Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Một nhóm, bao gồm các nhà phôi học, bác sĩ lâm sàng sinh sản, nhà khoa học máy tính và chuyên gia y học chính xác, đã đào tạo một thuật toán trí tuệ nhân tạo để phân biệt giữa chất lượng phôi kém và chất lượng tốt.
Vô sinh được ước tính sẽ ảnh hưởng đến khoảng 8 phần trăm phụ nữ trong độ tuổi sinh đẻ. Trong khi IVF đã giúp hàng triệu người sinh con, tỷ lệ thành công trung bình ở Hoa Kỳ là khoảng 45 phần trăm.
Đối với nghiên cứu, được công bố ngày 4 tháng 4 trên NPJ Digital Medicine, các nhà điều tra đã sử dụng 12.000 bức ảnh phôi người được chụp chính xác 110 giờ sau khi thụ tinh để huấn luyện một thuật toán trí tuệ nhân tạo để phân biệt giữa chất lượng phôi kém và chất lượng tốt. Để đi đến chỉ định này, mỗi phôi lần đầu tiên được chỉ định một lớp bởi các nhà phôi học đã xem xét các khía cạnh khác nhau của sự xuất hiện của phôi. Các nhà điều tra sau đó đã thực hiện một phân tích thống kê để tương quan với cấp phôi với xác suất đi đến kết quả mang thai thành công. Phôi được coi là chất lượng tốt nếu cơ hội lớn hơn 58% và chất lượng kém nếu cơ hội dưới 35%. Sau khi đào tạo và xác nhận, thuật toán có tên là Cò, đã có thể phân loại chất lượng của một bộ ảnh mới với độ chính xác 97 phần trăm.
Tiến sĩ Zev Rosenwaks nói: “Bằng cách đưa công nghệ mới vào lĩnh vực IVF, chúng tôi có thể tự động hóa và tiêu chuẩn hóa một quy trình phụ thuộc rất nhiều vào sự đánh giá chủ quan của con người. Công việc tiên phong này cho chúng ta một cửa sổ về lĩnh vực này trong tương lai”. giám đốc và bác sĩ trưởng của Trung tâm y học sinh sản Ronald O. Perelman và Claudia Cohen tại Weill Cornell Medicine và NewYork-Presbyterian.
Chọn phôi có cơ hội tốt nhất để phát triển thành một thai kỳ khỏe mạnh hiện đang là một quá trình chủ quan. Sự thỏa thuận là thấp giữa các nhà phôi học có kinh nghiệm về cách dự đoán khả năng tồn tại của một phôi riêng lẻ dựa trên sự xuất hiện của nó ở giai đoạn phôi nang, trong đó nó chỉ bao gồm 200-300 tế bào.
Tiến sĩ Nikica Zaninovic, đồng tác giả và giám đốc của Phòng thí nghiệm phôi thai tại Trung tâm Y học Sinh sản cho biết: “Chúng tôi muốn phát triển một phương pháp khách quan có thể được sử dụng để chuẩn hóa và tối ưu hóa quá trình lựa chọn để tăng tỷ lệ thành công của IVF. tại Weill Cornell Medicine, các nhà điều tra đã dành hơn sáu tháng để xem xét khoảng 50.000 hình ảnh ẩn danh, đại diện cho 10.148 phôi người, được thu thập bằng cách chụp ảnh vượt thời gian trong bảy năm. Với lớp được chỉ định bởi nhà phôi học và kiến thức sâu sắc về kết quả mang thai, các nhà điều tra có thể phân loại phôi là chất lượng tốt, công bằng hoặc kém. Cuối cùng, họ đã sử dụng hai bộ 6.000 hình ảnh, chất lượng tốt hoặc kém, để dạy thuật toán cách phân loại hình ảnh mới được trình bày cho nó.
