ĐẶT VẤN ĐỀ
Xét nghiệm di truyền tiền làm tổ (Preimplantation Genetic Testing - PGT) đã trở thành một công cụ quan trọng trong hỗ trợ sinh sản, góp phần giảm nguy cơ truyền các bệnh lý di truyền cho thế hệ sau và hỗ trợ lựa chọn phôi trước chuyển phôi. Trải qua hơn ba thập kỷ phát triển, kỹ thuật PGT đã không ngừng cải tiến, từ kỹ thuật lai huỳnh quang tại chỗ (Fluorescence In Situ Hybridization - FISH), phân tích đa điểm trên vi mảnh (Microarray), giải trình tự thế hệ mới (Next Generation Sequencing - NGS) cho đến giải trình tự toàn bộ hệ gen (Whole Genome Sequencing - WGS), phản ánh xu hướng chuyển dịch từ các xét nghiệm mục tiêu sang phân tích toàn diện hệ gen[1].
Trong thực hành lâm sàng hiện tại, các chỉ định PGT phổ biến bao gồm sàng lọc lệch bội nhiễm sắc thể (Preimplantation Genetic Testing for Aneuploidies - PGT-A), chẩn đoán bệnh đơn gen (Preimplantation Genetic Testing for Monogenic Disorders - PGT-M) và phát hiện bất thường cấu trúc nhiễm sắc thể (Preimplantation Genetic Testing for Structural Rearrangements - PGT-SR). Các chỉ định này thường được triển khai bằng các quy trình phân tích riêng biệt, đòi hỏi nhiều bước chuẩn bị và xử lý dữ liệu khác nhau. Điều này không chỉ làm gia tăng chi phí, kéo dài thời gian xử lý mẫu mà còn gia tăng rủi ro hao hụt vật chất di truyền do phải thao tác nhiều lần trên lượng DNA cực thấp của mẫu sinh thiết. Bên cạnh đó, sự xuất hiện của các ứng dụng mới như xét nghiệm di truyền tiền làm tổ đối với các rối loạn đa gen (Preimplantation Genetic Testing for Polygenic disorders - PGT-P) đang tạo ra nhu cầu phát triển các nền tảng kỹ thuật có khả năng khai thác toàn diện thông tin di truyền từ một mẫu sinh thiết phôi duy nhất[2].
Sự phát triển của công nghệ giải trình tự toàn bộ hệ gen (Whole Genome Sequencing - WGS) đã mở ra một hướng tiếp cận mới trong lĩnh vực PGT. Khác với các phương pháp chỉ khảo sát những vùng gen hoặc nhóm chỉ thị di truyền xác định trước, WGS cho phép thu nhận dữ liệu trên phạm vi toàn hệ gen từ một mẫu sinh thiết lá nuôi phôi nang sau khi được khuếch đại toàn bộ hệ gen. Do đó, về mặt lý thuyết, nền tảng này có khả năng tích hợp đồng thời nhiều mục tiêu phân tích, bao gồm phát hiện lệch bội nhiễm sắc thể (PGT-A), bệnh đơn gen (PGT-M), bất thường cấu trúc nhiễm sắc thể (PGT-SR) và thậm chí đánh giá nguy cơ đa gen (PGT-P) trong cùng một quy trình xét nghiệm[3,4].
Mặc dù mang lại nhiều triển vọng, việc ứng dụng PGT - WGS trong thực hành lâm sàng vẫn còn đối mặt nhiều thách thức về kỹ thuật, quản lý dữ liệu lớn và đặc biệt là các khía cạnh đạo đức y sinh. Bài viết này nhằm tổng quan những tiến bộ của PGT - WGS, phân tích nguyên lý kỹ thuật của nền tảng tích hợp đa xét nghiệm trong IVF, đồng thời thảo luận các ứng dụng lâm sàng, những hạn chế hiện nay và các vấn đề đạo đức liên quan đến việc ứng dụng công nghệ này trong thực hành hỗ trợ sinh sản.
