Наличие аномального числа хромосом, состояние, называемое анеуплоидией, является основной причиной того, что эмбрионы, полученные в результате экстракорпорального оплодотворения (ЭКО), не могут имплантироваться или приводят к здоровой беременности. Один из современных методов обнаружения анеуплоидии включает биопсию и генетическое тестирование клеток эмбриона — подход, который увеличивает стоимость процесса ЭКО и является инвазивным для эмбриона. Новый алгоритм STORK-A, описанный в статье, опубликованной 19 декабря в журнале Lancet Digital Health, способен предсказать анеуплоидию без недостатков биопсии. Он работает путем анализа микроскопических изображений эмбриона и включает информацию о возрасте матери и оценке внешнего вида эмбриона в клинике ЭКО.
Мы надеемся, что в конечном итоге мы сможем предсказать анеуплоидию совершенно неинвазивным способом, используя методы искусственного интеллекта и компьютерного зрения
— доктор Иман Хаджирасулиха, старший автор исследования, доцент кафедры вычислительной геномики, физиологии и биофизики Weill Cornell Medicine.
В настоящее время сотрудники клиники по лечению бесплодия используют микроскопию для оценки эмбрионов на наличие крупномасштабных аномалий, которые коррелируют с плохой жизнеспособностью. Для получения информации о хромосомах персонал клиники также может использовать метод биопсии, называемый преимплантационным генетическим тестированием на анеуплоидию (PGT-A), преимущественно у женщин старше 37 лет.
Чтобы разработать вычислительный подход к оценке эмбрионов, основанный на новаторском использовании Лабораторией эмбриологии замедленной фотографии, исследователи из Центра репродуктивной медицины объединились с коллегами из Института Энгландера. В 2019 году команды разработали алгоритм искусственного интеллекта (ИИ) STORK, который может оценивать качество эмбрионов. Для нового исследования они разработали STORK-A как потенциальную замену PGT-A- или как более избирательный способ решить, какие эмбрионы должны пройти тестирование PGT-A.
Алгоритм STORK-A использует микроскопические изображения эмбрионов, сделанные через пять дней после оплодотворения, оценку качества эмбрионов персоналом клиники, возраст матери и другую информацию, которая обычно собирается в процессе ЭКО. Поскольку он использует искусственный интеллект, алгоритм автоматически «учится» соотносить определенные особенности данных, часто слишком мелкие для человеческого глаза, с вероятностью анеуплоидии. Команда обучила STORK-A на наборе данных из 10 378 бластоцист, плоидный статус которых уже был известен.
Исследователи оценили точность алгоритма в прогнозировании анеуплоидных эмбрионов по сравнению с «эуплоидными» эмбрионами с нормальной хромосомой почти в 70 процентов (69,3%). Позже они протестировали алгоритм на независимых наборах данных и получили сопоставимые результаты точности.
Исследование обеспечивает доказательство концепции для подхода, который в настоящее время является экспериментальным. Для стандартизации использования STORK-A в клиниках потребуются клинические испытания, сравнивающие его с PGT-A. Но новый алгоритм представляет собой прогресс на пути к тому, чтобы сделать отбор эмбрионов для ЭКО менее рискованным, менее субъективным, менее дорогостоящим и более точным.
Это еще один отличный пример того, как искусственный интеллект потенциально может трансформировать медицину. Алгоритм превращает десятки тысяч изображений эмбрионов в модели искусственного интеллекта, которые в конечном итоге могут быть использованы для повышения эффективности ЭКО и дальнейшей демократизации доступа за счет снижения затрат
— доктор Оливье Элементо, директор Института точной медицины Англии в Weill Cornell Medicine.
Теперь команда планирует развить этот успех с помощью алгоритмов, обученных на видео развития эмбриона.
Технология оптимизируется и мы надеемся, что в какой-то момент ее точность будет близка к генетическому тестированию, которое является золотым стандартом и обеспечивает точность более 90 процентов
— доктор Зев Розенвакс, руководитель Центра репродуктивной медицины Рональда О. Перельмана и Клаудии Коэн в Weill Cornell Medical Center.
