O nouă abordare ce foloseşte inteligenţa artificială, a cercetătorilor de la Weill Cornell Medicine, poate identifica cu un grad ridicat de precizie dacă un embrion uman fertilizat in vitro cu vârsta de 5 zile are un potenţial crescut de a progresa către o sarcină de succes.
Tehnica, ce analizează imaginile intervalelor de timp ale embrionilor în stadiu timpuriu, ar putea îmbunătăţi rata de succes a fertilizării in vitro (IVF) şi ar putea micşora riscul sarcinilor multiple.
Este estimat că infertilitatea afectează aproximativ 8 procente din femeile aflate la vârsta la care ar fi indicat să devină mame. În timp ce IVF a ajutat milioane să nască, rata medie de succes în Statele Unite este de aproximativ 45%.
Pentru noul studiu, publicat în ”NPJ Digital Medicine”, cercetătorii au folosit 12.000 de poze ale embrionilor umani făcute precis la 110 ore după fertilizare în scopul de a antrena un algoritm de inteligenţă artificială pentru a face diferenţa între calitatea embrionului bună sau proastă.
Pentru a realiza acest lucru, fiecărui embrion i s-a aribuit un grad de către embriologi ce au luat în considerare diverse aspecte ale acestuia. Cercetătorii au efectuat apoi o analiză statistică pentru a corela gradul embrionului cu probabilitatea de a avea un rezultat bun al sarcinii.
Embrionii au fost consideraţi de calitate bună dacă şansele au fost mai bune de 58% şi de calitate slabă dacă şansele au fost sub 35%. După antrenare şi validare, algoritmul, numit Stork, a fost capabil să clasifice calitatea unui nou set de imagini cu o acurateţe de 97%.
”Prin introducerea noii tehnologii în zona IVF putem automatiza şi standardiza un proces care este foarte dependent de judecata umană subiectivă. Această lucrare ne arată o perspectivă asupra modului în care această zonă ar arăta în viitor” a spus dr. Zev Rosenwaks, coorodnatorul cercetării, citat de sciencedialy.com.
Alegerea embrionului cu cele mai bune şanse de a se dezvolta într-o sarcină sănătoasă este în prezent un proces subiectiv. Le este dificil şi embriologilor cu experienţă să ajungă la un acord în ceea ce priveşte prezicerea viabilităţii unui embrion individual, în baza aspectului său în stadiul blastocist, în care constă doar din 200-300 de celule.
”Am vrut să dezvoltăm o metodă obiectivă ce poate fi folosită pentru a standardiza şi optimiza procesul de selecţie pentru a creşte ratele de succes al IVF”, a spus la rândul său dr. Nikica Zaninovic, coautor senior al studiului.
Cercetătorii au petrecut mai mult de 6 luni pentru a evalua aproximativ 50.000 de imagini anonimizate ce reprezentau 10.148 de embrioni umani, colectate prin fotografierea de-a lungul a peste şapte ani. Cu gradul atribuit de embriologi şi cunoştinţele retrospective a rezultatelor sarcinilor, cercetătorii au putut clasifica embrionii ca fiind de buni, medii sau slabi calitativ. În final, au folosit două seturi de 6.000 de imagini, de calitate bună sau proastă, pentru a învăţa algoritmul cum să clasifice noile imagini care îi sunt prezentate.
Aceasta este prima dată când cineva a aplicat un algoritm de învăţare profundă asupra embrionilor umani cu un număr atât de mare de imagini, susţin autorii cercetării.
Învăţarea profundă este o abordare a inteligenţei artificială ce este modelată aproximativ după reţelele neuronale din creier, ce analizează informaţia în straturi în creştere de complexitate. Cu cât unui calculator îi sunt oferite noi informaţii, cu atât se îmbunătăţeşte automat abilitatea acestuia de a recunoaşte şabloanele dorite, chiar dacă sunt caracteristicile unui embrion sănătos sau celulele dintr-o tumoare a cancerului la plămân. Mărimea setului de date de antrenare este critic important pentru succesul algoritmului, mai multe date ducând la rezultate mai bune.
În timp ce Stork poate selecta embrionii de calitate bună cu un grad ridicat de acurateţe, studiile anterioare au sugerat că doar 80% din ratele sarcinilor de succes se bazează pe calitatea embrionului.
Vârsta maternă, în particular, este asociată cu o rată în descreştere a succesului implantării. Specialiştii în fertilitate de obicei implantează embrioni multiplii pentru a încerca să mărească şansele de a avea o naştere cu succes, dar procesul nu este precis şi poate genera sarcini multiple, ce poartă propriile riscuri, cum ar fi greutatea scăzută la naştere, naşterea prematură şi complicaţii pentru mama.
Astfel, cercetătorii au dezvoltat şi o altă abordare ce ţine cont de vârsta maternă şi calitatea mai multor embrioni pentru a determina cea mai bună combinaţie pentru a atinge o singură naştere.
”Încercăm să personalizăm procesul pentru pacienta individuală, pentru că nu fiecare pacientă este la fel. Vrem să facem medicină personalizată, de precizie pentru a obţine cele mai bune rezultate”, a mai spus dr. Zaninovic.
Folosind date clinice pentru 2.182 de embrioni, cercetătorii au creat un algoritm de decizie pentru a evalua rata sarcinii de succes folosind o combinaţie dintre calitatea embrionului şi vârsta pacientei, ca cele mai importante variabile clinice. De asemenea, ei au furnizat o analiză de probabilitate cu scopul de a optimiza selecţia embrionului şi a ridica probabilitatea unei singure sarcini.
Stork este în prezent un instrument de investigaţie, iar cercetătorii planifică să încorporeze parametri clinici şi tehnici suplimentari pentru a îmbunătăţi algoritmul.