NGUYÊN LÝ KỸ THUẬT CỦA PGT-WGS
Quy trình thu nhận và xử lý mẫu
PGT‑WGS (Preimplantation Genetic Testing – Whole Genome Sequencing) là nền tảng xét nghiệm di truyền tiền làm tổ dựa trên giải trình tự toàn bộ hệ gen, cho phép khảo sát thông tin di truyền của phôi chỉ từ một mẫu sinh thiết duy nhất. Nhờ đó, không chỉ phát hiện các bệnh đơn gen di truyền cổ điển mà còn nhận diện nhiều biến thể di truyền quan trọng, có tiềm năng ảnh hưởng đến sức khỏe lâu dài của trẻ[2]. Quy trình bắt đầu bằng sinh thiết 5-10 tế bào lá nuôi phôi nang (trophectoderm - TE)[4]. Do lượng DNA đầu vào từ mẫu sinh thiết rất thấp (khoảng vài picogram), mẫu phải trải qua bước khuếch đại toàn bộ hệ gen (Whole Genome Amplification - WGA) nhằm tạo đủ vật liệu di truyền cho quá trình giải trình tự. DNA sau khuếch đại được xây dựng thư viện và phân tích trên các nền tảng giải trình tự thế hệ mới để thu nhận dữ liệu trên toàn bộ hệ gen. Dữ liệu giải trình tự sau đó được xử lý bằng các thuật toán tin sinh học nhằm nhận diện đồng thời nhiều loại biến thể di truyền, bao gồm biến thể đơn nucleotide (Single Nucleotide Variants – SNVs), biến thể số lượng bản sao (Copy Number Variations – CNVs) và biến thể cấu trúc (Structural Variants – SVs). Khả năng tích hợp nhiều lớp thông tin di truyền từ một lần giải trình tự tạo nền tảng để đánh giá đồng thời bất thường lệch bội nhiễm sắc thể, bệnh đơn gen, bất thường cấu trúc nhiễm sắc thể và các ứng dụng phân tích di truyền mở rộng trong cùng một quy trình xét nghiệm[2].
Xử lý tin sinh học
Dữ liệu giải trình tự thô được xử lý bằng các thuật toán tin sinh học nhằm nhận diện và diễn giải các biến thể di truyền. Trong đó, các phương pháp tiếp cận dựa trên nền tảng Haplarithmisis đóng vai trò quan trọng nhờ khả năng tái dựng và định lượng các khối haplotype từ dữ liệu đa hình nucleotide đơn (SNPs) của phôi kết hợp với kiểu gen của cha mẹ, cho phép xác định nguồn gốc của từng đoạn nhiễm sắc thể, từ đó hệ thống phân biệt được các bất thường phát sinh trong giảm phân tạo giao tử với các lỗi nguyên phân sau thụ tinh[2,5]. Đồng thời, Haplarithmisis có khả năng giảm thiểu tới 68,4% các lỗi phát sinh từ chính kỹ thuật khuếch đại WGA, cơ chế lọc nhiễu này là yếu tố then chốt đảm bảo độ tin cậy và chính xác của dữ liệu đầu ra, đặc biệt khi phân tích các biến thể có tần số alen thấp hoặc tình trạng thể khảm[5].
Ngoài ra, PGT-WGS còn cho phép tính toán điểm nguy cơ đa gen (Polygenic Risk Score - PRS) để tiên lượng các bệnh lý phức tạp, tạo nền tảng cho việc tích hợp nhiều mục tiêu phân tích di truyền trong cùng một quy trình xét nghiệm[2].
Hiệu suất và những hạn chế của kỹ thuật PGT-WGS
Các nghiên cứu đánh giá hiệu suất kỹ thuật cho thấy PGT-WGS trên DNA đã khuếch đại từ mẫu sinh thiết phôi đạt độ chính xác tương đương DNA gốc, với độ chính xác và độ đặc hiệu đạt 99,99%, độ nhạy 98,0%, độ chính xác dự báo 98,1% và độ phủ hệ gen trung bình khoảng 99,8%. Nền tảng này cho phép phát hiện đồng thời các biến thể đơn nucleotide (SNVs), biến thể số lượng bản sao (CNVs) và bất thường cấu trúc nhiễm sắc thể mà không cần thiết kế dấu ấn đặc hiệu cho từng gia đình, mở rộng phạm vi phân tích so với các chiến lược PGT truyền thống, đặc biệt trong các trường hợp sử dụng giao tử hiến tặng hoặc không có DNA tham chiếu của người thân[6].