“Đây là lần đầu tiên, theo hiểu biết của chúng tôi, bất cứ ai cũng đã áp dụng thuật toán học sâu ( Deep Learning ) trên phôi người với số lượng hình ảnh lớn như vậy”, Tiến sĩ Pegah Khosravi, tác giả chính của nghiên cứu và là cộng tác viên sau tiến sĩ về y sinh học tính toán. .
Học sâu là một cách tiếp cận trí tuệ nhân tạo được mô phỏng đại khái sau các mạng lưới thần kinh của não, phân tích thông tin theo các lớp phức tạp tăng dần. Khi máy tính được cung cấp thông tin mới, khả năng nhận dạng các mẫu mong muốn của chúng, cho dù chúng là các tính năng của phôi khỏe mạnh hay các tế bào chứa khối u ung thư phổi, sẽ tự động cải thiện. Kích thước của tập dữ liệu huấn luyện là cực kỳ quan trọng đối với sự thành công của thuật toán, với nhiều dữ liệu hơn dẫn đến kết quả tốt hơn.
“Thuật toán của chúng tôi sẽ giúp các nhà phôi học tối đa hóa khả năng bệnh nhân của họ sẽ có một thai kỳ khỏe mạnh”, Tiến sĩ Olivier Elemento, giám đốc của Viện y học chính xác Caryl và Israel Englander tại Weill Cornell Medicine cho biết. “Thủ tục IVF sẽ giữ nguyên, nhưng chúng tôi sẽ có thể cải thiện kết quả bằng cách khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo.”
Trong khi Cò có thể chọn phôi chất lượng tốt với độ chính xác cao, các nghiên cứu trước đây cho thấy chỉ 80% tỷ lệ thành công trong thai kỳ phụ thuộc vào chất lượng phôi. Tuổi mẹ, đặc biệt, có liên quan đến việc giảm tỷ lệ cấy phôi thành công trong tử cung.
Các chuyên gia sinh sản thường cấy nhiều phôi để cố gắng tối đa hóa cơ hội sinh con thành công, nhưng quá trình này không chính xác và có thể dẫn đến mang thai nhiều lần, mang theo những rủi ro riêng, như nhẹ cân, sinh non và biến chứng của mẹ. Do đó, các nhà điều tra đã phát triển một phương pháp tính toán khác có thể tính đến tuổi mẹ và chất lượng của nhiều phôi để xác định sự kết hợp tốt nhất để đạt được một lần sinh sống.
“Chúng tôi đang cố gắng điều chỉnh quy trình cho từng bệnh nhân, bởi vì không phải mọi bệnh nhân đều giống nhau”, bác sĩ Zaninovic nói. “Chúng tôi muốn làm thuốc cá nhân hóa với thuốc chính xác để có kết quả tốt nhất.”
Sử dụng dữ liệu lâm sàng cho 2.182 phôi, các nhà điều tra đã tạo ra một cây quyết định để đánh giá tỷ lệ mang thai thành công bằng cách sử dụng kết hợp chất lượng phôi và tuổi bệnh nhân, là biến số lâm sàng quan trọng nhất. Họ cũng cung cấp một phân tích xác suất nhằm mục đích tối ưu hóa lựa chọn phôi và tối đa hóa khả năng mang thai đơn.
Cò hiện là một công cụ điều tra và các nhà nghiên cứu có kế hoạch kết hợp thêm các thông số lâm sàng và kỹ thuật để cải thiện thuật toán.
“Điều rất quan trọng là chúng ta có thể tập hợp một nhóm ở đây có chứa các nhà khoa học máy tính, chuyên gia y học chính xác, nhà phôi học và bác sĩ lâm sàng”, Tiến sĩ Iman Hajirasouliha, đồng tác giả, giáo sư genom tính toán và là thành viên của Viện Y học chính xác Anh . “Chúng tôi cần một đội ngũ mạnh với nhiều lĩnh vực chuyên môn để giải quyết vấn đề này.”
Nguồn tin tức:
Tài liệu được cung cấp bởi Weill Cornell Medicine . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :