人工智能(AI)帮助下挑选最好胚胎

发表于 2021-05-12 生殖医学科

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挑选最好胚胎移植是临床医生和胚胎学家最重要的工作。目前,胚胎形态学评价及非整倍体检测(PGT-A )是两个最常见的工具,用来挑选最好胚胎用于移植。虽然新技术,包括囊胚液及用后培养液中细胞游离DNA的使用已经出现,但在其进入临床实践前仍需要更多研究。

缩时摄影的封闭胚胎培养系统提供大量图像数据用于分析。有一些研究显示个别形态动力学参数可能有预测价值且与胚胎倍性有联系,虽然最初承诺可以改善结局,但多数研究在这一方面没有显示一致益处。

最近,机器学习与人工智能(AI)利用复杂的计算机算法来分析缩时摄影图像数据,包括使用AI分析形态动力学胚胎发育参数及使用带有图像处理软件的计算机视觉(computer vision)检查缩时摄影原始图像去发现胚胎发育的一些细微特征,而这些特征人的裸眼是看不到的(not discerned by the naked eye)。
有作者描述新的胚特征,这些特征当其作为输入数据进入一个人工神经网络(ANN)模型时能预测植入潜能。评估的新的参数是原核移行的距离和速度,囊胚扩张直径,内细胞团面积及滋养外胚层细胞周长。

在研究一阶段,囊胚扩张直径及滋养外胚层细胞周长被发现在植入和非植入胚胎间具有统计学差异。在研究二阶段,在广泛的常规形态学参数或与新的胚胎特征相结合的层面,作者评估了ANN模型的表现。最后,包括常规形态学及所有新胚胎参数的ANN模型有更好的植入预测能力,曲线下面积(AUC)是0.77。

这项研究有力的一个方面是评估的是来自供者卵的胚胎,且是单囊胚移植,这就减少了与年龄及其他病人特异性特征有关的混淆因素。

但是,当在一般IVF人群中尽进行评估时,是否这些新胚胎特征有预测潜能?考虑到人群的异质性,为最好的模型开发,病人相关因素例如年龄和不孕诊断,将有可能需要整合进去。基于AI的胚胎评估与常规形态学评估比较,不论有无PGT-A ,也需要进行以检查这项技术的优效(superiority)(如果存在)。

这个研究是回顾性的,结果需要在前瞻性背景下得到证实。而且,尽管新胚胎特征的加入改善了AI算法的能力,但总体上,这个预测只是“尚可”(fair),AUC只有0.77。

来自现在和增加的其他研究的发现都指向了AI在IVF实验室中的潜在作用。如果来自这些研究的发现具有一致性的可复制,则AI整合进入常规胚胎学流程的可行性需要考虑。虽然AI使用在胚胎学实验室是有前景的,这一领域需要更多研究,且在这个背景下的AI使用需要捋清楚(to be worked out)其工作流程(logistics)。

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