AI机器人又添用武之地！机器可预测胚胎质量，人又提高试管婴儿成功率

2022-07-14 09:25 · 生物探索

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）。