Жасанды интеллект - эмбриология зертханасының дамуының кілті
DOI:
https://doi.org/10.37800/RM.3.2024.42-49Кілт сөздер:
жасанды интеллект, эмбриондар, дамуды бағалау, плоидия, бластоцист, имплантацияға дейінгі диагностикаАңдатпа
Өзектілігі: Қосалқы репродуктивті технологияларға (ҚРТ) жасанды интеллект (AI) енгізу өзекті тақырып болып табылады. Жасанды интеллектті пайдаланудың табыстылығына қарамастан, оны пайдаланудың дұрыстығы туралы сұрақтар қосымша нақтылауды талап етеді.
Зерттеудің мақсаты –қосалқы репродуктивті технологиялар бағдарламаларында инвазивті емес диагностика мен жүктілік көрсеткіштерін пайдалана отырып, бластоцисттердің шығымдылығын болжау үшін жасанды интеллектті пайдалану мүмкіндіктерін бағалау.
Материалдар мен әдістері: Біз бедеулік диагнозы бар ерлі-зайыптыларға арналған 655 бағдарламаға көлденең ретроспективті зерттеу жүргіздік. Пациенттер 2 жас тобына бөлінді: 1 топ – 38 жасқа дейін, 2 топ – 39 жас және одан жоғары. Эмбриондар дамудың 5-ші күнінде AI баллына байланысты 2 топқа бөлінді: 1-топ – 0-5 ұпай, 2-топ – 6-10 ұпай. Морфологиялық сапасы бойынша эмбриондар 2 топқа бөлінді: 1-топ – Гарднер бойынша ≥2ВС тамаша сапалы бластоцист баллы бар эмбриондар, 2-топ – сапалы және <2ВС төмен бластоцисталар.
Нәтижелері: Дамудың 3-ші күніндегі эмбриондардың AI бағалауының корреляциялық талдауы дамудың 5-ші күніндегі эмбриондарды бағалау мен бластоцисталардың морфологиялық сапасы арасында статистикалық маңызды орташа оң корреляцияны анықтады. AI көмегімен эуплоидты эмбрионды болжау 90,9% жетеді. Алынған деректерге сәйкес, әйелдің жасына қарамастан, дамудың 5-ші күнінде AI көрсеткіші төмен эмбриондардың жүктілікке әкелу ықтималдығы статистикалық тұрғыдан айтарлықтай төмен (p <0,001). Алынған модельдің сезімталдығы 79,6%, ерекшелігі – 47,1% болды.
Қорытынды: Алынған нәтижелер ҚРТ бағдарламалары нәтижесінің тиімділігін арттыру үшін, оның ішінде инвазивті емес преимплантация диагностикасы ретінде жасанды интеллектті пайдаланудың жоғары әлеуетін көрсетеді. ҚРТ клиникаларында жасанды интеллект қолдану мүмкіндіктерін одан әрі зерттеу қажет.
Библиографиялық сілтемелер
Salih M, Austin C, Warty RR, Tiktin C, Rolnik DL, Momeni M, Rezatofighi H, Reddy S, Smith V, Vollenhoven B, Horta F. Еmbryo selection through artificial intelligence versus embryologists. Human Reproduction Open. 2023;2023(3).
https://doi.org/10.1093/hropen/hoad031
Diakiw SM, Hall JMM, Vermilyea MD, Amin J, Aizpurua J, Giardini L, Briones YG, Lim AYX, Dakka MA, Nguyen TV, Perugini D, Perugini M. Development of an artificial intelligence model for predicting the likelihood of human embryo euploidy based on blastocyst images from multiple imaging systems during IVF. Human Reproduction. 2022;30;37(8):1746-1759.
https://doi.org/10.1093/humrep/deac131
Chavez-Badiola A, Flores-Saiffe-Farías A, Mendizabal-Ruiz G, Drakeley AJ, Cohen J. Embryo Ranking Intelligent Classification Algorithm (ERICA): artificial intelligence clinical assistant predicting embryo ploidy and implantation. Reprod Biomed Online. 2020;41(4):585-593.