Mặc dù vậy, PGT-WGS vẫn còn nhiều hạn chế kỹ thuật. Nghiên cứu của Janssen và cộng sự (2024) ghi nhận tỷ lệ bất tuân quy luật Mendel khoảng 2,42%, chủ yếu liên quan đến sai số của quá trình khuếch đại toàn bộ hệ gen và giải trình tự. Độ sâu giải trình tự tiêu chuẩn (khoảng 10X) dù đủ để phân tích haplotype nhưng vẫn chưa đạt ngưỡng cấu hình tối ưu (30-40X) để phát hiện trực tiếp các đột biến de novo. Ngoài ra, việc sử dụng công nghệ giải trình tự đoạn ngắn (short-read sequencing) gây khó khăn trong việc đánh giá trực tiếp các biến thể di truyền nằm tại các vùng lặp lại cao của hệ gen. Nghiên cứu của Elshiekh và cộng sự (2025) cho thấy lượng DNA đầu vào rất thấp làm gia tăng hiện tượng khuếch đại không đồng nhất, mất alen (allelic dropout), nhiễu nền và các sai số khuếch đại, đòi hỏi các thuật toán tin sinh học phức tạp để khử nhiễu và diễn giải dữ liệu. Ngoài ra, PGT-WGS vẫn phụ thuộc vào sinh thiết phôi xâm lấn, chi phí triển khai cao và yêu cầu năng lực phân tích dữ liệu chuyên sâu trước khi có thể áp dụng rộng rãi trong thực hành lâm sàng[5].
ỨNG DỤNG LÂM SÀNG VÀ TIỀM NĂNG CỦA PGT-WGS TRONG IVF
Sàng lọc lệch bội toàn diện (Advanced PGT-A) và phát hiện các thể lưỡng bội đơn thân (UPD)
Lưỡng bội đơn thân (Uniparental Disomy - UPD) là tình trạng cả hai bản sao của một nhiễm sắc thể hoặc một đoạn nhiễm sắc thể đều có nguồn gốc từ cùng một cha hoặc một mẹ. UPD có thể gây ra các rối loạn liên quan đến dấu ấn di truyền (genomic imprinting), điển hình như hội chứng Prader - Willi hoặc Angelman, nhưng thường không được phát hiện bằng các phương pháp PGT-A truyền thống do các kỹ thuật này chủ yếu đánh giá số lượng nhiễm sắc thể mà không xác định được nguồn gốc alen[6]. Trong khi đó, PGT-WGS không chỉ phát hiện lệch bội toàn phần, lệch bội khảm và các bất thường số lượng nhiễm sắc thể với độ phân giải cao mà còn có khả năng nhận diện UPD và các biến thể số lượng bản sao (CNVs) có kích thước nhỏ[7]. Nghiên cứu của Xia và cộng sự (2024) thực hiện trên 58 phôi và 41 dòng tế bào cho thấy PGT-WGS ở độ sâu 30X đạt độ chính xác trên 99,9% trong phát hiện lệch bội và 99,99% đối với biến thể di truyền. Đồng thời phát hiện được những bất thường mà các phương pháp PGT-A truyền thống hoàn toàn bỏ sót bao gồm các thể UPD có kích thước lớn hơn 20 Mb và CNVs có kích thước lớn hơn 400 Kb, ngay cả khi không có DNA tham chiếu của cha mẹ[6].
Tích hợp đa chỉ định PGT trên một nền tảng xét nghiệm
Một ưu điểm nổi bật của PGT-WGS là khả năng tích hợp đồng thời PGT-A, PGT-M, PGT-SR và tiềm năng mở rộng sang PGT-P từ cùng một bộ dữ liệu giải trình tự. So với quy trình truyền thống phải thực hiện nhiều xét nghiệm riêng biệt, nền tảng WGS giúp loại bỏ nhu cầu thiết kế dấu ấn đặc hiệu cho từng gia đình, giảm thời gian chuẩn bị trước xét nghiệm và đơn giản hóa quy trình phân tích. Từ một lần giải trình tự duy nhất, hệ thống tin sinh học có thể đồng thời đánh giá lệch bội nhiễm sắc thể, bất thường cấu trúc, bệnh đơn gen và nguy cơ đa gen, cung cấp báo cáo tích hợp hỗ trợ quyết định lựa chọn phôi [2,8].
