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算法机器人可大大提高IVF的添用提高成功率,对于提高妊娠率,预测婴儿缩短和减少IVF周期具有重要意义。胚胎
摘要:如今,质量全球不孕不育人数逐年增加:在发展中国家,试管约有四分之一的成功夫妇受到不孕不育的影响;放眼全球,约有15%的机器夫妇(相当于4850万对夫妇)患有不孕不育症。面对高龄生育困难、人又不孕不育率上升等问题,添用提高辅助生殖技术尤其是预测婴儿体外受精(In Vitro Fertilization,IVF)技术受到越来越多的胚胎关注。
近日,质量欧盟医疗器械监管机构批准了一款由Fairtility公司研发的试管可评估胚胎质量的人工智能机器人——CHLOE™。此款算法机器人可大大提高IVF的成功率,对于提高妊娠率,缩短和减少IVF周期具有重要意义。今年7月初,有关CHLOE™的研究数据在第38届欧洲人类生殖与胚胎学学会年会(The European Society of Human Reproduction and Embryology,ESHRE)上惊艳亮相。
CHLOE™:全球首个且唯一一个基于AI决策的透明性支持系统
Fairtility是一家以色列的初创公司,领导团队由来自临床、高科技、软件开发和业务开发等多位业内专家组成,致力于将尖端人工智能和大数据应用到IVF中,为众多临床医生提供数据决策支持。Fairtility的技术能够实现早期、准确和数据驱动的胚胎质量评估,从而提高妊娠率和缩短IVF周期。该公司在近期的A轮融资中筹集了1500万美元,将重点解决人工智能在胚胎分析领域所面临的挑战。
图1 公司成员(图源:[1])
CEO Eran Eshed表示,从1978年全球第一位试管婴儿Louise Joy Brown顺利诞生,IVF发展至今已有40多年的历史。尽管生物科技领域的创新层出不穷,但令人惊讶的是,IVF领域几乎尚未看到人工智能的应用。虽然数据科学不能解决生物学问题,但人工智能将在每一个决策步骤提高IVF的效率,而Fairtlity恰巧把握住了这次商机。
CHLOE™是Fairtility公司旗下主打的一款算法机器人,该名称起源于希腊语的“绿芽”,寓意着“开花”、“生育”。CHLOE™是全球首个且唯一一个基于AI决策的支持系统,它囊括了数百万位患者的胚胎数据,凭借着抓取数据和分析透明化的优势,集成大数据为IVF工作人员提供专业而全面的决策支持,从而提高IVF相关的护理结果。
IVF作为一种辅助生殖技术,首先从卵巢中取出卵子,通过实验室步骤完成与精子的结合,然后将成功受精的卵子(即胚胎)植入子宫。在这个过程中,临床医生和胚胎学家会在几个关键环节做出决定,但这些决定更多基于经验、直觉。CHLOE™所创建的用于胚胎选择的完全数字化工作流程(图2),通过基于AI的胚胎评估和客观、规范的评估数据,极大提高了临床工作的准确性。
图2 CHLOE™工作流程(图源:[2])
CHLOE™数据惊艳亮相第38届ESHRE
2022年7月3日至6日,第38届ESHRE大会在意大利米兰隆重召开。ESHRE会议是生殖医学领域规模最大、最具影响力的年度国际学术会议之一,汇聚了来自生殖医学、胚胎学、生殖内分泌学和遗传学等多个领域内的专家学者,共同探讨领域内最新的研究成果、目前的争议及未来的发展方向。
在此次会议期间,Fairtility也带着CHLOE™的最新研发进展亮相大会,分享了CHLOE™算法可有效预测囊胚形成、倍性、妊娠、植入和进行中的临床妊娠状态,报告具体内容以会议摘要形式发表在Human Reproduction上。
图3 会议摘要发表页面(图源:[3])
该项研究是一项单中心的回顾性队列分析研究,于2017年至2020年间在土耳其伊斯坦布尔西西里纪念医院辅助生殖技术中心进行。研究人员通过评估6748个延时视频,具体包含5392个卵裂胚胎、3763个囊胚、877个已知持续妊娠结局的单胚胎移植(Single embryo transfers,SET)、306个整倍体SET和25个已知持续妊娠结局的镶嵌型染色体胚胎,以量化定量和定性形态动力学(包括tPNa、tPNf、t2、t3、t4、t5、t6、t7、t8、t9、tM、tSB、tB、tEB)、CHLOE™植入评分和CHLOE™囊胚评分和整体SET后的临床结果(生化、临床妊娠和持续妊娠),使用AUC(Area Under Curve)度量指标预测囊胚和植入评分功效的临床结果。
图4 CHLOE™数据分析过程(图源:[2])
主要评估结果如下:
1. 分裂胚胎的囊胚形成评分可从囊胚形成中预测得出(AUC=0.96,基线=70% n=5392,P<0.001);
2. 在PGT-A(Preimplantation genetic testing for aneuploidy)后,植入评分可预测整倍体(AUC=0.61,基线=34%,n=1456,P<0.001),但不能预测归类为马赛克的胚胎(auc=0.5,基线=19%,n=1456,p>0.05);
3. SET后,植入评分可预测生化(AUC=0.71,基线=49%,n=866,P<0.001)、临床妊娠和持续妊娠率(AUC=0.69,基线=37%,n=866,P<0.001);
4. 在非PGT-A胚胎SET后,植入评分随着患者年龄的增加而降低(P<0.001)。非整倍体的类型(如单体、三体、节段)不影响植入评分或囊胚评分(p>0.05)。
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