威尔康奈尔大学医学研究人员的一种新的人工智能方法可以非常准确地识别出一个5天大的体外受精的人类胚胎是否具有很大的成功怀孕的潜力。
三个在囊胚期的人类胚胎的例子，在多个焦点深度拍摄(这里显示的七个焦点平面中的四个，从左到右)。胚胎代表良好(上)，公平(中)和差(下)的胚胎学家分级系统和额外的统计分析指定的质量。
这项技术分析了早期胚胎的延时图像，可以提高体外受精(IVF)的成功率，并将多次怀孕的风险降到最低。
4月4日，该小组发表在《自然》(Nature)杂志《NPJ数字医学》(NPJ Digital Medicine)上的论文《深度学习使体外受精后对人类囊胚的评估和选择成为可能》(Deep Learning)发表。
据估计，大约8%的育龄妇女受到不孕不育的影响。虽然体外受精帮助了数百万人生育，但美国的平均成功率约为45%。
在这项研究中，研究人员使用了12000张人类胚胎的照片，这些照片都是在受精后110小时精确拍摄的，以训练一种人工智能算法来区分胚胎质量好坏。为了达到这个目的，胚胎学家首先根据胚胎外观的各个方面给每个胚胎打分。
然后，研究人员进行了统计分析，将胚胎分级与成功怀孕的可能性联系起来。胚胎被认为质量好，如果机会大于58%和质量差，如果机会低于35%。
经过训练和验证，这个被称为Stork的算法能够以97%的准确率对一组新图像的质量进行分类。
“通过将新技术引入试管婴儿领域，我们可以自动化和标准化一个非常依赖于人类主观判断的过程。这个开创性的工作为我们提供了一个窗口进入这一领域如何看未来,”泽夫,罗斯博士说导演和physician-in-chief罗纳德·o·佩雷尔曼和克劳迪娅·科恩的生殖医学中心纽约长老会/威尔康奈尔医学中心和威尔康奈尔医学和露华浓特聘教授的妇产科生殖医学威尔康奈尔医学。
目前，选择最有可能发育成健康妊娠的胚胎是一个主观过程。即使是经验丰富的胚胎学家，也很少就如何根据单个胚胎在囊胚期(受精后约5天，即110小时)的外观来预测其生存能力达成一致意见。囊胚期只有200至300个细胞。
“我们想要开发一种客观的方法，可以用来标准化和优化选择过程，从而提高试管婴儿的成功率，”生殖医学中心胚胎学实验室主任尼基卡扎尼诺维奇(Nikica Zaninovic)说。
在生殖医学中心(Center for Reproductive Medicine)与威尔康奈尔医学院(Weill Cornell Medicine)卡里尔和以色列英格兰德精确医学研究所(Caryl and Israel Englander Institute for Precision Medicine)的合作中，研究人员花了6个多月的时间，审查了大约5万张匿名图像，这些图像代表了10148个人类胚胎，是通过7年来的延时摄影技术收集的。根据胚胎学家指定的等级和对妊娠结果的事后认识，研究人员可以将胚胎分为好、公平或质量差。最终，他们使用了两组6000幅图像，质量好或差，来教算法如何对呈现给它的新图像进行分类。
“据我们所知，这是第一次有人用如此大量的图像对人类胚胎应用深度学习算法，”这项研究的主要作者、计算生物医学博士后佩加·科斯拉维(Pegah Khosravi)说。
深度学习是一种人工智能方法，它大致模仿了大脑的神经网络，后者以越来越复杂的层次分析信息。训练数据集的大小对算法的成功至关重要，数据越多，结果越好。
“我们的算法将帮助胚胎学家最大限度地提高他们的患者健康怀孕的机会，”英格兰精密医学研究所主任奥利维尔·埃勒门托(Olivier Elemento)说。埃勒门托是威尔·康奈尔医学院计算生物医学阿尔瓦利德·本·塔拉勒·本·阿卜杜勒阿齐兹·阿尔沙特亲王HRH的副主任。“试管婴儿的过程将保持不变，但我们将能够利用人工智能的力量改善结果。”
Stork目前是一种研究工具，研究人员计划加入更多的临床和技术参数来改进算法。
“这是非常重要的,我们可以把一个团队包含计算机科学家,精密医学专家,胚胎学家和临床医生,“医生说伊曼Hajirasouliha,文章的第二作者,计算在计算生物医学基因组学助理教授阿尔瓦利德•本•塔拉尔王子殿下。本。阿卜杜阿齐兹Alsaud计算生物医学研究所助理教授生理学和生物物理学和Englander精密医学研究所的一员。“我们需要一个拥有广泛专业知识的强大团队来解决这个问题。”
杰米·卡斯是威尔·康奈尔医学院的科学作家。
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