Phát hiện các đột biến tự phát (De novo mutations)
Khả năng khảo sát toàn bộ hệ gen giúp PGT-WGS mở rộng phạm vi phát hiện các biến thể gây bệnh so với các kỹ thuật PGT truyền thống. Theo Xia và cộng sự (2024), PGT-WGS đạt độ chính xác 99,99% đối với biến thể đơn nucleotide và độ nhạy >99,99% trên các biến thể gây bệnh đã biết, đồng thời có khả năng phát hiện các đột biến de novo mà không cần DNA của cha mẹ hoặc thiết kế đầu dò chuyên biệt[6]. Đây là ưu điểm đáng chú ý trong các trường hợp bệnh do đột biến mới phát sinh hoặc không thể xây dựng haplotype bằng các phương pháp PGT-M thông thường.
Lợi ích của PGT-WGS trong thực hành hỗ trợ sinh sản
Ngoài việc mở rộng phạm vi phát hiện bất thường di truyền, PGT - WGS góp phần tối ưu hóa quy trình xét nghiệm. Janssen và cộng sự (2024) cho thấy nền tảng WGS rút ngắn khoảng 2,5 lần thời gian xử lý trong phòng thí nghiệm nhờ đơn giản hóa quy trình chuẩn bị, loại bỏ các bước cắt enzyme giới hạn vốn là một phần bắt buộc của GBS (Genotyping By Sequencing) và giảm thiểu tác động từ các lỗi phát sinh trong quá trình khuếch đại toàn bộ hệ gen xuống 68,4%[5]. PGT - WGS được kỳ vọng cải thiện lựa chọn phôi thông qua việc phát hiện đồng thời nhiều dạng bất thường di truyền, tuy nhiên vẫn chưa có nhiều bằng chứng lâm sàng chứng minh công nghệ này làm tăng tỷ lệ trẻ sinh sống hoặc cải thiện kết cục thai kỳ so với các nền tảng PGT hiện hành. Do đó, cần thêm các nghiên cứu tiến cứu với cỡ mẫu lớn trước khi PGT - WGS được triển khai thường quy trong thực hành lâm sàng[1,4].
THÁCH THỨC VÀ TRIỂN VỌNG PHÁT TRIỂN CỦA PGT-WGS
Mặc dù PGT - WGS cho thấy tiềm năng tích hợp nhiều mục tiêu phân tích trên một nền tảng duy nhất, việc triển khai rộng rãi trong thực hành lâm sàng vẫn đối mặt với nhiều thách thức về đạo đức, kỹ thuật, kinh tế và quản lý dữ liệu.
Vấn đề đạo đức với PGT – P
Khả năng thu nhận gần như toàn bộ thông tin di truyền của phôi thông qua WGS đang gây nhiều tranh luận về phạm vi sử dụng của PGT. Theo quan điểm của Hiệp hội Y học Sinh sản Hoa Kỳ (American Society for Reproductive Medicine – ASRM) (2026), việc áp dụng PGT cho các bệnh đa gen vẫn chưa có đủ bằng chứng để sử dụng thường quy. Bên cạnh đó, công nghệ này có thể dẫn đến việc lựa chọn phôi dựa trên các đặc điểm không phải bệnh lý liên quan đến khả năng nhận thức, thể chất, trí tuệ, làm mờ ranh giới giữa y học dự phòng và lựa chọn đặc điểm di truyền. Điều này đặt ra thách thức về công bằng xã hội đối với nguy cơ hình thành xu hướng thiết kế con người trong tương lai[1].
Dữ liệu bộ gen khổng lồ và thách thức trong tư vấn di truyền
Khác với các phương pháp PGT truyền thống, WGS tạo ra lượng dữ liệu di truyền rất lớn, bao gồm nhiều biến thể chưa rõ ý nghĩa lâm sàng (Variants of Uncertain Significance - VUS). Việc diễn giải và truyền đạt ý nghĩa của các biến thể này cho bệnh nhân là một thách thức lớn đối với các chuyên gia di truyền. Ngoài ra, khả năng phát hiện các biến thể ngẫu nhiên hoặc các nguy cơ bệnh lý xuất hiện muộn cũng làm gia tăng độ phức tạp của quá trình tư vấn trước và sau xét nghiệm [2,3].
