опубликованных в 2010-2025 гг. в электронных библиотеках Cochrane Library, PubMed, eLibrary, Science Direct, по ключевым словам «borderline ovarian tumors/пограничная опухоль яичников», «fertility/фертильность», «ovarian reserve/овариальный резерв», «anti-müllerian hormone/антимюллеров гормон», «fertility-sparing surgery/сохраняющие фертильность операции». Результаты. На основании проведенного анализа мы пришли к ряду выводов: из-за низкой распространенности ПОЯ высококачественные данные о природе и механизмах ПОЯ отсутствуют. Негативное влияние ПОЯ на фолликулярный аппарат в качественных клинических исследованиях достоверно не доказано, существуют лишь разрозненные сведения о частоте бесплодия на момент постановки диагноза ПОЯ, о снижении маркеров овариального резерва (антимюллерова гормона, количества антральных фолликулов), о гистологических признаках частичной утраты здоровой овариальной ткани и фолликулярного аппарата. Противоречивые данные по динамике показателей овариального резерва, роли генетических мутаций (KRAS, BRAF) и коморбидностей (эндометриоз, синдром поликистозных яичников) определяют необходимость проведения дальнейших исследований. Перспективными направлениями являются также разработка алгоритмов искусственного интеллекта для прогноза фертильности на предоперационном этапе, оптимизация органосохраняющих техник.

Borderline Ovarian Tumors (BOTs) - epithelial neoplasms of intermediate malignancy - account for 15-20% of all malignant ovarian tumors, with an annual incidence of 1.8-4.8 per 100,000 women. The average age of patients is 38 years, which raises the critical issue of fertility preservation. The primary factor contributing to reduced reproductive function in BOTs is considered to be surgical treatment. However, up to 35% of patients already experience infertility at the time of BOT diagnosis, highlighting the importance of studying fertility impairment mechanisms unrelated to surgery. The aim of the study was to systematize data on the mechanisms of fertility impairment in borderline ovarian tumors (BOTs). Material and methods. An analysis of evidence-based data on fertility impairment mechanisms in BOT patients was conducted, reviewing publications from 2010-2025 in the Cochrane Library, PubMed, eLibrary, and Science Direct databases using the keywords: borderline ovarian tumors, fertility, ovarian reserve, anti-Müllerian hormone, fertility-sparing surgery. Results. Based on this analysis, several conclusions were drawn: due to the low prevalence of BOTs, high-quality data on their nature and mechanisms are lacking. The negative impact of BOTs on the follicular apparatus has not been reliably proven in robust clinical studies; there are only fragmented reports on infertility rates at the time of BOT diagnosis, decreased ovarian reserve markers (anti-Müllerian hormone levels, antral follicle count), and histological signs of partial loss of healthy ovarian tissue and follicular apparatus. Conflicting data on ovarian reserve dynamics, the role of genetic mutations (KRAS, BRAF), and comorbidities (endometriosis, polycystic ovary syndrome) underscore the need for further research. Promising directions also include the development of artificial intelligence algorithms for preoperative fertility prediction and the optimization of fertility-sparing surgical techniques.