https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2020.07.003
Zegers-Hochschild F, David Adamson G, Dyer S, Racowsky C, De Mouzon J, Sokol R, Rienzi L, Sunde A., Schmidt L, Cooke ID, Simpson JL, Van der Poel S. The International Glossary on Infertility and Fertility Care. Human Reproduction. 2017;32(9):1786-1801.
https://doi.org/10.1093/humrep/dex234
Gardner DK, Balaban B. Assessment of human embryo development using morphological criteria in an era of time-lapse, algorithms and 'OMICS': is looking good still important? Molecular Human Reproduction. 2016;22(10):704-718.
https://doi.org/10.1093/molehr/gaw057
Desai NN, Goldstein J, Rowland DY, Goldfarb JM. Morphological evaluation of human embryos and derivation of an embryo quality scoring system specific for day 3 embryos: a systematic review. Human Reproduction Update. 2014;20(3):413-426.
https://doi.org/10.1093/humrep/15.10.2190
Tran D, Cooke S, Illingworth PJ, Gardner DK. Deep learning as a predictive tool for fetal heart pregnancy using electronic health records. Human Reproduction. 2019;34(6):1011-1018.
https://doi.org/10.1093/humrep/dez064
Khosravi P, Kazemi E, Zhan Q, Toschi M, Malmsten JE, Hickman C, Meseguer M, Rosenwaks Z, Elemento O, Zaninovic N, Hajirasouliha I. Robust automated assessment of human blastocyst quality using deep learning. NPJ Digit Me. 2019;2:21.
https://doi.org/10.1038/s41746-019-0096-y
Curchoe CL, Bormann CL. Artificial intelligence and machine learning for human reproduction and embryology. J Assistant Reproduction Genetics. 2019;36(4):591-600.
https://doi.org/10.1007/s10815-019-01408-x
Zaninovic N, Rosenwaks Z. Artificial intelligence for embryo assessment: a perspective on the commercial application of this technology in IVF. Fertility and Sterility. 2021;42(1):5-15.
https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2020.09.157
Fruchter-Goldmeier Y, Kantor D, Ben-Meir A, Wainstock T, Erlich I, Levitas E, Shufaro Y, Sapir O, Har-Vardi I. An artificial intelligence algorithm for automated blastocyst morphometric parameters demonstrates a positive association with implantation potential. Scientific Reports. 2023;13(1):14617.
https://doi.org/10.1038/s41598-023-40923-x
Kragh MF, Karstoft H. Embryo selection with artificial intelligence: how to evaluate and compare methods? J Assistant Reproduction Genetics. 2021;38(7):1675-1689.
https://doi.org/10.1007/s10815-021-02254-6
Wang X, Wei Q, Huang W, Yin L, Ma T. Can time-lapse culture combined with artificial intelligence improve ongoing pregnancy rates in fresh transfer cycles of single cleavage stage embryos? Front Endocrinol. 2024;29(15):1449035.
Жүктеулер
Жарияланды
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2024 Жариялауға қабылданған қолжазбаға құқықтар журналдың баспагеріне беріледі. Материалдың толық немесе бір бөлігін қайта басып шығару кезінде автор осы журналдағы негізгі басылымға сілтеме жасауы керек.
Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 бүкіл әлем бойынша .
Осы журналда жарияланған мақалалар тек коммерциялық емес пайдалануды қарастыратын CC BY-NC-ND 4.0 (Creative Commons Attribution - Non Commercial - No Derivatives 4.0 International) лицензиясы бойынша лицензияланады. Бұл лицензия бойынша пайдаланушылар авторлық құқықпен қорғалған материалды көшіруге және таратуға құқылы, бірақ оларды коммерциялық мақсатта өзгертуге немесе пайдалануға рұқсат етілмейді. Лицензиялау туралы толық ақпаратты https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ сайтында алуға болады.