Chi phí và khả năng tiếp cận
WGS đòi hỏi công nghệ, năng lực phân tích dữ liệu và đội ngũ chuyên môn cao hơn đáng kể so với các phương pháp hiện tại. Điều này có thể làm gia tăng gánh nặng tài chính cho các cặp vợ chồng điều trị TTTON (thụ tinh trong ống nghiệm), đặc biệt tại các quốc gia có nguồn lực hạn chế. Do đó, hiệu quả chi phí của PGT - WGS cần được đánh giá đầy đủ trước khi triển khai rộng rãi trong thực hành lâm sàng[3].
Độ tin cậy của điểm nguy cơ đa gen (Polygenic Risk Scores - PRS)
Một trong những ứng dụng được quan tâm của PGT - WGS là tính toán điểm nguy cơ đa gen (Polygenic Risk Scores - PRS) nhằm dự đoán nguy cơ mắc các bệnh phức tạp trong tương lai. Tuy nhiên, độ chính xác và giá trị lâm sàng của PRS hiện vẫn còn nhiều tranh cãi. Các mô hình PRS chủ yếu được xây dựng từ dữ liệu quần thể có nguồn gốc châu Âu, dẫn đến khả năng dự đoán kém chính xác ở các nhóm sắc tộc khác. Đồng thời, ảnh hưởng của môi trường và các yếu tố biểu sinh khiến PRS chỉ phản ánh nguy cơ tương đối thay vì dự đoán chắc chắn khả năng mắc bệnh. Vì vậy, nhiều tổ chức chuyên môn, bao gồm ASRM, cho rằng việc sử dụng PRS trong lựa chọn phôi vẫn chưa được chứng minh đầy đủ về mặt lâm sàng và cần thêm các nghiên cứu xác nhận trước khi áp dụng thường quy[1,4].
Dù tồn tại nhiều thách thức, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ WGS, trí tuệ nhân tạo và các mô hình phân tích đa biến được kỳ vọng sẽ tiếp tục thúc đẩy xu hướng PGT - WGS trong tương lai. Tuy nhiên, việc triển khai công nghệ này cần đi kèm với pháp lý, hướng dẫn đạo đức và tư vấn di truyền phù hợp nhằm đảm bảo lợi ích cho người bệnh.
Sự kết hợp giữa PGT-WGS và trí tuệ nhân tạo (AI)
Sự kết hợp giữa PGT-WGS và trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) đang tạo ra một bước ngoặt quan trọng trong lĩnh vực IVF genomics. Bằng cách ứng dụng các thuật toán học sâu (deep learning), hệ thống AI có khả năng phân tích đồng thời khối lượng dữ liệu khổng lồ từ giải trình tự toàn bộ hệ gen của phôi, kết hợp với các thông số động học hình thái (morphokinetics) ghi nhận từ hệ thống nuôi cấy Time-lapse[2]. Sự tích hợp này giúp tối ưu hóa khả năng lựa chọn phôi với tiềm năng phát triển cao nhất, mang lại hiệu quả điều trị vượt trội.
Hướng tới niPGT-WGS
Nhằm bảo tồn tính toàn vẹn của phôi nang, sự chuyển dịch từ phương pháp sinh thiết xâm lấn sang niPGT-WGS (non-invasive PGT-WGS) là một bước tiến tất yếu. Dựa trên các bằng chứng khoa học về tỷ lệ tương đồng cao (87,0%) giữa DNA tự do (cell-free DNA) trong môi trường nuôi cấy và khối tế bào nội phôi (Inner Cell Mass – ICM)[3], việc ứng dụng niPGT-WGS không chỉ loại bỏ rủi ro tổn thương phôi mà còn thiết lập một hệ thống ưu tiên thông minh, hỗ trợ các chuyên viên phôi học và bác sĩ lâm sàng lựa chọn phôi dựa trên dữ liệu di truyền khách quan, thay vì chỉ dựa vào các tiêu chí hình thái học truyền thống.
