Современные подходы к культивированию и автоанализу морфодинамики эмбрионов человека in vitro
DOI:
https://doi.org/10.37800/RM.3.2021.35-43Ключевые слова:
морфодинамический профиль, time-lapse, эмбрионы человека, вспомогательные репродуктивные технологии, свёрточная нейронная сетьАннотация
Актуальность: В настоящее время крайне важно выявить предикторы развития компетентного эмбриона, которые определяют его имплантационный потенциал. Предикторы в данном случае – это прогностические параметры, оценка которых в совокупности и будет являться инструментом ранжирования и селекции эмбрионов человека. Для стандартизации описания развития культивируемых in vitro эмбрионов человека нами введено понятие «Морфодинамический профиль эмбриона человека». Оно включает в себя совокупность выявленных нами морфокинетических состояний, расположенных на временной шкале в соответствии с моментом их регистрации. Все временные отсечки (точки) даются в хронологическом порядке относительно момента оплодотворения.
Цель исследования – реализовать информационную систему с использованием технологий искусственного интеллекта, позволяющую производить автоматическое формирование морфодинамического профиля эмбриона человека на основании таймлапс-съёмки процесса культивирования эмбриона человека до стадии бластоцисты.
Материалы и методы: Сбор визуальной информации о доимплантационном развитии эмбрионов человека до стадии бластоцисты (0 – 6 сутки от инсеминации) производился с использованием инкубатора для лабораторий ЭКО «Эмбриовизор» с системой таймлапс (гиперлапс) видеофиксации (ООО «ВЕСТТРЭЙД ЛТД», Россия). Культивирование эмбрионов осуществляется индивидуально в специальных микролунках чашек WOW (Vitrolife, Швеция). Сбор, разметка и подготовка визуальной информации о культивируемых эмбрионах человека проведены в лаборатории вспомогательных репродуктивных технологий (ВРТ) Клинического госпиталя ИДК ЗАО «Медицинская компания ИДК» (группа компаний «Мать и дитя», Самара, Россия) и медицинском центре «Семья» (Уфа, Россия). Разметка морфодинамического профиля производилась с использованием программного обеспечения EmbryoVisor (специализированная версия). Графические данные и информация о разметке выгружены на кластер SberCloud. Свёрточная нейронная сеть для решения задачи мультиклассовой классификации реализована на суперкомпьютере Кристофари кластера SberCloud.
Результаты: На основании имеющейся базы данных нами разработана система формирования морфодинамического профиля эмбриона человека с учетом расстановки маркеров фиксируемых морфокинетических состояний.
Заключение: Возможность фиксации основных морфодинамических событий и их оценка позволяют более комплексно подходить к оценке развивающихся эмбрионов, проводить их ранжирование, отбирая на перенос наиболее перспективный к имплантации эмбрион.
Библиографические ссылки
Meseguer M. Fertil. Steril., 2016; 105(2): 295-296. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2015.12.126;
Stensen M.H., Tanbo T.G., Storeng R., Abyholm T., Fedorcsak P. Fertil. Steril., 2015; 103(2): 374-381. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2014.10.031;
Ren S., He K., Girshick R., Sun J. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017, 39(6): 1137-1149. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2016.2577031;
He K., Zhang X., Ren S., Sun J. Deep Residual Learning for Image Recognition // 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), December 2016. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90;
Tan M., Le Q.V. EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks // International Conference on Machine Learning, May 2019, https://arxiv.org/abs/1905.11946;
Pribenszky C., Nilselid A.-M., Montag M. Reproductive BioMedicine Online, 2018; 36(3). https://doi.org/10/106/j.rbmo.2017.12.011;
Racowsky C., Wellington M.P. Fertil. Steril., 2017; 108(3): 450-452. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2017.07.1156;
Rubio I., Galán A., Larreategui Z., Ayerdi F., Bellver J., Herrero J. et al. Fertil. Steril., 2014; 102: 1287–1294. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2014.07.738;
Sciorio R., Thong J.K., Pickering S.J. Comparison of the development of human embryos cultured in either an EmbryoScope or benchtop incubator// J Assist Reprod Genet. 2018 Mar; 35(3): 515–522, DOI: 10.1007/s10815-017-1100-6;
Nemkovskiy G.B., Shurygina O.V., Bayzarova A.A., Rusakov D.Yu., Kuznetsov A.B., Belyakov V.K. Procedia Computer Science, 2020; 176: 1736-1744. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.09.212;
Fishel S., Campbell A., Montgomery S., Smith R., Nice L., Duffy S., Jenner L., Berrisford K., Kellam L., Smith R., Foad F., Beccles A. Reprod. Biomed. Online, 2018; 37(3): 304-313. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2018.05.016;
McEvoy K., Brison D., Roberts S. A one-year retrospective analysis comparing live birth outcomes from embryos grown and transferred from an undisturbed time-lapse culture system with a conventional culture system // 32nd Annual Meeting of the European Society of Human Reproduction and Embryology. – Helsinki, Finland, 3–6 July 2016.
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Публикуемые в этом журнале статьи размещены под лицензией CC BY-NC-ND 4.0 (Creative Commons Attribution — Non Commercial — No Derivatives 4.0 International), которая предусматривает только их некоммерческое использование. В соответствии с этой лицензией пользователи имеют право копировать и распространять материалы, охраняемые авторским правом, но им не разрешается изменять или использовать их в коммерческих целях. Полная информация о лицензировании доступна по адресу https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/.
