人工智能和计算机视觉消除胚胎细胞活检在测试的需要

尽管持续争议的价值在试管婴儿出生率提高,测试胚胎的染色体内容在许多生育诊所已经成为常规。胚胎的正常补染色体(称为“整倍体”)是已知的好机会的植入子宫怀孕,而异常胚胎(非整倍体)没有机会。非整倍性检测胚胎(称为PGT-A)迄今为止所需样本取自单细胞或多细胞的胚胎活检,这也提高了对安全的担忧,这样搜索近年来兴起的非侵入性的方法。

现在,一项新的研究表明,整倍体胚胎可根据人工智能视觉区别于非整倍性细胞活动的引用所看到的延时成像和因此而不需要细胞活检。这项研究的结果将于今天在网上年会的次于女士曾从IVIRMA Bori瓦伦西亚,西班牙,代表一个联合研究小组从IVIRMA瓦伦西亚和AIVF,以色列,组合马科斯Meseguer从瓦伦西亚博士和基利波山丹妮娜从特拉维夫。

胚胎生长的可视化已经彻底改变了过去十年由延时技术,它提供了一个图像的每一刻胚胎囊胚的发展直到它准备转移到子宫。然而,到目前为止时间流逝成像信息无法提供一个准确的评估胚胎的染色体状态。然而,现在计算机视觉人工智能可能提供客观、可靠的预测。

后面的研究奠定了发现染色体正常胚胎开始他们发展胚泡在一个较早的时间比非整倍体胚胎,这可以在计算机视觉识别的微观测量细胞的边缘。这是一个精确的量化方法的数量的卵裂球(细胞和细胞周期细胞形成胚胎)。应用这一发现,因此回顾性研究相比,计算机应用测量细胞边缘的延时视频120 111整倍体和非整倍体胚胎。

结果表明,非整倍体胚胎实现他们的增长速度比整倍体胚胎囊胚阶段,作者说,因为他们的更高层次的细胞活动。

“我们的结果显示第一次,”他们补充道,“基于人工智能的系统可以精确测量微小的细胞在胚胎分裂边缘,这允许我们区分整倍体和非整倍体胚胎。”

“我们的初步结果表明,整倍体和非整倍体胚胎是视觉上不同,“马科斯Meseguer研究主任解释说,“明显足以值得进一步计算机视觉调查和测试如果一个非侵入性PGT-A测试可能匹配结果当前入侵methods-without成本和损坏的入侵方法可能会导致胚胎。我们使用的测量细胞边缘代替细胞活动(包括DNA复制和细胞分裂),取得了73%的敏感性和特异性的结果。”

虽然Meseguer将结果和未来的研究描述为“里程碑”的人工智能在生殖医学,他说还需要进一步的研究来测试和验证算法在大型数据集。例如,模型到目前为止分类马赛克胚胎(整倍体和非整倍体)异常,尽管一些研究显示怀孕的可行性。

然而,Meseguer承认,到目前为止所有方法探索测试胚胎不需要活检没有证明了传统的活检方法一样准确。“我们目前算法面临着同样的情况,”Meseguer说。“我们的预测能力仍然有限,在这种情况下,我们的模型只能应用于患者不需要基因测试根据预定义的医疗指示。到目前为止我们的测试只能被用来减少选择胚胎染色体异常的风险转移。”

然而,这种延时可视化方法的结果显示它是快速、经济、特别是相比非侵入性方法到目前为止研究(依靠分析胚胎发展的文化传媒)。说:“这些(其他非侵入性的)结果Meseguer,“需要几天的时间才能产生由于遗传分析,这迫使病人冻结所有的胚胎和延迟他们的不孕治疗。”While the AI method described in this study needs further validation, it is simple in its concept, can be home-built, and may yet provide the most efficient means of testing胚胎非整倍性及其选择转移。