Phổ cập hóa sàng lọc toàn diện và ứng dụng giải trình tự Nanopore
Xu hướng sàng lọc toàn diện (Universal Screening) trong TTTON đang hướng tới việc sàng lọc toàn bộ hệ gen của mọi phôi một cách thường quy. PGT-WGS vượt trội so với các phương pháp sàng lọc tiêu chuẩn (chỉ tập trung vào lệch bội nhiễm sắc thể) nhờ khả năng đồng thời phát hiện các tình trạng lệch bội, bất thường cấu trúc nhiễm sắc thể và hàng ngàn biến thể gen liên quan bệnh lý, bao gồm cả đột biến de novo[9,10]. Dữ liệu toàn diện này cung cấp cơ sở quan trọng để tiên lượng quỹ đạo sức khỏe dài hạn của trẻ ngay từ giai đoạn tiền làm tổ. Để hiện thực hóa Universal Screening, công nghệ giải trình tự Nanopore (thế hệ thứ 3) đóng vai trò then chốt. Với ưu thế giải trình tự đoạn dài (long-read sequencing) và phân tích dữ liệu theo thời gian thực, cho phép thu nhận kết quả chẩn đoán chính xác chỉ trong vòng vài giờ, thay thế cho quy trình kéo dài nhiều ngày của các nền tảng truyền thống[11,12]. Đặc tính nhỏ gọn và tính khả thi về chi phí của hệ thống này tạo điều kiện cho các trung tâm TTTON thiết lập hệ thống xét nghiệm nội bộ, từ đó rút ngắn tối đa khoảng thời gian từ sinh thiết đến khi chuyển phôi, tối ưu hóa chiến lược chuyển phôi tươi và giảm bớt áp lực tâm lý cho bệnh nhân [11,13].
Tích hợp yếu tố nam giới vào dữ liệu di truyền phôi
Tinh trùng không chỉ cung cấp DNA mà còn mang mRNA, small RNAs và dấu ấn biểu sinh (epigenetics) thiết yếu cho sự phát triển sớm của phôi. Tình trạng đứt gãy DNA tinh trùng hay các bất thường trong quá trình methyl hóa DNA có liên quan trực tiếp đến việc thất bại kích hoạt hệ gen phôi (giai đoạn 4-8 tế bào)[14]. Do đó, kết hợp chỉ số sinh học từ tinh trùng vào WGS giúp dự báo chất lượng phôi chính xác hơn, giúp ngăn ngừa rủi ro sảy thai và đảm bảo sức khỏe thế hệ sau.
KẾT LUẬN
PGT-WGS đại diện cho một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực xét nghiệm di truyền tiền làm tổ, mở ra khả năng tích hợp nhiều mục tiêu phân tích trên cùng một nền tảng giải trình tự toàn bộ hệ gen. So với các phương pháp PGT truyền thống, PGT-WGS không chỉ mở rộng phạm vi phát hiện các bất thường di truyền mà còn góp phần đơn giản hóa quy trình xét nghiệm, tạo tiền đề cho việc tích hợp đồng thời các xét nghiệm di truyền tiền làm tổ và các ứng dụng mở rộng trong tương lai.
Tuy nhiên, việc triển khai PGT-WGS trong thực hành lâm sàng vẫn còn đối mặt với nhiều thách thức về độ tin cậy của một số ứng dụng mới, quản lý dữ liệu hệ gen quy mô lớn, tư vấn di truyền, chi phí và các vấn đề đạo đức, đặc biệt liên quan đến PGT-P và việc diễn giải các biến thể chưa rõ ý nghĩa lâm sàng. Vì vậy, việc áp dụng công nghệ này cần được thực hiện trên cơ sở bằng chứng khoa học, hướng dẫn chuyên môn và các khung pháp lý phù hợp.
Trong tương lai, cùng với sự phát triển của công nghệ giải trình tự, trí tuệ nhân tạo và các phương pháp phân tích tin sinh học, PGT-WGS được kỳ vọng sẽ tiếp tục hoàn thiện như một nền tảng xét nghiệm di truyền tích hợp trong IVF. Tuy nhiên, cần có thêm các nghiên cứu lâm sàng quy mô lớn để xác định giá trị lâm sàng, hiệu quả chi phí và tính an toàn trước khi công nghệ này có thể được áp dụng rộng rãi trong thực hành thường quy.
