Sztuczna inteligencja ma pomóc w leczeniu niepłodności

Wybór zarodka, który da największą szansę na ciążę to najważniejszy moment w codziennej pracy embriologa. Od tej decyzji może zależeć, czy para zobaczy dwie kreski na teście ciążowym. Dlatego naukowcy na całym świecie dążą do tego, by jak najlepiej poznać każdy etap rozwoju zarodków i cechy decydujące o tym, czy z embrionu rozwinie się zdrowe dziecko.

"Niewątpliwie spośród wszystkich dostępnych metod leczenia niepłodności zapłodnienie pozaustrojowe jest najskuteczniejsze. Statystycznie co trzecia próba in vitro kończy się ciążą. Naukowcy wciąż poszukują rozwiązań, które by te wyniki poprawiły. Na przykładzie Gyncentrum mogę powiedzieć, że to się udaje. Osiągamy skuteczność na poziomie 50-60 proc., dla porównania 10 lat temu było to 35 proc. To efekt postępu, jaki dokonuje się w medycynie wspomaganego rozrodu, w tym naszych własnych badań i innowacyjnych rozwiązań nad którymi nieustannie pracujemy. Wykorzystanie sztucznej inteligencji to kolejne z nich" – powiedziała specjalistka leczenia niepłodności w Gyncentrum dr n. med. Anna Bednarska-Czerwińska.

Obserwować zarodki można jedynie w ściśle określonym czasie. W piątej dobie musi on trafić do macicy lub zostać zamrożony w ciekłym azocie. Wcześniej umieszczony został w specjalnym inkubatorze, gdzie miał zapewnione optymalne warunki do rozwoju.

Ponad półtora tysiąca zdjęć dokumentujących kolejne etapy rozwoju zarodka powstaje, dzięki całodobowemu monitoringowi prowadzonemu za pomocą kamer. To w nich zapisane są dane, które stanowią o tym, czy z danego zarodka może rozwinąć się zdrowe dziecko. Dzięki serii zdjęć embriolog może m.in. ocenić jak zmienia się kształt embrionu, jego wielkość i tempo podziału komórek.

Wiele danych jest jednak niedostępnych dla ludzkiego oka, a także dla mikroskopu. Nie pomaga również czas, który w przypadku cykli in vitro ma kluczowe znaczenie. Tu wkracza sztuczna inteligencja, dla której takie ograniczenia nie istnieją.

"Algorytm potrafi przeanalizować tysiące zdjęć w ciągu kilku minut. Człowiek nigdy nie będzie w stanie tego osiągnąć. Dane dostarczone przez sztuczną inteligencję są niezwykle cenne - mogą dostarczyć informacji o zdrowiu i jakości zarodka, co może wpływać na szanse powodzenia procedury zapłodnienia pozaustrojowego" – tłumaczy starszy embriolog kliniczny ESHRE z Kliniki Leczenia Niepłodności Gyncentrum dr n. biol. Wojciech Sierka.

Aby to osiągnąć, nad algorytmem przez rok pracował zespół złożony z embriologów, bioinformatyków oraz diagnostów laboratoryjnych Gyncentrum.

"Oceniliśmy i oznaczyliśmy cechy morfologiczne zarodków, które zostały wykorzystane do treningu i walidacji algorytmu. Wykorzystując techniki uczenia maszynowego algorytm sztucznej inteligencji uczył się rozpoznawać wzorce i cechy, które mają wpływ na potencjał rozwojowy zarodków" – wyjaśnił diagnosta laboratoryjny Gyncentrum dr Adam Pudełko. "Zastosowanie sieci neuronowych i zaawansowanych technik analizy obrazów umożliwia w pełni automatyczną i precyzyjną ocenę embrionów" - dodał.

Celem naukowców jest aby w przyszłości algorytm stał się standardowym narzędziem dodatkowej oceny każdego zarodka przed transferem. Ma to jeszcze bardziej zwiększyć skuteczność wykonywanych w klinikach Gyncentrum zabiegów in vitro.