通过人工智能方法优化IVF中的胚胎选择

  • 来源: 平台信息发布时间: 2019-06-04
  •        一组研究人员开发了一种新的人工智能方法,可以高度准确地确定5天大的体外受精人类胚胎是否具有进入成功妊娠的良好潜力。分析早期胚胎的延时图像的技术可以提高体外受精(IVF)的成功率并降低多胎妊娠的风险。

           据估计,不孕症影响约8%的育龄妇女。虽然试管婴儿已帮助数百万人分娩,但美国的平均成功率约为45%。

        “体外受精(IVF)领域的新技术将使一个完全依赖主观人类判断的过程自动化和标准化。”

           该研究于4月4日在NPJ Digital Medicine上发表研究人员在受精后110小时内使用了12,000张人类胚胎照片来训练人工智能算法,以区分不良和良好的胚胎质量。为了达到这个名称,每个胚胎首先由胚胎学家分配一个等级来考虑胚胎外观的各个方面。然后,研究人员进行了统计分析,将胚胎等级与成功妊娠结局的概率联系起来。如果机会大于58%,胚胎被认为质量很好,如果机会低于35%,则胚胎质量差。经过训练和验证后,该算法被称为Stork,能够以97%的准确度对一组新图像的质量进行分类。


    体外受精


         “通过将新技术引入IVF领域,我们可以自动化和标准化一个非常依赖主观人类判断的过程。这项开创性工作为我们提供了一个了解该领域未来发展方式的窗口,”Zev Rosenwaks博士说,在Weill Cornell Medicine和NewYork-Presbyterian的Ronald O. Perelman和Claudia Cohen生殖医学中心的主任和主治医师。

           选择最有可能发展成健康怀孕的胚胎目前是一个主观过程。甚至经验丰富的胚胎学家之间关于如何基于其在胚泡阶段的外观预测单个胚胎的活力的协议是低的,其中胚胎仅由200-300个细胞组成。

         “我们希望开发一种可用于标准化和优化选择过程的客观方法,以提高IVF的成功率,”Nikica Zaninovic博士说,他是生殖医学中心胚胎学实验室的联合资深作者和主任。在Weill Cornell Medicine,调查人员花了六个多月的时间审查了大约50,000个匿名图像,代表了10,148个人类胚胎,这些图像通过7年的延时摄影收集。根据胚胎学家指定的等级和对妊娠结局的后见知识,研究人员可以将胚胎分类为良好,公平或差的质量。最终,他们使用两组6000个图像,质量好或差,来教授算法如何对呈现给它的新图像进行分类。

         “通过将新技术引入IVF领域,我们可以自动化和标准化一个非常依赖主观人类判断的过程。这项开创性工作为我们提供了一个了解该领域未来发展方式的窗口,”Zev Rosenwaks博士说,在Weill Cornell Medicine和NewYork-Presbyterian的Ronald O. Perelman和Claudia Cohen生殖医学中心的主任和主治医师。

           选择最有可能发展成健康怀孕的胚胎目前是一个主观过程。甚至经验丰富的胚胎学家之间关于如何基于其在胚泡阶段的外观预测单个胚胎的活力的协议是低的,其中胚胎仅由200-300个细胞组成。

        “我们希望开发一种可用于标准化和优化选择过程的客观方法,以提高IVF的成功率,”Nikica Zaninovic博士说,他是生殖医学中心胚胎学实验室的联合资深作者和主任。在Weill Cornell Medicine,调查人员花了六个多月的时间审查了大约50,000个匿名图像,代表了10,148个人类胚胎,这些图像通过7年的延时摄影收集。根据胚胎学家指定的等级和对妊娠结局的后见知识,研究人员可以将胚胎分类为良好,公平或差的质量。最终,他们使用两组6000个图像,质量好或差,来教授算法如何对呈现给它的新图像进行分类。

           利用2,182个胚胎的临床数据,研究人员创建了一个决策树,通过结合胚胎质量和患者年龄来评估成功的妊娠率,这是最重要的临床变量。他们还提供了概率分析,旨在优化胚胎选择和最大化单胎妊娠的可能性。

           Stork目前是一种调查工具,研究人员计划将其他临床和技术参数纳入其中以改进算法。

        “我们可以在这里组建一个包含计算机科学家,精准医学专家,胚胎学家和临床医生的团队,这非常重要,”Iman Hajirasouliha博士说,他是计算基因组学教授和Englander精密医学研究所的联合资深作者。 。“我们需要一支拥有广泛专业知识的强大团队来解决这个问题。” 


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