În timpul fertilizării in vitro (FIV), un număr de embrioni diferiţi sunt produşi din ovule şi lichid seminal (spermă). Apoi, specialiştii embriologi aleg care dintre embrioni are cele mai mari şanse de a duce la o sarcină reuşită şi îl transferă pacientei.
Embriologii fac această alegere folosindu-şi expertiza pentru a aplica un set de principii larg acceptate, bazate pe aspectul embrionului.
În ultimii ani a existat un interes deosebit pentru utilizarea diferitelor tehnici de inteligenţă artificială (AI) în acest proces.
Oamenii de ştiinţă au dezvoltat acum un astfel de sistem de inteligenţă artificială (AI) şi l-au testat în cadrul unui studiu efectuat pe mai mult de 1.000 de pacienţi cu FIV.
Sistemul a ales acelaşi embrion ca un expert uman în aproximativ două treimi din cazuri şi a avut o rată generală de succes doar marginal mai mică. Rezultatele sunt publicate recent în revista Nature Medicine.
Poate învăţarea profundă să ajute FIV?
O echipă din Suedia a dezvoltat un software pentru a identifica embrionii care vor avea cele mai mari şanse de succes la FIV.
Sistemul utilizează învăţarea profundă, o metodă AI pentru a identifica tipare în cantităţi mari de date.
În timp ce au dezvoltat sistemul, cercetătorii au efectuat studii retrospective prin care au comparat alegerile sistemului cu deciziile luate în trecut de embriologi în lumea reală.
Aceste rezultate iniţiale au sugerat că sistemul de învăţare profundă ar putea face o treabă chiar mai bună decât un expert uman.
Aşadar, următorul pas a fost testarea corectă a sistemului printr-un studiu randomizat, care a implicat 1.066 de pacienţi de la 14 clinici de fertilitate din Australia şi Europa (Danemarca, Suedia şi Regatul Unit).
Pentru fiecare pacient, atât sistemul de învăţare profundă, cât şi un expert uman au selectat un embrion care urma să fie implantat. Apoi, s-a făcut o alegere aleatorie pentru a alege care dintre cele două să fie utilizat.
Acest studiu este primul studiu controlat randomizat efectuat vreodată cu un sistem de învăţare profundă în selectarea embrionilor.
Învăţarea profundă poate avea multe aplicaţii medicale, dar acesta este până acum unul dintre puţinele studii prospective randomizate ale tehnologiei în orice domeniu al asistenţei medicale.
Ce au descoperit oamenii de ştiinţă
Studiul a arătat că nu există practic nicio diferenţă între cele două abordări. Rata sarcinii clinice (probabilitatea ca o inimă fetală să fie observată după transferul primului embrion) a fost de 46,5% atunci când sistemul de învăţare profundă a ales embrionul şi de 48,2% atunci când embriologul uman a ales embrionul.
Cu alte cuvinte, a existat o diferenţă foarte mică. Într-adevăr, în 65,8% din cazuri, sistemul de învăţare profundă a ales acelaşi embrion ca şi embriologul. Cu toate acestea, s-a constatat, de asemenea, că platforma de AI a îndeplinit sarcina de selecţie a embrionului de zece ori mai rapid decât embriologul.
Unul dintre scopurile studiului a fost de a dovedi „non-inferioritatea” sistemului de învăţare profundă.
Acest lucru este comun în cercetarea medicală, deoarece cercetătorii doresc întotdeauna să se asigure că o nouă tehnică propusă nu conduce la rezultate mai proaste decât standardul existent.
În ciuda faptului că sistemul de învăţare profundă a produs rezultate foarte similare cu cele ale experţilor umani, studiul nu a depăşit obstacolul dovedirii „non-inferiorităţii”.
Aşa cum s-a întâmplat, ratele generale de succes în cadrul studiului au fost mult mai mari decât s-au aşteptat cercetătorii. Acest lucru a schimbat statisticile ceea ce înseamnă că ar fi fost nevoie de un studiu mult mai mare - cu aproape 8.000 de pacienţi - pentru a dovedi că noua metodă este non-inferioară.
Nu există diferenţe semnificative
O serie de preocupări etice au fost ridicate anterior cu privire la învăţarea profundă în selectarea embrionilor.
Una dintre aceste preocupări este o potenţială modificare a raportului dintre sexe - adică obţinerea mai multor embrioni de sex masculin sau feminin - prin selectarea părtinitoare de către modelul de învăţare profundă.
Cu toate acestea, recentul studiu nu a constatat nicio modificare a raportului dintre sexe ca urmare a selecţiei embrionilor prin învăţare profundă.
În urma studiului, cercetătorii au ajuns la concluzia că nu există nicio diferenţă semnificativă în ceea ce priveşte rata de sarcină între alegerea unui embrion de către un sistem de învăţare profundă şi alegerea embrionului de către un embriolog cu experienţă.
Se pare că utilizarea unui instrument de învăţare profundă pentru selectarea embrionilor nu va schimba radical rezultatul (deoarece, de cele mai multe ori, acesta alege acelaşi embrion) pentru un pacient care urmează o FIV.
Cu toate acestea, utilizarea unui instrument automatizat fiabil de acest tip poate face laboratoarele de embriologie mai eficiente şi mai coerente.
O altă concluzie a acestui studiu este că studiile randomizate, a căror desfăşurare durează ani de zile, ar putea să nu fie abordarea optimă pentru studierea tehnologiilor care avansează rapid, cum ar fi aceasta.
Activitatea de cercetare viitoare pentru evaluarea acestei tehnologii va trebui să examineze abordări alternative, dar încă valide din punct de vedere clinic, ale acestui subiect, au concluzionat autorii studiului.
