Visiškai automatizuota dirbtinio intelekto sistema, skirta IVF embriono kokybei įvertinti

Visiškai automatizuota dirbtinio intelekto sistema, skirta IVF embriono kokybei įvertinti

Seksualinė sveikata

Remiantis Weill Cornell Medicine tyrėjų atliktais tyrimais, nauja dirbtiniu intelektu pagrįsta sistema gali tiksliai įvertinti in vitro apvaisintų (IVF) embrionų chromosomų būklę, naudodama tik embrionų ir motinos amžiaus vaizdo įrašų vaizdus.

Naujoji sistema, pavadinta „BELA“, aprašyta rugsėjo 5 d Gamtos komunikacijosyra naujausia komandos dirbtinio intelekto pagrindu sukurta platforma, skirta įvertinti, ar embrionas turi normalų (euploidinį) ar nenormalų (aneuploidinį) chromosomų skaičių – pagrindinį IVF sėkmės veiksnį.

Skirtingai nuo ankstesnių AI pagrįstų metodų, BELA nereikia atsižvelgti į embriologų subjektyvų embrionų vertinimą. Taigi jis siūlo objektyvią, apibendrinamą priemonę ir, jei jos naudingumas bus patvirtintas klinikiniais tyrimais, kada nors galėtų būti plačiai naudojamas embriologijos klinikose siekiant pagerinti IVF proceso efektyvumą.

„Tai yra visiškai automatizuotas ir objektyvesnis metodas, palyginti su ankstesniais metodais, o didesnis vaizdo duomenų kiekis gali sukurti didesnę nuspėjamąją galią”, – sakė tyrimo vyresnysis autorius dr. Iman Hajirasouliha, fiziologijos ir biofizikos docentas ir grupės narys. Anglijos tiksliosios medicinos institutas Weill Cornell Medicine.

Pirmasis tyrimo autorius buvo Suraj Rajendran, daktaro Hajirasouliha laboratorijos doktorantas. Tyrimo embriologijos darbui vadovavo dr. Nikica Zaninovic, klinikinės akušerijos ir ginekologijos embriologijos docentė ir Ronaldo O. Perelmano ir Claudios Cohen reprodukcinės medicinos centro (CRM) Embriologijos laboratorijos direktorius Weill Cornell Medicine ir Niujorko presbiteriano / Weilo Kornelio medicinos centras. Daktaras Zevas Rosenwaksas, CRM direktorius ir vyriausiasis gydytojas bei Revlono reprodukcinės medicinos akušerijos ir ginekologijos profesorius Weill Cornell Medicine, buvo tyrimo bendraautorius.

Embriologai paprastai vertina IVF embriono kokybę, tirdami jį mikroskopu. Jei jis atrodo gana normalus, bet yra priežasčių įtarti galimas problemas, pvz., vyresnio amžiaus motinos atveju, jie gali tiesiogiai patikrinti jo chromosomų būklę. „Auksinio standarto“ testas yra šiek tiek rizikinga, į biopsiją panaši procedūra, vadinama preimplantaciniu genetiniu aneuploidijos tyrimu (PGT-A).

Pastaraisiais metais embriologai bendradarbiauja su kompiuterių / AI ekspertais, siekdami rasti būdų, kaip automatizuoti dalį šios darbo eigos ir pagerinti rezultatus. 2022 m. tyrime dr. Hajirasouliha ir kolegos sukūrė dirbtinio intelekto sistemą, pavadintą STORK-A, kuri naudoja vieną mikroskopinį embriono vaizdą, taip pat motinos amžių ir embriologų įvertinimus, kad maždaug 70 procentų tikslumu prognozuotų embriono ploidiją. .

Tyrėjai sukūrė BELA, kad sukurtų tikslią ploidijos prognozę nepriklausomai nuo embriologų vertinimų. Sistemos esmė yra mašininio mokymosi modelis, kuris mikroskopu analizuoja devynis embriono vaizdo įrašų vaizdus per trumpą laiką, maždaug penkias dienas po apvaisinimo, kad gautų embriono kokybės balą. Tada sistema naudoja šį balą ir motinos amžių, kad prognozuotų euploidiją arba aneuploidiją.

Tyrėjai apmokė modelį Weill Cornell Medicine CRM duomenų rinkiniu, kuriame buvo beveik 2000 embrionų vaizdų sekos ir jų PGT-A patikrinta ploidiškumo būsena. Tada jie išbandė modelį su naujais Weill Cornell Medicine CRM duomenų rinkiniais ir atskirų didelių IVF klinikų Floridoje ir Ispanijoje. Jie nustatė, kad modelis numatė ploidijos būseną vidutiniškai didesniu tikslumu nei ankstesnės versijos ir gerai veikė išoriniuose ir vidiniuose duomenų rinkiniuose.

Kitas žingsnis, pasak mokslininkų, yra perspektyviai išbandyti BELA nuspėjamąją galią atsitiktinių imčių kontroliuojamame klinikiniame tyrime, kurį jie šiuo metu planuoja.

„Tokie BELA ir AI modeliai galėtų išplėsti IVF prieinamumą tose srityse, kuriose nėra prieigos prie aukščiausios klasės IVF technologijos ir PGT testų, taip pagerinant IVF priežiūros teisingumą visame pasaulyje“, – sakė dr.

Tai, kad BELA sukurta apdoroti didžiulį kiekvieno embriono vaizdo duomenų kiekį, mokslininkams taip pat rodo, kad jis gali būti naudojamas ne tik ploidiniam prognozavimui.

„Tikimės, kad šis modelis taip pat gali būti naudingas bendram embriono kokybės įvertinimui, embriono vystymosi stadijos prognozavimui ir kitoms funkcijoms, kurias embriologijos klinika galėtų pritaikyti savo poreikiams“, – sakė Rajendranas.