Tài liệu tham khảo
1. Ethics Committee of the American Society for Reproductive Medicine. Use of preimplantation genetic testing for polygenic disorders (PGT-P): an Ethics Committee opinion [Committee Opinion] [Internet]. 2026. Available from: https://www.asrm.org/practice-guidance/ethics-opinions/use-of-preimplantation-genetic-testing-for-polygenic-disorders-pgt-p-an-ethics-committee-opinion-2026/
2. Chin AHB, Alon I, Bosenge-Nguma JD, Sun N, Yang J. Ethical Challenges with Comprehensive, Integrated, and Universal Preimplantation Genetic Testing Platforms Utilizing Whole Genome Sequencing (PGT-WGS). Asian Bioethics Review. 2026. doi:10.1007/s41649-025-00368-y
3. Navarro-Sánchez L, Sakkas D, Frantz N, Lucena EF, Venier W, Soscia DM, Barroso G, Bisioli C, DiMattina M, Teke B, Escudero LE, Rubio C. Can Cell-Free DNA in the Culture Medium Predict the Chromosomal Constitution of Preimplantation Embryos? Final Results from a Multicenter Study with 2539 Blastocysts. Genes (Basel). 2026;17(4):416. doi:10.3390/genes17040416
4. Oltramare VE, McDermott C, Dunn PJ. Changes in sequencing technology used for preimplantation genetic testing for aneuploidy. Journal of Assisted Reproduction and Genetics. 2025;42(8):2483–96. doi:10.1007/s10815-025-03576-5
5. Janssen AEJ, Koeck RM, Essers R, Cao P, van Dijk W, Drüsedau M, et al. Clinical-grade whole genome sequencing-based haplarithmisis enables all forms of preimplantation genetic testing. Nature Communications. 2024;15(1):7164. doi:10.1038/s41467-024-51508-1
6. Xia Y, Katz M, Chandramohan D, Bechor E, Podgursky B, Hoxie M, et al. The first clinical validation of whole-genome screening on standard trophectoderm biopsies of preimplantation embryos. F&S Reports. 2024;5(1):63–71. doi:10.1016/j.xfre.2024.01.001
7. Ying Li, Matthew Hoi Kin Chau, Ying Xin Zhang, Bao Heng Gui, Wai Ting Lui, Ching Man Vivian Lam, et al. Underrecognized triploidy and genome-wide uniparental disomy in human blastocysts revealed by a concurrent preimplantation genetic testing approach [Internet]. Vol. 3. 2026;3. Available from: https://doi.org/10.1093/hropen/hoag044
8. Jing T, Yanzhi Du. Preimplantation genetic testing for polygenic diseases: A novel paradigm in embryo selection. Biochemistry and Biophysics Reports. 2026;46:102532. doi:10.1016/j.bbrep.2026.102532
9. Xia Y, Katz M, Chandramohan D, Bechor E, Podgursky B, Hoxie M, et al. The first clinical validation of whole-genome screening on standard trophectoderm biopsies of preimplantation embryos. F S Rep. 2024;5(1):63–71. doi:10.1016/j.xfre.2024.01.001 PubMed PMID: 38524212; PubMed Central PMCID: PMC10958695.
10. Podgursky B, Katz M, Li S, Giardina T, Girod B, Chandramohan D, et al. Expanding the horizons of embryo screening: performance and case studies of preimplantation genetic testing via whole genome sequencing. Academia Molecular Biology and Genomics [Internet]. 2025 [cited 2026 Jun 30];2(3). Available from: https://www.academia.edu/3064-9765/2/3/10.20935/AcadMolBioGen7874
11. Wei S, Weiss ZR, Gaur P, Forman E, Williams Z. Rapid preimplantation genetic screening using a handheld, nanopore-based DNA sequencer. Fertility and Sterility. 2018;110(5):910-916.e2. doi:10.1016/j.fertnstert.2018.06.014
12. Fragouli E, Wells D. Pores for thought: preimplantation genetic testing using a nanopore-based DNA sequencer. Fertility and Sterility. 2018;110(5):853–5. doi:10.1016/j.fertnstert.2018.07.015 PubMed PMID: 30316429.
13. Xia Q, Li S, Ding T, Liu Z, Liu J, Li Y, et al. Nanopore sequencing for detecting reciprocal translocation carrier status in preimplantation genetic testing. BMC Genomics. 2023;24(1):1. doi:10.1186/s12864-022-09103-5
14. Bashiri Z, Amidi F, Amiri I, Zandieh Z, Maki CB, Mohammadi F, et al. Male Factors: the Role of Sperm in Preimplantation Embryo Quality. Reproductive Sciences. 2021;28(7):1788–811. doi:10.1007/s43032-020-00334-z
